檢索結果：共36筆資料 檢索策略： "電機工程系".dept (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"
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本文提出的序列迴歸卷積網路（SRCN）模型包含兩部分：卷積神經網路（CNN），與長短期記憶（LSTM）模型。其中CNN能夠萃取動態人臉情感中的表情影像特徵或無線語音命令中梅爾頻譜圖的頻率特徵向量。將…
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本論文意旨為利用人體關節資訊基於卷積神經網路實現即時性的人體追蹤及動態動作辨識系統。為了達成以上目的，在硬體上使用Kinect相機、直流馬達與FPGA De0-NANO開發板。本系統主要由三個子系統…
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高壓模鑄式變壓器為許多企業供電的重要角色，然而在長期的使用下因環境的雜質、本身先天瑕疵或人員的操作不當等劣勢所累積，最後造成它的絕緣劣化，雖然在傳統的定期性維修保養(Predetermined Ma…
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在本文中，首先以Single-Shot Detection (SSD)方法偵測相關的人物，再以多層感知器網絡(MLPN)估測人物與全方位移動機器人(ODSR)的距離與角度，之後藉由Deep Conv…
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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…
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本論文旨在運用機械臂的影像與卷積神經網路實現機械臂伺服控制。主要利用卷積神經網路能萃取圖像的特徵並映射非線性的對應關係至工作空間中的座標的特性，進而運用基於卷積神經網路的雙通道控制網路以達成機械臂影…
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疲勞駕駛為車禍事故的重要原因之一，且每年因疲勞駕駛而死亡的人數也日益增加，為了防止這個問題造成的影響，本研究提出疲勞駕駛偵測系統。 此研究所面臨的挑戰主要在於人臉的變化，系統準確性受到所需要的時間…
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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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本論文之目的在於使用多標籤多分類的框架來實現多物件追蹤。為達上述之目的，使用不具深度值的羅技C615 RGB相機拍攝實驗用之資料集，經預處理後製成訓練資料集，將其轉換為張量形式作為神經網路的輸入，並…
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電力網路的穩定與變壓器的健康狀況息息相關。乾式電力變壓器在電力系統中扮演至關重要的腳色。當發生各種型態的變壓器故障，將會降低電力系統的供應與韌性，並且容易引起重大事故和嚴重的經濟損失。對電力變壓器運…