簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共1722筆資料 檢索策略: "資訊工程系".dept (精準)


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    1

    風格化魚類3D 模型生成
    • /111/ 碩士
    • 研究生: 邱彥誠 指導教授: 戴文凱
    • 在動畫和電腦遊戲行業中,創建3D 模型,尤其是風格化模型,面臨著複雜性和多樣性的挑戰。本研究針對這個需求,提出了一種結合程序生成和風格化的方法,專注於魚類模型。我們的研究目標是協助藝術家以高效方式創…
    • 點閱:297下載:12

    2

    上下文知識增強的連結時序分類語音辨識模型
    • /111/ 碩士
    • 研究生: 盧克函 指導教授: 陳冠宇
    • 自動語音辨識模型(Automatic speech recognition, ASR)的目的是將語音訊號轉換為對應的文字,其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
    • 點閱:220下載:5

    3

    透過遞迴支配機制從複雜系統呼叫圖搜尋入侵者關鍵軌跡
    • /109/ 碩士
    • 研究生: 謝奇元 指導教授: 李漢銘
    • 偵測攻擊者是否滲透企業網路的主流方法是透過資安設備,像是入侵偵測系統、使用者行為分析、防毒軟體等設備來減輕攻擊者所帶來的威脅。不幸的是這些資安設備會產生大量的日誌紀錄,然而需要花費大量時間來關聯所有…
    • 點閱:362下載:8

    4

    條件生成對抗網路應用於圖像轉換之研究
    • /108/ 碩士
    • 研究生: 盧明孝 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來,卷積神經網絡的迅速發展,衍生了各種圖像生成的新穎方法,在電腦視覺領域中產生了很多應用,並為圖像轉換任務帶來了很大的進步。有許多現有的生成模型應用只能生成單調的圖像,但是在圖像轉換任務中的生成…
    • 點閱:252下載:17

    5

    考慮不確定性、多樣性與代表性之統合主動學習法
    • /105/ 碩士
    • 研究生: 黃品瑄 指導教授: 鮑興國
    • 在大數據的時代下,物聯網成為熱門的研究領域之一。同時,為了有效建立智慧環境,例如:智慧家庭、智慧城市與智慧工廠等。我們需要資料分析及預測的技術來幫助人們建置舒適及便利的環境。然而,在進行資料分析預測…
    • 點閱:310下載:20

    6

    學習無人機動態避障感知的運動表示
    • /111/ 碩士
    • 研究生: 羅柏智 指導教授: 項天瑞
    • 本文展示了基於運動表示的輕量視覺框架,用於 UAV 動態障礙物檢測與避障決策生成。框架主要由兩個核心組件構成,首先,我們提出基於 Element-Wise Subtraction 的輕量運動估計網路…
    • 點閱:375下載:29

    7

    結合K-means分群演算法與輕量極限梯度模型於新進玩家流失預測
    • /111/ 碩士
    • 研究生: 陳柏翰 指導教授: 戴文凱
    • 近幾年來許多遊戲開發商在線上遊戲和手機遊戲上, 主要都是以免費遊玩遊戲(Free-to-Play, F2P) 為其商業模式。遊戲營收為玩家在遊戲中儲值及購買遊戲幣(In-App-Purchase, …
    • 點閱:198下載:13

    8

    基於雙輸出網路的胎兒頭部超音波影像分割測量方法
    • /110/ 碩士
    • 研究生: 張海川 指導教授: 洪西進
    • 隨着高效能GPU在醫療設備上的廣泛運用和醫用超音波影像設備的更新換代,越來越多的醫用超音波診斷設備開始利用深度學習技術完成圖像分類、圖像分割和目標檢測等任務。對胎兒頭部超音波影像進行自動測量,在過去…
    • 點閱:226下載:7

    9

    一個透過重新排序系統階層執行流程的新穎物聯網惡意軟體分類器
    • /110/ 碩士
    • 研究生: 蔡尚洲 指導教授: 鄭欣明
    • 科技進步迅速的現代社會,人們對設備的效能和整合能力需求逐年增加。 終端設備和物聯網技術逐漸受到重視。但個人電腦和聯網設備的架構差異 過大,導致防毒軟體無法直接套用在物聯網架構上。由於上述原因,物聯 …
    • 點閱:329下載:3

    10

    ALBERT4Rec: Sequential Recommendation with A Lite Bidirectional Encoder Representations from Transformer
    • /109/ 碩士
    • 研究生: 劉信佑 指導教授: 吳怡樂
    • 推薦系統已經成為現今商業網站不可或缺的一部分,如何有效地推薦使用者感興趣的事物,是現今推薦系統的研究者持續努力的方向。推薦系統的資料來源通常是來自於使用者與物品之間的交互行為,例如評分、點擊、瀏覽紀…
    • 點閱:317下載:24