Person human的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

T&t Clark Handbook of Theological Anthropology

為了解決Person human的問題，作者 這樣論述：

Including classical, modern, and postmodern approaches to theological anthropology, this volume covers the entire spectrum of thought on the doctrines of creation, the human person as imago Dei, sin, and grace. The editors have gathered an exceptionally diverse range of voices, ensuring ecumenical b

alance (Protestant, Roman Catholic and Orthodox) and the inclusion of previously neglected perspectives (women, African American, Asian, Latinx, and LGBTQ). The contributors revisit authors from the ＂Great Tradition＂ (early church, medieval, and modern), and discuss them alongside critical and liber

ationist approaches (ranging from feminist, decolonial, and intersectional theory to critical race theory and queer performance theory). This is a much-needed overview of a rapidly evolving field. Mary Ann Hinsdale is Associate Professor of Theology at Boston College, USA.Stephen Okey is Associate

Professor of Philosophy, Theology, and Religion at Saint Leo University, USA.

Person human進入發燒排行的影片

人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構

為了解決Person human的問題，作者陳紀翰 這樣論述：

人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的

預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。

From Mean to Green: Undoing Our Collective Narcissism and Healing Our Planet

為了解決Person human的問題，作者Canty, Jeanine 這樣論述：

Using the lens of ecopsychology, Returning the Self to Nature shows that the pervasive and extreme forms of narcissism we find in many modern societies are fundamentally the result of alienation from the natural world. But it doesn’t have to be that way.Returning the Self to Nature is written for

the person who no longer wishes to function in a world that revolves around selfish, disconnected identity models and yearns to step into healthy relationships with one’s self, one’s community, and our planet. Seeing the suffering of the planet and that of humans as inseparably linked--the ecologic

al crisis as psychological crisis, and vice versa--opens the door to a mutuality of healing between people and nature. At the heart of both chronic and acute forms of narcissism is a socially constructed false self--an isolated, damaged ego in a delusional cycle of selfishness. Through unflinching a

nalysis and meditation practices that encourage visualizing and embodying the wild naturalness of being human, the reader will gain skills to begin experiencing a courageous, pluralistic, and ecological self. This book is an invitation to wake up from the dream of the false self and join the movemen

t toward social and planetary healing.

三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別

為了解決Person human的問題，作者林志強 這樣論述：

近年來隨著計算機視覺技術的高速發展，人體動作識別作為其中一個重要的方向吸引了越來越多學者的興趣，得到了廣泛的研究。人體動作識別在人機交互，機器人視覺等方面都有廣泛的應用。但由於場景中存在光照、物體、顏色等複雜的變化以及障礙物的遮擋、背景的噪音等會對動作識別造成巨大的影響。而基於骨骼的動作識別具有強適應性，並且資料更加的簡潔。因此在基於骨架的動作識別上還有許多發展以及改善的空間。近幾年圖卷積神經網路在許多應用中得到了成功的應用，並且成功應用於骨骼的動作識別當中。圖卷積神經網路是一種能對圖數據進行深度學習的方法，其原理為將卷積從一幅圖像推廣到另一幅圖像，其中圖（Graph）結構是一種非線性的數據

結構。因此本文根據已提出的雙流自我調整性圖卷積模型進行改善。本文提出的改善為兩個部分，首先，對於某些動作對於順序資訊的強烈依賴性文中並沒有應用，因此在原有的雙流（骨骼流以及關節流）基礎上，加入整體的運動流來補充時間域的資訊。其次，在原有的雙流網路當中，具有兩種類型的圖，分別為全域圖以及局部圖，兩種類型的圖都針對不同的層進行了單獨的優化。基於每個模型層中所需兩種圖的重要性並不一致，本文中使用門控機制將這兩種圖形融合在一起。當模型使用三流門控自適應圖卷積時，在X-View模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比正確率提升了0.19%。在X-Subject模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比

正確率提升了0.97%。依據實驗結果顯示得出，利用三流門控的方式可以得出較好的結果，有效的改善辨識的錯誤率。