檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "楊傳凱".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="鮑興國"
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由於模型結構複雜，深度學習方法通常在模型訓練和模型預測中引入較高的時間和空間複雜度。為了有效地將深度學習方法應用於輕量級設備，例如物聯網環境設備，模型壓縮到輕量級版本近年來引起了人們的關注。知識蒸餾…
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圖像去噪在計算機視覺的許多任務中發揮著重要作用，尤其是預處理步 驟。無論是企業還是科技公司，都是非常重要的技術，而良好的去噪可以 幫助模型進一步提高準確率。其中，去除水印是一項相對複雜的任務。與 盲…
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智慧工廠已經是現在工業的趨勢。他其中的一個重點會使用物聯網 （IoT）進行資料的蒐集和人工智能 (AI) 來進行資料的分析，藉此來大幅 提升工廠的生產效率。我們的研究會使用人工智慧來協助工廠中的組裝…
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自監督學習正在迅速地縮減監督式學習在資料短缺及充足的情況下的差距。這項成就歸功於對比學習方法近期的研究成果。然而，學者們仍探究著對比學習的弱點。首先，在實務上以實例判別任務為基礎的對比學習能夠輕易地…
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在大數據的時代下，物聯網成為熱門的研究領域之一。同時，為了有效建立智慧環境，例如：智慧家庭、智慧城市與智慧工廠等。我們需要資料分析及預測的技術來幫助人們建置舒適及便利的環境。然而，在進行資料分析預測…
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有鑑於深度學習發展日趨成熟，被拓展應用之領域與日俱增，然而，深度學習常用的深度網路可解釋性低的缺點，也逐漸被重視，歐盟個資保護新法亦針對個人化自動決策方面，賦予用戶請求決策解釋的權利，於此，模型的可…
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In most cases, the real world data is not linearly separable. Under this condition, we can use the…
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可信度傳遞演算法為處理機率圖形模型時常用的演算法。但隨著網際網路的快速發展，網路上的資訊也呈現爆發性的成長，這使得我們在使用可信度傳遞演算法做分析這些資料所成的圖時變得需要更多的時間來做計算。同時，…
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在人類視覺中，前背景分離是很個很重要的處理過程。該過程組合零散的視覺資訊組織並辨別影像中每個區域之間的層次關係。在本論文中，我們提出一個基於平均移動法與散度計算的新演算方式。該方式使用平均移動法估計…
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這項在計算機科學領域的研究基於將位元視為方向的觀點。這種對位元的看法產生了一個我們稱之為二進位空間（BS）的空間。 首先解釋了二進位空間的一些屬性以及如何解釋它。然後介紹了一個函數，該函數將點…