簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共1筆資料 檢索策略: pass_date={"gte":"2023-10-01"} and stat="3" and cadvisor.raw="陳郁堂"


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    適用於輕量級深度網路動作辨識之高效率參數遷移學習研究
    • 電子工程系 /112/ 碩士
    • 研究生: Tomas Zamostny 指導教授: 陳郁堂
    • 本論文提出了一種在邊緣設備上部署人類活動識別(HAR)系統的新方法,這對於物聯網(IoT)至關重要。 它解決了基於變壓器的模型的大尺寸和記憶體需求的挑戰,這對於邊緣部署來說是不切實際的。 該解決方案…
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