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邏輯研究 第一卷 ：純粹邏輯學導引

為了解決純粹的問題，作者EdmundGustavAlbrechtHusserl 這樣論述：

基於人體姿勢估計與機器學習的羽球球種分類

為了解決純粹的問題，作者Shiela Mecha Cabahug 這樣論述：

對教練和球員來說，識別羽球擊球動作對於評估技術技能和賽中表現分析至關重要。然而，純粹依靠人類的視覺和判斷是一項艱鉅的任務。本研究目標在使用人體姿態估計和機器學習去訓練個人和通用的羽球擊球分類模型。在本研究中，個人模型訓練了 11 個受試者的個人分類模型，而通用模型則以 10 個受試者的數據去做訓練和測試。這二個分類模型的數據特徵由 30 幀的 25 個身體姿態座標點組成。用來訓練分類模型的三種機器學習演算法分別是CNN、LSTM和CNN-LSTM。個人模型在 440 個數據樣本上使用 75:25 比例的訓練-測試拆分數據驗證集，具有 11 個分類動作的3 個模型的平均準確率分別為94.32%

、89.88% 和 89.51%。另一方面，通用模型使用 7 個受試者的數據作為訓練數據，3 個受試者的數據作為測試數據，分別對 11 個和 9 個動作進行分類。 CNN、LSTM 和 CNN-LSTM 演算法在具有 11 個動作分類的通用模型上的平均準確率分別為 83%、82% 和 74%。然而，在具有 9 個動作分類的通用模型的平均準確率分別為 90%、88% 和 87%。對 11 個和 9 個分類動作訓練好的 CNN 通用模型，準確率分別為 83% 和 90%，是用於預測 3 個測試對象的即時動作分類模型。我們使用即時擊球動作偵測算法去提取即時數據，在11個和9個分類動作的擊球偵測準確率

分別為 89.27% 和 92.11%。而對於 11 個和 9 個動作分類，訓練模型的即時平均準確率分別為 72.67% 和 75.00%。

建築師今天戀愛了嗎?(中)

為了解決純粹的問題，作者艾小圖 這樣論述：

「我想在妳心裡建一棟房子，一住便是一輩子。」 他們從歡喜冤家，變成攜手一生的靈魂伴侶，這是我理想中的職場愛情。 我把心中對建築師的愛與責任的理解，寫成這個故事。 ──艾小圖 　　★作者親修繁體中文版！ 　　★火熱電視劇《幸福觸手可及》原作作者，又一職場甜寵力作。 　　★完美主義男vs六十分女孩，爆笑又感人的愛情╳職場對手戲 　　★影視劇版權已售出，火熱籌備中。 　　★完結專屬，三萬字超豐富番外！ 　　蘇漾第一次發現自己是愛情至上的人， 　　然而顧熠這個現實主義者鐵了心要「為妳好」。 　　這種完全不去了解對方的想法，只是自我滿足的「愛」，蘇漾她才不稀罕！ 　　顧熠沒想到蘇漾變了這麼多

，完全超出他的掌控。 　　他忍不住感到焦躁，但不討厭，征服的慾望蠢蠢欲動， 　　比起五年前，現在的蘇漾，更令他心動。 　　蘇漾以為自己和顧熠從此回不去了，然而有些人、有些事，不是那麼簡單就能「擺脫」。 　　五年過去，他們的立場互換。 　　她是講臺上的教授，而他成了死纏爛打、硬要旁聽的大齡學生。 　　「老師，我有問題。」 　　顧熠舉起左手，眼睛直直看著蘇漾。 　　「不知道蘇老師下課後，有沒有空一起吃個飯？」 　　蘇漾嘴角揚起公式化的笑容，鎮定地回答。 　　「沒空。」