檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "IoT".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="邊緣運算"
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物聯網端點設備具有上市時間短、異質性高、資源受限及界面不友善等特點，使得傳統電腦的安全機制像是防毒系統並不適用於物聯網設備。基於網路層面的安全檢測系統如 IDS，並無法達到完全檢測及減緩日益見增的無…
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隨著深度神經網路(DNN)模型辨識準確率的提高，人工智慧（AI）的應用變得更加豐富多元。AI更被大量應用到物聯網（IoT）系統中，其中邊緣運算技術成為了常見的解決方案，而雲端至邊緣設備上的傳輸延遲將…
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本篇研究論文提出了一種基於邊緣運算進行深度學習之物件偵測實現在低成本的物聯網裝置之方法。由於低成本物聯網裝置硬體上運算的限制，要運行訓練好的神經網絡模型將是一項挑戰，因此本篇研究論文利用Intel旗…
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隨著物聯網快速的發展，大量的攝影機進行即時且廣域的監控將產生龐大的串流資料，因此機器學習結合邊緣計算之相關研究議題也更受重視。然而，目前既有的即時廣域監控上，通常未考量串流資料本身的適切性，特別是使…
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隨著物聯網 (IoT) 的發展，結合人工智慧的邊緣計算攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已能夠直接在邊緣端進行影像強化。近年來，已有研究採用深度神經網路進行空拍影像除霧。然而，既有的研究大多僅使用RG…
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物聯網時代的來臨，數以萬計的聯網攝影裝置將會產生極大量的資料，使得透過邊緣運算來降低雲端運算瓶頸的需求逐漸增加。其中，隨著深度學習模型與辨識技術之精進，透過結合邊緣計算的大量攝影機（本研究稱為邊緣攝…