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RE:LAB的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦福柱煥寫的 改變你人生的想法整理術：韓國首席想法整理諮詢師幫你將想法視覺化，釐清思緒，人生從此不迷茫 可以從中找到所需的評價。
國立陽明交通大學 機械工程系所 吳宗信所指導 林育宏的 低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究 （2021），提出RE:LAB關鍵因素是什麼，來自於混合式火箭引擎、渦漩注入式燃燒室、高濃度過氧化氫、聚丙烯、推力控制、低腔壓、深度節流、前瞻火箭研究中心。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 陳文得的 基於深度學習與顏色特徵之行人辨識方法比較 （2021），提出因為有 行人辨識的重點而找出了 RE:LAB的解答。
改變你人生的想法整理術：韓國首席想法整理諮詢師幫你將想法視覺化，釐清思緒，人生從此不迷茫
為了解決RE:LAB 的問題，作者福柱煥 這樣論述：
韓國讀者狂推！ ★韓國三大通路Yes24、教保文庫、阿拉丁，讀者高分好評★ 人生經常打結，不是你的意志力與能力不足， 而是你不知道如何「整理想法」， 懂得整理想法，就能改變人生！ ◎為何要整理想法？ 想法是一切行動的根本。毫無想法的隨意行動，會將精力耗費在錯誤的方向，難以獲得想要的結果。好好整理想法，才能透過行動來完成目標！ ◎要如何整理想法？ 想法看不見又容易消逝，想要整理想法就要將想法「視覺化」。不能只在腦海中整理，而是要將想法用手寫下來，讓眼睛看得見，才能好好整理。 本書提供多種視覺化的想法整理方法，在以下各方面幫助你： －點子企劃
：將想法具體化成有用的點子 －時間管理：將一天24小時做高效的安排 －目標達成：擬定可具體執行的目標設定 －問題解決：找到解決自己人生問題的方案 【點子企劃】 為何前1%的成功人士都在使用心智圖？ →可將散落的數據、資訊、知識等有條理地整理在一頁！ 職場精英如何使用心智圖？ →不論是每日工作計畫、確認清單、整理通話內容、活動企劃，心智圖都可以派上用場！ 畫心智圖時想法枯竭該怎麼辦？ →善用聯想枝、分類枝、提問枝，就能使心智圖不斷擴張！ 【時間管理】 時間還有分「量的時間」和「質的時間」？ →好好利用「質的時間」，才能
過有意義的人生！ 好的時間管理該如何進行？ →找出符合大腦運作的科學時間管理法！ 你列to do list的方法是對的嗎？ →to do list不能只是羅列而已，更要分類與排序！ 時間管理矩陣中「不緊急卻重要的事情」其實很重要？ →這是對未來的投資，趕緊為這些事制定執行計畫吧！ 【目標達成】 成功者都是如何設定目標的？ →用「逆向思考法」設定未來目標、再倒推目前的行動！ 你設定目標的方式是對的嗎？ →運用SMART目標設定法，將目標達成率提高十倍！ 讓大谷翔平把目標變成現實的曼陀羅，厲害在哪？ →可全方位思考
、建立目標，並規劃具體執行計畫！ 製作曼陀羅時發生想法停滯怎麼辦？ →利用6W向自己丟出問題，就能激發更多想法！ 曼陀羅有其限制，該用什麼來補強？ →可用甘特圖、專案日常表，來實現曼陀羅的規劃！ 【問題解決】 如何用SWOT來分析問題，並建立策略？ →不僅教你SWOT分析，還手把手教你制定OS、TS、OW、TW四種策略！ 什麼是HOW思考陷阱？ →問題出現時，首先要做的不是迅速去解決，而是要先定義問題！ 什麼才是解決問題的正確思考程序？ →1.what掌握現況、2.why分析原因、3.where找出真正原因、4.
