檢索結果：共6筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="線性回歸"
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我們從飲水機廠商的角度，以「賣飲水服務」為主的新商業模式—Pay-per-liter為出發點，用物聯網技術蒐集飲水機資料，設計演算法抓出用水Pattern，並使用線性回歸模型預測用水量，再應用分層式…
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本研究目的在於重現Tustison研究中所使用的機器學習流程，提出一系統方法，將腦結構T1影像（T1-weight imaging）利用FreeSurfer切割出大腦皮質厚度，使用機器學習方法和大型…
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虛線(dotted line)現象是當一台設備透過網路量測上另一台設備的時脈偏移時，其中一種特殊的時間偏移量的分布圖形。當產生虛線現象時，根據傳統方法需要延長量測的時間才可以收集足夠的時間偏移量來取…
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有2 個理由讓我們相信在不久的未來，使用機器學習來有效控制嵌入式裝置會變的越來越 重要。其一為近5 年Intel 處理器的發展，顯示出製程已經接近物理極限。這意味著過往透過 製程的改善所得到的能源效…
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在非對稱式解析度立體視訊壓縮(ARSVC) 中，一部立體影片包含原始解析度的左視圖影片以及縮小的右視圖影片，以達到減少編碼端位元率的效果。通常每個被縮小的影像會是原始大小的四分之一，然後在解碼端放大…
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資料分析與預測在各個產業都逐漸受到重視，銷售預測系統對於企商業策略以及業務發展更是重要的一環。本篇論文將零售商之實際銷售數據根據特徵各別進行統計與視覺化分析，並且篩選出對於訓練預測模型建立最有影響力…