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二維碼解碼器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王秀園（MikoWang）寫的 認識性格，改變心：人格14心座 和胡正偉（主編）的 電子設計自動化（第2版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自貿騰 和中國電力所出版 。
國立宜蘭大學 電子工程學系碩士班 張介仁所指導 李梃均的 遞迴神經網路對影像標註結構影響的研究 （2021），提出二維碼解碼器關鍵因素是什麼，來自於影像標註、遞迴神經網路、模糊控制、模糊規則。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 陳聰毅、陳昭和所指導 郭益宏的 基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究 （2021），提出因為有 影像去模糊、運動模糊、深度學習、區域性模糊、固定式攝影機的重點而找出了 二維碼解碼器的解答。
認識性格，改變心：人格14心座
為了解決二維碼解碼器 的問題，作者王秀園（MikoWang） 這樣論述：
★ 深獲知名保險界、企業界、教育界好評及運用，作為指定用書！ 您有獨到的信仰與能力，卻無恩典？ 您有領導的特質與魅力，卻無舞台？ 您工作明明努力與認真，卻無晉升？ 本書找出您性格的關鍵盲點，讓您的人生直奔標竿！ 踢開你人生的絆腳石！ 想知道自己完整的14型人格心像圖？ 想知道自己完整的天賦潛能與職涯方向？ 想知道誰才是自己的真愛？ 全新打造的人格十四心座與其他人格測試最大的不同點，在於他的基石是質性研究，在累積數以百萬計的研究報告中，從龐大的資料庫和數據裡，可以看出某些擁有獨特個性的人，似乎環繞著某個特定的重心在運作，這些特定的運作重心，
就是每個不同人格典型獨一無二的主宰領域。 本書所介紹的十四個人格典型，是依據歐美最頂尖十數萬的心理學家，歷經數十年的臨床觀察、紀錄，同時結合美國精神醫療協會編製的診斷統計指南（DSM-3-R，DSM-4）中的人格障礙，再依據我國的國情民風，所觀察、研究、進而歸類出來的結果。 我們將用現代心理學中，評估人格型態的六大基本原則（自我、人際關係、工作、情緒、自我控制及人生哲學）（註），來分析每種人格典型，以及分析這六大領域間的相互運作，將如何引導你的人生。 你可以藉由本書裡的小測試，以及詳盡的解說內容，與自己的內心誠實地對談，檢視過往的信念、行為模式，如何牽引、建構自己的人生
，發掘自己過去未曾覺察的才能與優點，或是存在已久的 「絆腳石」。或是請掃描書扉上的二維碼，來從事詳盡完整版的人格十四心座測試，以及獲得相關人格測試的報表。
遞迴神經網路對影像標註結構影響的研究
為了解決二維碼解碼器 的問題，作者李梃均 這樣論述：
近年來，在國外有關影像標註的研究有很多，有些論文是修改影像標註裡面卷積神經網路部分，有些是修改遞迴神經網路部分，還有些是修改注意力機制部分，更有些論文是修改整體架構，但這些論文大部分都沒注意到「影像複雜度」這個問題。如果不同影像複雜度的影像，卻使用同一種類神經網路來做編碼和解碼，這樣會讓影像中所有資訊被固定在相同大小的特徵向量上，這種做法的效果令人保持存疑，因此本篇論文會往這個方向來研究。本篇論文中，我們提出一個影像標註的新架構，架構中包含一個分類器、一個編碼器和一個解碼器，其中分類器會將輸入的影像進行分類，並將影像送入不同的解碼器來進行解碼，同時我們會使用模糊控制來當作分類器。在實驗結果，
我們驗證模型的準確率比原始模型還要高，在低複雜度影像中，分數比原始模型高 19.59%，在中複雜度影像中，分數比原始模型高3.66%，而在高複雜度影像中，分數比原始模型高 6.07%，同時我們也對資料做擴增的動作，這讓我們的模型在低複雜度影像時，分數比原始模型高45.39%，而在中和高複雜度影像中，分數分別高 9.65%和 13.03%，這表示不同的遞迴神經網路對不同長度的標註生成是有很大的影響。
電子設計自動化（第2版）
為了解決二維碼解碼器 的問題，作者胡正偉（主編） 這樣論述：
《電子設計自動化（第二版）/“十三五”普通高等教育本科規劃教材》圍繞實現電子設計自動化技術的物理載體、設計輸入、EDA工具三個基本要素介紹了半導體記憶體和可程式設計邏輯器件、硬體描述語言VHDL和QuartusⅡ軟體、Modelsim軟體的使用。該書敘述由淺人深，且通過大量具體實例進行介紹，易於記憶和掌握。該書主要內容包括半導體記憶體與可程式設計邏輯器件，數位系統，VHDH初步設計、結構、詞法、基本描述語句等，組合邏輯電路和時序邏輯電路VHDL設計，VHDL測試平台，以及複雜系統的模組化設計等。該書最後一章給出了12個上機實驗，以供讀者進行實際設計、加深理論知識學習使用。該書配有習題、上機實驗
參考答案，可通過掃描書中二維碼獲得。 該書既可作為相關院校電子科學與技術本科專業及相關專業的教材，也可作為電子設計自動化相關人員的參考書。 前言 第一版前言 第1章 概述 1．1 電子設計自動化簡介 1．2 硬體描述語言簡介 1．3 HDL相關EDA軟體簡介 習題1 第2章 半導體記憶體與可程式設計邏輯器件 2．1 半導體記憶體 2．2 可程式設計邏輯器件簡介 習題2 第3章 數位系統 3．1 數位系統組成 3．2 數位系統設計方法 3．3 數位系統實現方式 3．4 基於PLD的數位系統設計流程 習題3 第4章 VHDL設計初步 4．1 1位半加器的VHDL設計 4
