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虛擬實境之持續使用意願應用研究-以金門地區為例

為了解決台北類比ic ptt的問題，作者賴國禎 這樣論述：

虛擬實境(Virtual Reality, VR)是一種以電腦類比模擬虛擬環境技術產生3D空間視覺的虛擬感官體驗，整合了AI人工智慧、圖像成像識別、虛擬顯像感應等技術應用在商業、模擬探索、遊戲育樂、教育訓練、醫療等環境。本研究將以理性行為模式、計畫行為理論、科技接受模式 (Technology Acceptance Model,TAM)為基礎架構，綜合將「VR裝置品質」與創新特性的「可試用性」作為科技接受模式的「外部變數」，結合「知覺娛樂性」再加入「知覺沉浸」及「持續使用意願」等外部變數來探討可能產生影響使用者對VR虛擬實際應用之後的因果關係。本研究使用網路問卷、實體問卷方式在金門地區針對曾

經使用過VR應用服務的使用者做為本研究分析的探討對象，經由發出360份有效問卷統計分析得到如下的結論：一、當使用虛擬實境裝置設備的成本偏高時，個人覺得使用VR的意願就會降低；不過，當有好的VR裝置品質以及豐富內容產品具備符合降低成本、相容性、易用性特徵時，這些變數讓他們會願意學習態度及增加使用意願。二、VR虛擬實境主要用途或目的之結構佔比以體驗遊戲高達93.33%為最高，其它如教育學習、模擬訓練、醫療相關復健及開發設計等相對都低於二成以下，未來若能提高使用攜帶輕便性、消費成本親民化、應用程式廣泛化，則可能逐步地增加VR的大量應用及運用成本降低而進一步普及化，甚至可以期待元宇宙世代應用的早日來臨

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使用長短期記憶神經網路偵測心律異常之三角積分高壓神經電刺激器

為了解決台北類比ic ptt的問題，作者陳怡璇 這樣論述：

大部分研究顯示，長短期記憶神經網路 (LSTM) 可用於辨識心電圖 (ECG) 訊號，並具有學習網路時間動態的能力。這次的設計使用具有深度遞歸神經網路結構的LSTM來開發ECG訊號的預測模型，利用來自這些循環模型的預測誤差的概率分佈來分辨訊號是否有異常。而使用LSTM網絡的另一個優點是ECG信號可以直接輸入到網絡中，不需要額外使用其他系統所需要的精細預處理。三角積分調變器 (SDM) 是一種類比數位互相轉換的方法。在SDM當中最重要的特性就是雜訊塑形，如果只是利用超取樣的技術，量化雜訊仍然會對於輸入訊號的頻寬有相當大的影響，因此我們藉由使用雜訊移頻的技術，來改變量化雜訊在訊號頻寬內的頻譜形狀

，將雜訊推到高頻項。透過LSTM電路辨識心電訊號後在偵測到異常時觸發邏輯控制電路，將雙向電擊波形輸入至SDM調變後，調變後的訊號利用Class D放大器電路將電壓升至高壓，再使用濾波器將波形還原而進行電刺激，進而達到心律調節的功能。