檢索結果:共29筆資料 檢索策略: cadvisor.raw="陸敬互"
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在物聯網逐漸成熟的時代,物聯網裝置的開發廠商著重於縮短產品開發週期,常忽略其產品可能會有安全漏洞,造成產品在面臨網路攻擊時,造成物聯網裝置故障或使用者隱私洩漏。因此,各產品的韌體維護廠商不時升級韌體…
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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…
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預測的價值在於其與之後發生的結果是否吻合而定。網路上有許多預測的服務,然而,卻很少看到後續真確性的核實。本研究的目的是針對網路上預測文件進行自動化追溯,以客觀地核實其預測結果的真確性。據此,對應於商…
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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…
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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…
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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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隨著物聯網時代的興起,大量具邊緣運算能力的攝影機 (本研究稱為邊緣攝影機)於廣域監控已逐漸廣泛提供串流影像之即時處理,並具有擬人化的自我評估與決策的應用。因此,機器學習與自動化功能結合邊緣運算之相關…
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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…
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近年來,善用邊緣運算能力的攝影機 (以下稱為邊緣攝影機) 結合深度神經網路來實現人工智慧物聯網 (AIoT) 的應用不斷增加,讓具備「低接觸服務」的「無人商店」之智慧生活得以實現。然而,在無人商店佈…
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模糊影像常常嚴重影響電腦視覺系統服務的穩定性。隨著物聯網 (IoT) 的發展,結合人工智慧的邊緣計算技術之攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已能夠提升基於影像偵測之物聯網服務的強健性。雖然近年已有研究…