．2 1位半加器的VHDL模擬 4．3 VHDL的特點 習題4 第5章 VHDL結構 5．1 實體（ENTITY） 5．2 構造體（ ARCHITECTURE） 5．3 庫（ LIBRARY） 5．4 包集合（ PACKAGE） 5．5 配置 習題5 第6章 VHDL詞法 6．1 VHDL基本常識 6．2 VHDL標示符 6．3 VHDL資料類型 6．4 VHDL資料物件 6．5 VHDL運算子 習題6 第7章 VHDL基本描述語句 7．1 順序描述語句 7．2 併發描述語句 7．3 順並描述語句 7．4 併發描述語句的多驅動問題 7．5 屬性描述語句 習題7 第8章 組合邏輯電路VH
DL設計 8．1 基本邏輯門電路 8．2 編碼器 8．3 解碼器 8．4 資料選擇器 8．5 資料比較器 8．6 算數運算電路 習題8 第9章 時序邏輯電路VHDL設計 9．1 時鐘信號及重定方式 9．2 基本觸發器 9．3 寄存器 9．4 計數器 9．5 分頻器 9．6 記憶體 9．7 有限狀態機 習題9 第10章 VHDL測試平臺 10．1 測試平臺的作用與功能 10．2 代碼生成激勵信號的測試平臺 …… 第11章 複雜系統的模組化設計 第12章 上機實驗 附錄A QuartusⅡ軟體簡介 附錄B Modelsim 軟體簡介 參考文獻 FPGA在現代電子系統設計中
扮演越來越重要的角色，特別是在近幾年飛速發展的人工智慧、機器學習、硬體加速等領域。與傳統的GPU實現方式相比，FPGA具有較好的能效比，可以實現低功耗和低時延，具有廣闊的發展空間。《電子設計自動化（第二版）》-書作為介紹FPGA基礎知識、設計方法、開發流程的教材，可為今後從事相關領域工作的讀者奠定堅實的基礎。 本次再版主要修訂、完善了如下內容： （1）為了讓讀者儘快掌握課程相關內容，通過電子版的形式給出了習題和上機實驗的參考答案，讀者可以通過掃描書中二維碼獲得相關資源。 （2）第一版中存在一些錯誤內容和不完善的細節問題，在第二版中對這些問題進行了修正和完善，並刪除了一些重複的內容。 （
3）本書第一版在2014年9月第一次出版，在此期間FPGA業界發生了一起重大的收購事件，由於本教材涉及Altera的EDA工具和晶片，因此有必要將該事件在書中進行聲明。 感謝使用本教材的相關院校老師以及中國電力出版社給予的支持和幫助！ 限於作者水平，書中難免存在錯誤和不足，歡迎讀者提出寶貴的意見和建議，教材的不斷完善離不開您的寶貴意見和建議，請將意見和建議發送至郵箱hzwwizard@hotmail. Com。
基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究
為了解決二維碼解碼器 的問題，作者郭益宏 這樣論述：
目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3
. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi
xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F
aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.
4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向
1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程
10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.
4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN
TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖
3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編
/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文
獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3
不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88
圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格
9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀
評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客
觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117