how解決方案 本書特色 1.從「整理想法」的角度切入，結合勵志書與工具書的特色，幫助讀者自我實現、過理想的人生 2.圖片豐富，不僅提供多種視覺化整理想法的工具，書中諸多概念除了文字敘述外，也以圖解方式呈現 3.台灣版特別於書末附贈實用空白表單，讀者可加以利用，填寫完可撕下張貼於顯眼處，有助於實現目標 好評推薦 Ada｜筆記女王 布 姐｜「布姐陪你聰明工作創意生活」粉專主理人 邱奕霖｜圖解力教練 胡雅茹｜台灣學習力訓練師、心智圖天后 愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人 劉又瑄｜RE: LAB共同創辦人 劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略
長、《高產出的本事》作者 劉恭甫｜創新管理實戰研究中心執行長 鄭緯筌（Vista）｜「我愛寫筆記」社群創辦人 蘇書平｜先行智庫執行長 終結仰賴不靠譜的靈感，打造有效的思考整理系統，才能讓你的人生心想事成。——邱奕霖，圖解力教練 想，不等於思考。本書適合給「有想法，卻不懂得怎麼思考」的職場人士。以整理想法為目的，作者以實例教我們多種簡單又好用的圖表、圖形化工具來達到思考、優化時間管理，這其中當然包括我愛用的心智圖與曼陀羅九宮格思考法囉！——胡雅茹，台灣學習力訓練師、心智圖天后 在自己的想法中迷路的人，往往看不到人生的出路。——劉又瑄，RE:LAB共同創辦人
將「斷捨離」運用在「想法整理」的第一本書。本書提供大量視覺化的實作圖解案例，推薦給想要改變人生的你。——劉恭甫，創新管理實戰研究中心執行長 愛因斯坦說：如果你沒辦法簡單說明，代表你了解得不夠透澈。有效解決這個問題的聰明對策，就是活用視覺化的想法整理術，幫自己理清思緒、突破想法與行動的瓶頸！——劉奕酉，鉑澈行銷顧問策略長、《高產出的本事》作者 靈光乍現的點子，需要好好被整理。你想打造非凡的人生嗎？我推薦閱讀這本書。——鄭緯筌，「我愛寫筆記」社群創辦人 韓國讀者好評 －我驚訝地發現，整理想法的習慣可以改變我的生活。我會持續練習的！ －當有很多想法而焦慮不
安時，透過視覺化的方式整理想法，會很有幫助。 －一本教你如何正確思考的魔法般的書，告訴你如何創造更美好的未來。 －透過書中的講解，我的頭腦變得清晰，也獲得了許多正能量。 －這本書將幫助你從過去浪費時間和執著於無用想法的思緒中清醒過來！
低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究
為了解決RE:LAB 的問題，作者林育宏 這樣論述：
本論文為混合式火箭系統入軌段火箭引擎的前期研究，除了高引擎效率的要求外，更需要精準的推力控制與降低入軌段火箭的結構重量比，以增加入軌精度與酬載能力。混合式火箭引擎具相對安全、綠色環保、可推力控制、管路簡單、低成本等優點，並且可以輕易地達到引擎深度節流推力控制，對於僅能單次使用、需要精準進入軌道的入軌段火箭推進系統有相當大的應用潛力。其最大的優點是燃料在常溫下為固態、易保存且安全，即使燃燒室或儲存槽受損，固態的燃料也不會因此產生劇烈的燃燒而導致爆炸。雖然混合式推進系統有不少優於固態及液態推進系統的特性，相較事先預混燃料與氧化劑的固態推進系統及可精準控制氧燃比而達到高度燃燒效率的液態推進系統，混
