角度距離計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

小小色彩藝術家：生活調色盤

為了解決角度距離計算的問題，作者目川文化編輯小組 這樣論述：

　　Meta公司與Facebook創辦人馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）曾說：「AI 即將在許多不同領域創造出無窮的可能性。」在這個科技日新月異的時代，要培養孩子適應快速變動的環境，成為不斷自我充實的學習者，最新的教育素養─STEAM 教育（科學、技術、工程、藝術、數學）應運而生。   　　本系列產品以孩子的日常生活為根本，從探索跨領域的知識和原理開始，一步步陪伴孩子提出假設，再到運用電腦編程驗證，進而發展邏輯思維、內化學習成效。用可愛、有趣的風格，展現深入淺出的生活科學原理，讓小讀者們汲取新知、親手編程，培養邁向新時代的關鍵能力。   本書特色   　　★ 故事為中心，讓知

識融入生活  　　★ 循序漸進的說明方式，包羅萬象的內容呈現 　　★ 跨領域多元學習，培養多重能力   　　《AI 科學玩創意》是臺灣在地研發的編程啟蒙學習組合，透過趣味主題式選材，融入多元科技知識，帶領讀者從日常生活出發，建構嚴謹的編程思維，厚植新時代資訊力。

角度距離計算進入發燒排行的影片

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決角度距離計算的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

提早退休說明書：定時程、估預算、存夠錢，登出職場前該做的全方位計畫

為了解決角度距離計算的問題，作者嫺人 這樣論述：

中年危機來臨，被迫告別職場怎麼辦？ 想提早退休，該提前多久準備退休金？ 退休後要用指數化投資還是存股領股息？ 沒有了工作要怎麼找生活重心？ 教你如何準備退休、面對退休、享受退休 「嫺人的好日子」版主，親自走過退休黑暗期的真摯告白 給想提早退休的你：退休金準備不足、理財不夠成熟，不要輕易退休 給擔心退休的你：退休準備愈早開始愈好，但中年開始也不嫌晚 給即將退休的你：安排好自己的時間，否則你的時間可能會被別人安排 　　人到中年，最擔心的就是職場危機 　　49歲時，她真的遇到了 　　從金融業高層，變成「女的閒人」 　　沒做好準備就退休，她度過了一段暗黑的適應期 　　工作近30年卻突然沒了

名片，該如何自處？ 　　萬一不小心活到100歲，退休金夠不夠撐到最後？ 　　她打起精神，認真重整財務 　　將這段摸索與適應的經歷如實記錄下來 　　尤其在退休後，最擔心的就是「錢」 　　在調整投資配置後，她不再擔心未來錢不夠用 　　且經過退休這5年來的花用 　　至本書寫作的時間點，她的資產還比剛退休時增加 　　也建立起股債配息的被動收入 　　她自己意外提早退休 　　但是她不想鼓勵「FIRE」 　　（FIRE：Financial Independence, Retire Early；財務獨立，提早退休） 　　她只想鼓勵「FI」 　　不管要不要提早退休，都要早一點有計畫地達成財務自由 　　讓人生

擁有重新選擇的權利 　　這本書從一名提早退休過來人的實際經驗 　　分享一個如何務實規畫 　　然後可以在退休後「不必擔心退休金燒光」的理財方法 　　理財也不是只有投資 　　還包括妥善地控制消費預算，讓退休財務健全地上軌道 　　本書也精燉了給中年人的心靈雞湯 　　希望讓你為人生難免的意外做最好的準備 　　▋本書重點 　　1.退休後的理財，「指數化投資法」和「股息投資法」哪個好？ 　　想要穩健的遵循指數化投資，又想買個股領股息過生活，兩種投資法都採用行不行？且看嫺人親身經驗分享。 　 　　2.想為退休架構資產配置卻擔心股債雙跌，怎麼辦？ 　　投資股市追求報酬率，同時搭配債市投資以減緩波動，看似

