檢索結果:共8筆資料 檢索策略: "卷積類神經網路".ckeyword (精準)
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醫師在幫病患診斷或者評估手術時,由於院方目前無法提供完整3D模型以及 現今科技未能拍攝出無死角的立體影像,故醫師們在診斷及術前評估時只能依靠 自身經驗針對電腦斷層掃描(Computerized to…
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本文提出以多層Dropout神經網路架構(Multi-Dropout Framework, MDF)進行跨視角人臉地標點與角度偵測,不同於多數的人臉地標點偵測器只可偵測yaw小於45度之樣本,所提出…
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銷售預測對於商業以數據科學的方式進行決策至關重要,由於內外部環境因素的影響,銷售預測是一個具有挑戰性的問題,特別是產品屬於生命週期短的產業。以麵包店為例,由於產品具有易腐及保存期限短的性質,預測每天…
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心律不整是指心臟電傳導系統異常所引起的各種症狀,一般來說是透過觀測心電圖來進行診斷,傳統的心臟疾病自動檢測往往使用PQRST等波型之特徵點進行心律不整之判別,但此種方式及易受到雜訊之干擾。隨著深度學…
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本研究使用深度學習之方法進行工業零件辨識,並整合工研院7A6型機械手臂進行物件夾取之任務。利用於桌上型電腦搭配影像處理單元(GPU)建立立體視覺辨識系統,藉由深度攝影機(Intel RealSens…
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自從LeNet 模型在1998 年發表後,圖像辨識逐漸興盛及成熟,應用的領域及需求也日益增加。近來,在圖像處理領域中開發了基於K 聚體的模式識別(KPR)的方法,從生物醫學領域DNA 序列的K-me…
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聯邦學習(Federated Learning, FL)為分布式機器學習(Distributed machine learning)的一類,其主要的焦點之一為通訊效率(communication e…
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台灣製藥產業對於藥錠的表面瑕疵檢測多以人力進行檢測,利用人工檢測的方式不但缺乏時間效率,且容易有不穩定及誤判之問題。近年來深度學習的發展快速,使得神經網路也逐漸應用在許多領域。如想基於卷積神經網路(…