合式推進系統有擴散焰邊界層燃燒特性，此因素導致混合式推進系統的燃料燃燒速率普遍偏低，使得設計大推力引擎設計時需要長度較長的燃燒室來提供足夠的燃料燃燒表面積，也導致得更高長徑比的火箭設計。針對此問題，本論文利用渦漩注入氧化劑的方式，增加了氧化劑在引擎內部的滯留時間，並藉由渦旋流場提升氧化劑與燃料的混合效率以及燃料耗蝕率；同時降低引擎燃燒室工作壓力以研究其推進效能，並與較高工作壓力進行比較。本論文使用氮氣加壓供流系統驅動90%高濃度過氧化氫 (high-test peroxide) 進入觸媒床，並使用三氧化二鋁 (Al2O3) 為載體的三氧化二錳 (Mn2O3) 觸媒進行催化分解，隨後以渦漩注入的
方式注入燃燒腔，並與燃料聚丙烯（polypropylene, PP）進行燃燒，最後經由石墨鐘形噴嘴 (bell-shaped nozzle) 噴出燃燒腔後產生推力。實驗部分首先透過深度節流測試先針對原版腔壓40 barA引擎在低腔壓下的氧燃比 (O/F ratio)、特徵速度 (C*)、比衝值 (Isp) 等引擎性能進行研究，提供後續設計20 barA低腔壓引擎的依據，並整理出觸媒床等壓損以及燃燒室等流速的引擎設計轉換模型；同時使用CFD模擬驗證渦漩注射器於氧化劑全流量下 (425 g/s) 的壓損與等壓損轉換模型預測的數值接近 (~1.3 bar)。由腔壓20 barA 引擎的8秒hot-f
ire實驗結果顯示，由於推力係數 (CF) 在低腔壓引擎的理論值 (~1.4) 相較於腔壓40 barA引擎的推力係數理論值 (~1.5) 較低，因此腔壓20 barA引擎的海平面Isp相較於腔壓40 barA引擎的Isp 低了約13 s，但是兩組引擎具有相近的Isp效率 (~94%)，且長時間的24秒hot-fire測試顯示Isp效率會因長時間燃燒而提升至97%。此外，氧化劑流量皆線性正比於推力與腔壓，判定係數 (R2) 也高於99%，實現混合式火箭引擎推力控制的優異性能。透過燃料耗蝕率與氧通量之關係式可知，低腔壓引擎在相同氧化劑通量下 (100 kg/m2s) 較腔壓40 barA引擎降低
了約15%的燃料耗蝕率，因此引擎的燃料耗蝕率會受到腔體壓力轉換的影響而變動，本論文也針對此現象歸納出一校正方法以預測不同腔壓下的燃料耗蝕率，此校正後的關係式可提供未來不同腔壓引擎燃料長度設計上的準則。最後將雙氧水貯存瓶的上游氮氣加壓壓力從約58 barA降低至38 barA並進行8秒hot-fire測試，結果顯示仍能得到與過往測試相當接近的Isp效率 (~94%)，而此特性除了能讓雙氧水及氮氣貯存瓶擁有輕量化設計的可能性，搭配具流量控制的控制閥也有利於未來箭體朝向blowdown type型式的設計，因此雙氧水加壓桶槽上的氮氣調壓閥 (N2 pressure regulator valve)
將可省去，得以降低供流系統的重量，並增加箭體的酬載能力，對於未來箭體輕量化將是一大優勢。
基於深度學習與顏色特徵之行人辨識方法比較
為了解決RE:LAB 的問題，作者陳文得 這樣論述：
行人辨識主要目的在於跨鏡頭人物的搜尋，也就是在不同鏡頭中找到同一個人。在深度學習被廣泛應用前，使用人物特徵直接進行比對是種常見方法，本文中研究的顏色特徵，便是屬於其中的一種方式。將顏色代表的數值劃分，使用KNN方式歸類各個顏色所在區域，以此為依據，取得人物圖像的顏色特徵，進行辨別。但由於鏡頭解析度不同、光線明暗不同，使得該人物即使衣著不變的情況下，顏色的特徵也會產生變化，進而影響比對的結果。所以，本文另一研究，採用深度學習方式，先對人物圖像進行水平切割，分別提取特徵，進行特徵訓練，並且加入動態對齊的演算，用來彌補人物姿態不一致的問題。最終實驗結果，優於直接特徵擷取的比對準確度相對提高。