完美的股債資產配置，遇到像是2022年出現的股債齊跌，該怎麼面對？ 　　3.「4%法則」計算出來的退休金，真的夠用？ 　　從美國流行起來的4%法則，是指每年從退休金提領4%，同時退休金要採取穩健的資產配置。看似簡單，實際使用時要非常小心，如果遇到高通膨、股債都不給力，難免擔心退休金會提早花完。掌握4%法則使用重點，讓退休生活更安心！ 　　4.希望退休金照顧你終老，用5個步驟走向財務自由 　　Step1：養成記帳習慣，掌握開銷，踏出財務規畫第一步 　　Step2：預估退休費用，花錢更踏實 　　Step3：了解現況，定期檢驗資產負債狀況 　　Step4：計算能夠財務自由的退休金數字，讓未來清晰

可見 　　Step5：建立退休金計畫，完整退休準備的最後一塊拼圖！ 　　5.規畫退休要經歷5個階段，提前準備就能從容應對 　　退休前分為3階段，必須開始準備退休金和培養興趣，為退休生活打好基礎。退休後則要經歷2個階段，逐步適應與調整，過上你想要過的人生。 　　6.不想虛度退休生活？定主軸、列清單，讓日子更有趣 　　4個理由告訴你，為何該在退休前就開始思考如何安排好退休生活，降低退休的失敗率。再提供你2個方法、8個點子，讓不用工作的日子，也能每天有好幾個起床的理由，每天有幾件想做的事。 　　▋讀者專屬【退休規畫工具包】免費下載 　　1.各項退休數字快速試算表（年化報酬率換算、設定目標後每個

月需要存多少錢？每個月投入一筆錢會需要多少年可以達成目標？） 　　2.退休費用預估試算表 　　3.退休準備金資產負債表 　　4.「4%法則」簡易試算表 　　5.現金流試算表  

應用小鼠姿態於深度影像的特徵偵測疼痛

為了解決角度距離計算的問題，作者郭廷愷 這樣論述：

現行藥物開發的動物實驗多數以老鼠做為實驗對象，動物實驗會透過藥物或手術誘發老鼠的疼痛行為，之後再施打止痛藥物，藉由觀察老鼠的行為推論疼痛是否有所改善，用以評估止痛藥物的藥效。疼痛會造成生理及行為的改變，目前多以觀察員透過主觀評估的方式對老鼠表情或行為評估其疼痛的程度，然而這種方式的缺點是需要耗費大量的人力與時間，以及不同人的主觀評估也將造成結果的分歧。近年來，姿態分析經常運用在神經性疾病上，多數姿態需要藉由神經系統錯縱複雜的交互作用，所以當某神經系統出現異常時，行為也容易顯現相對的異常現象。根據[1]，老鼠處於疼痛時，常會有身體扭曲和四肢蜷縮等行為。本論文建立於姿態分析的理論基礎，提出一套自

動化架構分析老鼠的姿態，藉此來偵測老鼠於疼痛時的姿態特徵。本論文提出的架構透過深度學習網路於深度影像中自動標註老鼠的關節點，再利用關節點與周邊鄰近像素的深度差異作為特徵，讓機器學習疼痛的姿態特徵，達成自動判別老鼠疼痛的目的。本論文所提出的架構分為兩部分，第一部分透過深度學習演算法自動標註影像中老鼠的關節點，藉此取代人工標記。第二部分自動學習與辨識老鼠於疼痛時的姿態特徵，實驗設計分別蒐集彩色及深度影像，前者將關節點之間的角度及距離當作姿態特徵，後者則藉由深度影像計算各關節點與鄰近像素的差異作為特徵，再藉由機器學習演算法學習與辨識小鼠於疼痛時的姿態特徵。本論文的實驗將比較彩色與深度影像分別應用於偵

測疼痛姿態的效能，並且驗證本論文提出架構的信效度。