檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "CNN".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="阮聖彰"
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近年來，卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks) 在各種應用上表現出色，為了實現巨量且複雜的卷積運算於便攜式邊緣裝置上，設計針對卷積神經網路特殊運算的硬體架構已經…
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Recent studies demonstrate various methods to classify noises present in daily human activity. Most…
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隨著智能城市的發展，大規模監控影像分析變得越來越重要；然而，最先進的深度學習模型所需的大量計算資源使得實時處理難以實現。由於監控視頻中普遍存在高場景相似性的特點，我們採用了一種稱為動態卷積的有效壓縮…
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近年來，卷積神經網絡由於在提取複雜特徵上有著突出的表現，而被應用於許多領域。然而這些神經網路模型雖然強大但是伴隨著大量運算複雜度。因此有大量研究探討各種神經網路加速器架構和資料流以提升吞吐量和優化能…
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近年來關於神經網路減少存儲空間和計算資源的研究與日俱增，而這些研究從理論研究到平台實現，都已經有了非常大的進展。本論文針對監控影像大多的場景具有高相似度的特性，提出一種優化卷積神經網路的方法，稱為動…
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卷積神經網絡(CNN) 已使用在許多人工智能應用中，例如物件偵測、圖像分類和自然語言處理。由於CNN 需要大量的計算資源，因此許多計算架構被提出用來提高計算的吞吐量和能效。然而，這些計算架構需要在晶…
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近幾年來卷積神經網絡（CNNs）已在許多領域中得到廣泛運用，像是臉部偵測、車輛重新識別和語音識別等。隨著卷積神經網路模型越來越龐大，神經網路的運算量需求也迅速增加，為了解決巨大的計算壓力，過去的研究…
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近十年來，深度學習領域已經取得了重大的發展。深度學習的一個分支，最先進的卷積神經網絡（CNNs）更是逐漸應用於各種領域例如圖像分類，語音辨識及自然語言處理。由於卷積神經網路的高運算複雜度，許多研究已…
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近年來，表面肌電圖（sEMG）已用於檢測跑步相關的傷害，但是sEMG信號容易受到各種雜訊影響，從而導致被測信號失真，因此sEMG信號的雜訊是一個需要考慮的嚴重問題。迄今為止，尚未評論評估跑步運動中s…