檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "林書彥".ccommittee (精準)
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
隨著新一代高解析度（4K、8K）影像的普及，無線傳輸的數據量急遽增加，舊有的H.264標準在壓縮效率上已不敷使用。鑒於此趨勢，JVT組織訂定新的影像壓縮標準HEVC，以符合更高的數據壓縮率的需求。為…
2
非對稱式加密技術在現代通信和資訊安全領域中扮演著關鍵角色，其中RSA演算法為最廣泛使用的非對稱式加密算法之一。然而，傳統的RSA加解密演算法必須執行大量運算，導致速度較慢，限制了在實際上的應用。為了…
3
長久以來高解析度的影像傳輸和儲存問題一直是一個重大挑戰，為了解決此問題，聯合影像專家小組（Joint Video Experts Team, JVET）提出新一代的影像編碼技術H.266/VVC（V…
4
近幾年深度學習的技術逐漸影響人們的日常生活，而以卷積神經網路(CNN)的應用尤為大宗，其中更以圖片辨識、分類最為廣泛，也最能反映卷積神經網路的成熟發展。隨著卷積運算的發展成熟，其模型亦日趨複雜，運算…
5
近年來，卷積神經網路(CNN)已經成功應用於日常生活中，尤其在物件追蹤、臉部辨識、圖片分類等在電腦視覺上都取得優異的表現。隨著卷積神經網路的發展日趨成熟，許多加速器也陸續地被提出。然而，如何利用有限…
6
為了滿足大眾對影像品質的要求，聯合影像專家組（Joint Video Exploration Team, JVET）在2020年7月發布了新一代的影像壓縮標準，稱為多功能影像編碼（Versatile…
7
在透過網際網路傳輸資料的過程，為了避免資料內容遭到第三方人士竊取，資料加密成了必要的手段。然而資料加密僅提供保護資料內容的作用，卻無法保證加密後的資料是否遭到竄改，因此數位簽章的功能變得重要許多，資…
8
近年來，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）在許多領域取得了驚人的發展，其中卷積神經網路的應用更是與我們息息相關，如人臉辨識、物體偵測和圖像辨識等。發展至今，神經…
9
人工智慧的應用在各個產業上快速地發展，意味著將會有更龐大的資料量需要更準確且即時的分析，其伴隨而來的不只是需要在類神經網路模型演算法的進步，更代表著要有強大的計算平台來處理更加繁複的運算量，…
10
隨著物聯網（Internet of Things, IoT）技術的快速發展，連接設備與裝置的數量驚人地增加，從家電到微型感測器等等，這對於物聯網設備間的安全通訊提出了嚴峻挑戰。在這個網絡環境…