檢索結果：共23筆資料 檢索策略： "鐘聖倫".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="陸敬互"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
物聯網時代的來臨，數以萬計連網裝置所產生的龐大串流資料需要電腦的即時分析，機器學習也因應此趨勢更受關注。然而，既有機器學習模型往往忽略資料語意內容本身對模型的影響，因為資料語意內容不完整或敏感都會導…
2
隨著科技產品製作技術逐漸成熟，使物聯網系統得以快速發展，其產生的龐大數據量，可使用深度神經網路處理，不過標記資料與訓練模型皆需要花費人力、時間，與運算資源，而透過轉移學習可以解決該問題。但傳統的系統…
3
近年來，由於影像處理所需的複雜計算，電腦視覺服務在實時性方面面臨挑戰。隨著人工智慧物聯網（AIoT）技術的快速發展，結合邊緣計算與AIoT的攝影機 (本研究稱為邊緣攝影機)，在應用領域上取得了顯著成…
4
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…
5
近來，隨著人工智慧科技飛速進展，其深厚的技術應用已經滲透至各式載運工具之中，以便更精準地確保行車安全並提升駕駛體驗等諸多面向。為確保自駕車及其他智能交通系統能在複雜多變的交通環境中穩定運作，呈現出更…
6
近年來，智慧物聯網 (AIoT) 已催化出各種智慧系統，加速邊緣計算的發展， Google 曾在2019發表即時字幕功能。未來，影片描述系統直接佈署在計算資源逐漸強大的 AIoT 攝影機 (以下稱為…
7
近年來，智慧物聯網 (AIoT) 技術已廣泛應用於各種智慧系統中，加快了邊緣計算的發展。TikTok曾在2021年發展影片自動生成字幕，隨著計算資源不斷增強，影片描述系統直接布署在計算能力日益強大的…
8
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…
9
在進入人人都擁有智慧行動裝置與物聯網的時代後，實體店面的零售業者開始在店內布置各式智慧裝置，藉此收集消費者的資訊並在行動裝置上推薦各式促銷商品。然而，網路與實體零售業者目前皆受限於資訊碎片化的可應用…
10
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…