檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "轉移學習".ckeyword (精準)
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伴隨著人工智能、互聯網、大數據分析日漸增長，大幅加速了各領域對預測剩餘使用壽命精準度之重視。在鋰離子電池中，未定期保養及更換容易造成電池失效，恐造成生產線及公司停滯，損失難以估計。由於鋰離子電池使用…
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腮腺為人體最大唾液線組織，透過磁共振影像可以呈現其樣貌與檢測其病理狀 況，本研究的目的在於建立針對磁共振影像的全自動識別腮腺腫瘤系統，透過 此系統之分析與判斷，檢測影像中的腮腺腫瘤，並將其分為三種類…
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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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本文旨在研究度量學習輔助之域適應網路(Metric-Learning-Assisted Domain Adaptation, MLA-DA)於感應馬達跨域故障診斷性能，將其與其餘類型之轉移學習模型進…
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隨著物聯網 (IoT) 技術與人工智慧 (AI) 應用逐漸成熟，人工智慧物聯網 (AIoT) 便順勢飛快發展。AIoT以「低接觸服務」特質的無人介入之智慧生活應用最為熱門，目前為「無人商店」最貼近一…
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感應馬達在各式系統中扮演著重要的角色，因此感應馬達的維護與保養直接地影響系統經濟效益及人員安全性，希望能利用馬達所得訊號，達到提早發現故障，並且透過訊號所含有之特徵得知故障種類，進而提前安排維修、減…
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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) 讓具備「低接觸服務」的「無人商店」之智慧生活得以實現。然而，在無人商店佈署大量邊緣攝影機並訓練其邊緣模型非常消耗時間與人力成本。為解決以上問…
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隨著科技的不斷進步，現代工業中感應馬達的故障診斷取得了重要的成就。傳統的馬達故障診斷方法量測電壓、電流和振動訊號進行訊號式異常診斷，或是建立感應馬達數學模型進行模型式異常診斷，並使用機器學習進行故障…
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感應馬達作為動力來源是許多機械設備的關鍵組件，對於可靠性及安全性有極高的需求。馬達的故障診斷旨在減少不必要的維護操作，對於提高馬達的可靠度及安全性發揮至關重要的作用。然而目前大部分的故障診斷方法多應…
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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…