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中原大學 電機工程學系 張政元所指導 徐榮昌的 具有快速收歛之主動噪音控制系統 （2021），提出2088即時動態關鍵因素是什麼，來自於主動噪音控制。

而第二篇論文國立交通大學 電控工程研究所 蕭得聖所指導 高璿哲的 使用類神經球體碰撞模型與強化學習演算法改善擊球機器人效能 （2020），提出因為有 擊球機器人、高速立體視覺系統、深度確定性決策梯度、強化學習、類神經網路碰撞模型的重點而找出了 2088即時動態的解答。

最後網站Bus+ (公車動態、Ubike、臺鐵查詢) 4+ - App Store則補充：能夠即時顯示公車目前在哪以及幾分後到站點很優質，希望能夠再多增設各站在幾點幾分會有班次，讓並非即時要搭車的使用者更好安排後續的時程表。 App 隱私權. 查看詳細資訊.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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具有快速收歛之主動噪音控制系統

為了解決2088即時動態的問題，作者徐榮昌 這樣論述：

主動噪音控制 (active noise control, ANC)系統使用FXLMS (filtered-x least mean square)算法更新自適應濾波器來減少不需要的寬頻和窄頻噪音，以應對不斷變化的環境噪音，降噪性能會受到FXLMS算法收斂速度的影響，以使自適應濾波器收斂到其最佳狀態，本論文的重點為快速收斂ANC系統的分析與開發。傳統的 ANC 系統在降低具有較大頻譜動態範圍的寬頻噪音方面收斂緩慢，本論文開發了一種並行形式的寬頻ANC系統，該系統將自適應濾波器分離為一組具有並行結構的單一權重自適應濾波器以提高收斂速度。此外本論文還分析了窄頻噪音的頻率對於窄頻ANC系統中使用F

XLMS算法收斂速度的影響，提出了基於頻率依賴性的快速收斂濾波器長度，並表明了它是實現快速收斂的關鍵因素。ANC系統可以集成到現有的音頻系統中，以降低整體成本，然而傳統的音頻集成窄頻反饋 ANC (audio-integrated narrowband feedback active noise control, ANFANC)系統以單一取樣率運行，這導致 ANC系統在音頻系統所需的高取樣率的運行中需要極大的運算量，本論文還提出了多速率ANFANC系統，該系統在保持快速收斂的同時僅需更低的運算量，呈現了電腦模擬和即時實驗以支持所提出系統的有效性。

使用類神經球體碰撞模型與強化學習演算法改善擊球機器人效能

為了解決2088即時動態的問題，作者高璿哲 這樣論述：

本研究延續使用實驗室自行設計的四軸機器手臂與高速立體視覺系統，進行將球體打擊至目標點之研究。首先對手臂與視覺系統進行多處優化，包含手臂架構修改與馬達調整，提升系統鑑別的效果，進而使手臂位置與速度控制更加穩定；在相機參數校正方面，透過AprilTag與AprilGrid使用新的校正法──Kalibr，降低內部參數對應之再投影誤差；球體與機器手臂拍面之碰撞關係，沿用較能呈現真實碰撞關係的類神經網路碰撞模型，並透過觀察端之立體視覺系統蒐集更多球體打擊瞬間的資料並調整類神經網路之層數與每層神經元數，以提升該碰撞模型之泛化表現，使其更能表達球體與拍面之碰撞關係。在以往的研究中，以最佳化演算法作為擊球決

策，給定限制條件與成本函數，求得擊球時間點與手臂擊球速度，但設計完成的最佳化演算法，擊球的命中率也就大致確定，無法透過累積經驗來改善。本研究擊球決策使用強化學習中的深度確定性決策梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)，能夠自行在模擬環境中進行多次嘗試，逐漸修正自身決策以提高命中率，並在模擬環境中套用類神經網路碰撞模型，進而探討碰撞模型泛化表現對強化學習表現之影響，最後探討強化學習在此任務中的適用性。

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