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Plain weave的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Random House寫的 Untitled 2715 和Knisely, Tom的 Huck Lace Weaving Patterns with Color and Weave Effects: 576 Drafts and Samples Plus 5 Practice Projects都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自 和所出版 。
元智大學 機械工程學系 謝建興所指導 安艾尼的 AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD （2021），提出Plain weave關鍵因素是什麼，來自於深度學習、印刷電路板、異常檢測、無監督 學習、學生-教師特徵金字塔匹配、卷積神經網絡、YOLO-v5。
而第二篇論文朝陽科技大學 資訊管理系 李金鳳所指導 張廷嘉的 基於變分自動編碼器與生成對抗網路的集成網路所建構的缺陷模型進行織物缺陷檢測 （2021），提出因為有 自動化織物檢測、深度學習、變分自動編碼器、生成對抗網路、結構相似性指標的重點而找出了 Plain weave的解答。
最後網站Plain-weave Meaning - YourDictionary則補充：What does plain-weave mean? A weave in which the filling threads and the warp threads interlace alternately, forming a checkerboard pattern. (noun)
Untitled 2715
為了解決Plain weave 的問題，作者Random House 這樣論述：
American pop music is arguably this country’s greatest cultural contribution to the world, and its singular voice and virtuosity were created by a shining thread of Black women geniuses stretching back to the country’s founding. This is their surprising, heartbreaking, soaring story--from ＂one of
the generation’s greatest, most insightful, most nuanced writers in pop culture＂ (Shea Serrano)＂Sparkling . . . the overdue singing of a Black girl’s song, with perfect pitch . . . delicious to read.＂--Oprah DailyA weave of biography, criticism, and memoir, Shine Bright is Danyel Smith’s intimate h
istory of Black women’s music as the foundational story of American pop. Smith has been writing this history for more than five years. But as a music fan, and then as an essayist, editor (Vibe, Billboard), and podcast host (Black Girl Songbook), she has been living this history since she was a latch
key kid listening to ＂Midnight Train to Georgia＂ on the family stereo. Smith’s detailed narrative begins with Phillis Wheatley, an enslaved woman who sang her poems, and continues through the stories of Mahalia Jackson, Dionne Warwick, Aretha Franklin, Gladys Knight, and Mariah Carey, as well as the
under-considered careers of Marilyn McCoo, Deniece Williams, and Jody Watley. Shine Bright is an overdue paean to musical masters whose true stories and genius have been hidden in plain sight--and the book Danyel Smith was born to write.
AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD
為了解決Plain weave 的問題，作者安艾尼 這樣論述：
背景：PCB 在日常電子產品中幾乎無處不在，不僅用於商業用途，也可用於國防和太空探索等敏感應用。在生產過程中，應對這些 PCB 進行檢查和質量驗證，以發現任何問題。大多數電子公司都專注於其商品的質量。一個電子設備（如 PCB）的製造或質量檢查過程中的微小誤差可能導致災難性的結果。已經使用了許多不同的方法和方法過去在質量檢查過程中發現PCB中的缺陷。結果，製造業務正在經歷一場巨大的變革，對象檢測方法如 YOLO-v5 成為包括電子行業在內的眾多行業的遊戲規則改變者。方法：我們設計了一個 2 級自主 PCB 缺陷檢測系統。最初，我們提供了一種新的無監督學習方法來檢測印刷電路中的缺陷使用學生-教師
特徵金字塔匹配作為預訓練圖像的板分類模型來學習沒有異常的圖像的分佈。這種無人監督學習方法以 3000 張好的圖像開始。第二階段，我們使用了YOLO-V5，這是最先進的算法，我們使用了 23,000 個有缺陷的 PCB 圖像。據我們所知，監督學習需要更多的數據，並且很難收集數據和檢測使用較少數據的缺陷。首先，知識被提取到一個學生網絡中與教師網絡相同的架構。這一一步轉移保留了盡可能多的關鍵線索盡可能。系統還添加了多尺度特徵匹配技術。一種混合來自特徵金字塔的多層次知識通過更好的監督流動，稱為分層特徵對齊，允許它被學生網絡接收，允許用於識別不同大小的異常。評分函數表示發生的異常。結果：正如我們開始使用
