檢索結果：共34筆資料 檢索策略： "分類".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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由於醫療上的圖片取得非常的不易，傷口圖片分類是一個非常具有挑戰性的任務。在沒有大量資料的協助之下，我們研究了不同的針對於影像分類的機器學習方法，其中包括了遷移學習(Transfer learning…
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刀具磨耗對於製造產業來說是一個相當重要的議題，刀具的磨耗程度會直接的影響成品的精度，從而影響產品的品質。儘管有許多學者提出以多種感測器實現刀具磨耗監控（TCM）的方法，但放置許多感測器在加工環境中是…
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本論文針對於兩項視覺研究進行改善：影片物件偵測與半色調演算法。經過詳細的文獻探討與分析，我們針對這兩項研究之過往技術進行影像處理演算法的改良與提升。在與近期前人文獻的數據與效能比較，皆有較好的表現。…
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基於機器學習技術開發的惡意軟體分類器作為惡意軟體檢測領域的第一階段，其佔據著十分重要的地位，分類器通過靜態分析學習惡意特徵以對已知威脅取得非常高的檢測準確效能，但是這也衍生出了其他的資安問題，神經網…
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深度學習在許多領域有很多傑出的表現。在深度學習的領域中，最常見的演算法架構為卷積神經網路(CNN)，不僅被廣泛的應用在電腦視覺及影音辨識，近年來更大幅的超越所有相關領域的人工特徵。然而，此些技術相較…
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在當今先進的醫療技術下，已經有多種方法可以有效地檢測婦女的懷孕情況。然而，這些方法往往各自存在一些缺陷，例如對被檢測者可能造成不適或價格昂貴等問題。心電訊號圖（Electrocardiograph，…
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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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類神經網絡模型的壓縮近年來受到了越來越多的關注。為了減緩卷積核冗餘的問題，這篇論文提出了新的卷積結構：共享核卷積和加權共享核卷積，後者在前者的基礎上增加了額外的共享權重來滿足不同輸入通道訊號間的差異…
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電子產品微小化及對於良率要求極為嚴苛，因此在自動光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）容易因敏感度提高而出現過篩現象，常造成AOI瑕疵誤判及人力複檢成本提高。…
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傳統的電腦輔助診斷(CAD) 系統包含許多影像處理和圖形識別步驟去想出一個定量的腫瘤區別結果。在這樣特別的影像分析流程，每個階段都高度依賴著前一個步驟產生的結果。因此，在調整傳統CAD 系統的分類效…