檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "Convolution".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="阮聖彰"
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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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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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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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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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構音障礙為發音過程中發生錯誤或困難，導致咬字不正確進而造成語句不夠清晰，而構音障礙一直是常見的兒童語言問題，目前在台灣醫療界對於構音障礙的類別並沒有統一說法 ，所以一般醫院的治療方式都必須有一位語言…
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近年來，深度學習在各個領域被廣泛應用。卷積神經網絡（Convolution Neural Network, CNN）是一個相當知名的深度學習演算法，且被廣泛地運用在物件識別、 人臉識別和車輛識別等…
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對於聽力受損的人，助聽器已經成為他們生活中不可或缺的必需品，在助聽器中，環境噪音分類和估計是重要的技術，然而有些環境噪音分類器使用多種音頻特徵當作分類器的輸入特徵，導致環境噪音分類器計算量增加，除此…
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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…