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國立中山大學 電機工程學系研究所 洪子聖所指導 陳建綸的 Wi-Fi訊號都卜勒相移偵測技術結合計算機視覺處理用以追蹤三維手勢軌跡 （2016），提出asus手機zenfone 10關鍵因素是什麼，來自於混合動作偵測系統、Wi- Fi訊號都卜勒雷達、擴增實境、注入鎖定、座標校正、三維手勢偵測、像素基底之計算機視覺處理。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 莊永裕所指導 潘光瑜的 雙定焦鏡頭模擬連續變焦 （2015），提出因為有 手機相機、定焦鏡頭、連續變焦、雙鏡頭相機、基於影像的渲染的重點而找出了 asus手機zenfone 10的解答。
asus手機zenfone 10進入發燒排行的影片
根據市調機構的資料顯示，台灣2021年8月手機銷售量為 38 萬部，若與上個月的 44.5 萬部相比，則減少 6.5 萬部，由於蘋果 iPhone 13 系列確定在 9 月發表新機，使得許多果粉還在觀望，而這也導致暑期的旺季銷售大受影響。
十大手機銷售部分，蘋果因為確定在9月發表 iPhone 13 系列新機，使得本月的銷售量大幅衰退，名次也降至第二名，連同進榜的 iPhone 手機數量也有所減少，前十名只剩下 iPhone 12 (128GB) 以及 iPhone 12 Pro (128GB)，不過隨著 iPhone 13 系列的開賣，預計下個月的銷售量將會再度奪回冠軍。而在銷售額方面，蘋果依舊是第一，原因是前二十大手機中，蘋果手機皆以高單價的機種為主，而三星則大多屬於中低價位的 A 系列，因此蘋果的銷售額依舊遠遠超越其他安卓品牌。那麼本月銷售量第一、銷售額第二的三星，依舊有多款 A 系列進榜，包含了 A32 5G、A22 5G、A52 5G。至於市佔第三的 OPPO，則有三款機種上榜，包含了 A54、Reno 5Z，以及這次新進榜的 OPPO Reno 6。那麼在其他品牌中，Sony 的中階機 Xperia 10 III 自從上個月進入前十後，本月再度進入榜單中，且比起上個月進步兩名來到第 6 名，而 Sony Xperia 1 III 旗艦機，則是差一點進入前 20 名，名次則是在第 21 名。
註解：
1. 此排行主要以實體通路銷售為主，並未涵蓋品牌業者自有的電商平台銷量，僅供參考。
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資料來源：ePrice、Sogi
製作者：小翔 XIANG
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※ 精選影片 ※
【2021年7月 - 台灣十大手機銷售榜】
https://youtu.be/X55je-qrCAk
【2021 年6月 - 台灣十大手機銷售榜】
https://youtu.be/yaHKFUq4ZIk
【2021年5月 - 台灣十大手機銷售榜】
https://youtu.be/9xYYRwl-uD4
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【台灣手機銷售 Top 20（2021年8月）】
1. iPhone 12 (128GB)
2. Samsung Galaxy A32 5G (6+128GB)
3. Samsung Galaxy A22 5G (4+64GB)
4. OPPO A54
5. OPPO Reno 5Z
6. Sony Xperia 10 III
7. Samsung Galaxy A52 5G (6+128GB)
8. iPhone 12 Pro (128GB)
9. OPPO Reno 6
10. Samsung Galaxy A52 5G (8+256GB)
11. OPPO A74 5G
12. realme C21
13. vivo Y20
14. iPhone 12 Pro Max (128GB)
15. ASUS ZenFone 8 (8+128GB)
16. Samsung Galaxy A22 5G (4+128GB)
17. iPhone 12 Pro (256GB)
18. iPhone 11 (128GB)
19. iPhone 12 Pro Max (256GB)
20. Samsung Galaxy A32 5G (4+64GB)
【台灣手機品牌銷售量 Top 10（2021年8月）】
1. Samsung
2. Apple
3. OPPO
4. vivo
5. realme
6. Sony
7. Redmi
8. ASUS
9. 小米
10. HTC
【台灣手機品牌銷售額 Top 10（2021年8月）】
1. Apple
2. Samsung
3. OPPO
4. Sony
5. ASUS
6. vivo
7. realme
8. 小米
9. Redmi
10. HTC
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Wi-Fi訊號都卜勒相移偵測技術結合計算機視覺處理用以追蹤三維手勢軌跡
為了解決asus手機zenfone 10 的問題，作者陳建綸 這樣論述：
本論文介紹了一種三維手勢追蹤技術，使用智慧型裝置的二維相機並結合Wi-Fi訊號注入鎖定都卜勒雷達系統，這項技術的動作偵測原理涉及像素基底的計算機視覺演算法以及都卜勒相位移偵測技術。本論文提出了三維手勢軌跡之空間座標校正程序，將相機中像素基底的平面影像座標轉換為真實空間中的座標，藉此得到手勢橫向位移軌跡資訊，再使用Wi-Fi訊號都卜勒相移偵測雷達系統，從Wi-Fi的反射訊號所含手勢造成的都卜勒相位移，得到手勢縱向位移軌跡資訊，最終結合手勢軌跡的橫向和縱向分量，即可以建構出空間座標中的三維手勢軌跡。 在計算機視覺處理方面，本研究使用的是動態追蹤的技術，藉由辨識動作與背景模型的差異，而得到手掌的
重心位置，但陸續遇到一些問題需要進一步修改演算法，最終選用的是基於HSL色彩之區塊辨別演算法，而在雷達技術方面，則使用了單基式被動雷達系統，首先完成了雙手與一維手勢辨識的應用，其後搭配軟體技術與計算機視覺處理完成了三維手勢軌跡之辨識，並分別發展出非即時性與即時性的手勢追蹤技術，達成混合手勢感測雷達之應用。 在手勢辨識的技術中，混合手勢感測雷達技術比當前主流技術更具有發展潛力，低計算資源與低功耗是此雷達架構之優勢，並且微型化後能應用在智慧型手機之中，不需要額外的相機鏡頭組或是高頻訊號源，就能達成AR或是VR的體感互動功能。
雙定焦鏡頭模擬連續變焦
為了解決asus手機zenfone 10 的問題，作者潘光瑜 這樣論述：
相較於變焦鏡頭的複雜構造，定焦鏡頭的構造簡單、體積小、影像清晰，這使的它們成為手機相機的主流選擇。相對的，這也代表著絕大多數手機都完全沒有光學變焦能力，只能依靠犧牲影像品質的數位變焦，造成使用上的不便。這篇論文提出方法以雙定焦鏡頭的配置處理此問題。在手機上設置兩個焦距一長一短的定焦鏡頭，可直接拍攝兩張Zoom-in與Zoom-out效果的影像。我們提出的演算法以短焦距影像為基底，並將長焦距影像的高頻資料轉移至其上，合成介於兩相機焦距之間任意焦距的影像，以此方式模擬雙相機間的連續變焦。我們使用工業相機組合了一個原型雙相機系統用以拍攝實驗資料。實驗影像結果證明，我們的演算法在有長焦距影像覆蓋的區
域能獲得非常清晰銳利的影像結果。無覆蓋範圍若我們有可用的影像材料，也可達到比A+單影像超解析演算法更佳的結果，若否，透過切換演算法，我們最終的影像結果不會差於A+超解析演算法。