無監督學習方法一樣，我們已經部署了無監督方法的兩種模型。在第一個模型中，我們使用了 SGD學習率為 0.04 的優化器，對於無監督學習中的第二個模型，我們有使用學習率為 0.001 的 Adam 優化器。我們已經達到了平均準確度學習率為 0.04 的 SGD 優化器和 Adam 優化器分別為 94.63% 和 97.43%學習率為 0.001。在第一階段之後，我們進入第二階段，一個有監督的已經測試了 3 個模型的方法：小型、中型和大型。小的平均精度，中、大分別為 97.52%、99.16% 和 99.74%。結論：我們對無監督的 STPM 幾乎達到了 97.43% 的準確率學習和監督學習的 9
9.52%。將兩種算法結合在一起將它們作為兩階段自主 PCB 缺陷系統實施 我們開發了一個完全實施已部署在質量檢測環境中的自主系統。仍然，必須實施和執行持續集成和持續部署，這將引導我們進入一個連續形式的完全自治系統。未來，我們希望開發一種可以在行業中實施的連續形式的完全自主的方法在不遠的將來。
Huck Lace Weaving Patterns with Color and Weave Effects: 576 Drafts and Samples Plus 5 Practice Projects
為了解決Plain weave 的問題，作者Knisely, Tom 這樣論述：
Join expert weaver and teacher Tom Knisely in his exploration of Huck Lace "Lace Weaves" are best described as loom controlled warp and weft floats on a Plain Weave ground fabric. The term "Color and Weave Effects" refers to a careful arrangement of light and dark colored threads in the warp and we
ft that weave into beautiful patterns. Log Cabin is probably the best known color and weave pattern. Combining Huck with Color and Weave orders opened the door to astonishing pattern possibilities. He then came up with four color arrangements: Light and Dark, Complimentary Colors, Monochromatic, and
Triadic colors. With 144 patterns and four color themes for each pattern, that's 576 patterns. Each pattern includes the full draft and a woven sample for reference. Tom also includes full details for five projects that are perfect for weaving Huck: dish towels, mug rugs, baby blanket, and two scar
ves. Huck Lace Weaving Patterns with Color and Weave Effects is an essential resource that you will turn to for inspiration and guidance again and again. Tom Knisely operates the Red Stone Glen Fiber Arts Center in York Haven, Pennsylvania. He has taught weaving for more than thirty years--everyth
ing from beginners’ classes to complex multi-harness weaving--and was named Teacher of the Year by Handwoven magazine. He is the author of the popular Weaving Rag Rugs, Handwoven Table Linens, and Handwoven Baby Blankets.
基於變分自動編碼器與生成對抗網路的集成網路所建構的缺陷模型進行織物缺陷檢測
為了解決Plain weave 的問題，作者張廷嘉 這樣論述：
紡織品是我們生活中常見的必需品之一，紡織產品的品質優劣通常會與織物原料的好壞有著密切的關聯。因此在織物原料進行加工前，紡織業者首先會對這些織物原料進行品質檢測。過去傳統的方法是藉由人眼找尋織物表面的缺陷，然而此方法一方面會因檢測人員的疲勞與主觀判斷導致整體檢測標準不具可靠性。另一方面也相當的花費人力成本及時間導致整體流程不夠有效率，因此自動化檢測方法逐漸被引入到紡織工業中並作為重要的流程之一。近期神經網路技術的進步使得許多人力資源能夠有效的被取代而自動化的織物缺陷檢測方法也在其中。然而當前在使用深度學習建置自動化的檢測方法上卻碰到了瓶頸，其中最大的問題在於需要收集大量的缺陷數據。因此本研究結
合變分自動編碼器(Variational AutoEncoder, VAE)與生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)提出了一種非監督式的擴增數據方法。基於變分自編碼器和生成對抗網絡的集成網絡，我們可以用少量原始織物缺陷數據構建缺陷模型。該缺陷建模可以生成大量相同類型的織物缺陷，從而達到擴增數據之目的。為了優化缺陷建模，本研究(1)引入了Wasserstein 距離或稱Earth-Mover 推土機距離方法，解決模式坍塌（mode collapse）; (2)引用結構相似性指標（structural similarity index，SSIM in
dex）強化缺陷建模的精確度。最後，基於變分自動編碼器與生成對抗網路的集成網路所建構的缺陷模型所生成的數據，做為本研究對織物缺陷檢測模型的訓練數據。本研究的織物缺陷檢測模型是採用Faster R-CNN。最終我們成功提升整體織物缺陷檢測模型的準確度。在實際應用上，透過本研究方法能夠有效的幫助紡織工業解決當前在建置自動化織物缺陷檢測系統上所碰到的數據量不足的問題。