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    1

    運用混合式深度學習方法於即時人臉表情辨識
    • 電機工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 胡允誠 指導教授: 陳建中
    • 臉部表情識別在電腦視覺領域中為相當熱門的研究之一,目前仍是一充滿挑戰的主題。隨著機器學習演算法的效能提升,深度學習應用也日漸普及。應用深度學習方法於辨識臉部表情可以顯著提升準確度。在一般機器學習方法…
    • 點閱:249下載:1

    2

    運用多尺度可變形卷積動量補償之深度視訊壓縮
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 孫禾 指導教授: 陳建中
    • 隨著多媒體通訊技術進步,使用者對於視訊畫面與流暢度的品質要求提高,為 了在有限頻寬與儲存設備之下能提供更好的收視品質,近來提高視訊編碼演算法的 研究相當熱門。隨著深度學習技術的成熟與廣泛應用,有越來…
    • 點閱:183下載:0
    • 全文公開日期 2025/03/30 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/03/30 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/03/30 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    運用正交卷積規範於提升深度視訊壓縮效能
    • 電機工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 李承翰 指導教授: 陳建中
    • 隨著第五代行動網路的普及與處理器速度的提高,多媒體通信的品質已從基本的 H.264 支援 2K 視訊編碼,提升到 H265/HEVC 支援 4K 畫質,以及最新的 H.266/VVC 支援 8K 畫…
    • 點閱:222下載:0
    • 全文公開日期 2024/08/23 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/08/23 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/08/23 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    4

    基於遷移式學習之深度學習影像分類參數微調系統
    • 電機工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 鄧友豪 指導教授: 陳建中
    • 隨著應用深度學習法的許多系統成效卓著,如何能夠快速地把個別的問題轉換成應用到深度學習架構來尋求專業的運作,是目前相當熱門的研究項目之一。一般而言,要應用深度學習架構從頭開始訓練一個新的任務,需要很長…
    • 點閱:411下載:7

    5

    運用統計方法及深度學習於加速H.266/VVC幀內編碼
    • 電機工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 周業冠 指導教授: 陳建中
    • 隨著電腦處理器速度提升、5G 高速網路普遍應用,以及多媒體處理技術進步, 多媒體通信及串流服務應用的服務品質大幅提升。例如 4K 影質視訊、擴增實境 (Augmented Reality, AR)、…
    • 點閱:381下載:0
    • 全文公開日期 2024/08/08 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/08/08 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/08/08 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    6

    基於財經金融新聞的每日股票趨勢預測
    • 電機工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 林峻宇 指導教授: 蘇順豐 陳建中
    • 預測股票趨勢一直是金融投資者以及相關研究人員所關注的議題,然而多元的影響因素,如:政治、經濟、媒體觀點、社群討論等,使得評估過程產生許多阻力。本項研究是藉網路爬蟲蒐羅的金融新聞所建立的語料庫,來訓練…
    • 點閱:538下載:0
    • 全文公開日期 2026/09/06 (校內網路)
    • 全文公開日期 2026/09/06 (校外網路)
    • 全文公開日期 2026/09/06 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    7

    基於LSTM/GRU結構循環神經網路圖像壓縮架構
    • 電機工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 吳亭萱 指導教授: 陳建中
    • 隨著網際網路的發展,網路上圖像數據的數量也越來越多,而用戶對網頁加載的速度要求也越來越高,為了滿足用戶對網頁加載的快速性與舒適性的服務需求,如何將圖像以更低的位元數(bits)保存,並且給用…
    • 點閱:944下載:1

    8

    運用背景分析方法與深度學習加速H.266/VVC幀間編碼
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 羅翊誠 指導教授: 陳建中
    • 隨著處理器效能提升以及第五代行動通訊高速網路的普及,多媒體通訊技術及串流服務品質也大幅提高,為了提供高畫質視訊通訊服務,相關的儲存空間及網路頻寬成本也增加, 其中高畫質視訊壓縮效率關係到應用效能和成…
    • 點閱:200下載:0
    • 全文公開日期 2025/01/31 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/01/31 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/01/31 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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