檢索結果：共91筆資料 檢索策略： "Deep Learning".ekeyword (精準) and year="109"
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近幾年深度學習隨著硬體的發展和DCNN(Deep convolutional neural network)的技術突破，讓許多傳統複雜的影像處理方法，逐漸被深度學習取代。運用深度學習技術於圖片增強(…
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隨著類神經網路技術的高度發展，為了符合更複雜且高準確度要求的使用情境，近年來被提出的類神經網路的模型體積愈來愈龐大，運算複雜度也不斷提升，而擁有良好辨識能力的網路模型往往伴隨著相當高的硬體需求。為了…
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要將虛擬實境（Virtual Reality, VR）推廣至更多人使用，勢必得舒緩使用虛擬實境時會遭遇之限制。使虛擬實境使用族群增加緩慢的重要因素在於運行虛擬實境時，常需搭配其他硬體設備，追求即…
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針對中文醫療語音辨識技術，本論文從資料為中心的觀點 (data centric)，按 照機器學習的開發與佈署 (MLOps) 的流程進行研究。首先是資料集的淨化：校 正先前誤標示的文本 ChiMeS…
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本論文提出了基於深度主動學習之表面瑕疵切割方法，是一種藉由將主動學習機制添加至深度學習網路，使其可以透過人工干預進行網路優化的瑕疵檢測技術。 主動學習方法旨在設計一套演算流程，透過分析尚未進行標註的…
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在傳統中，車流的計算是以人工計數方式，對經過的每一台車判斷其類別並計數。對於車流的掌握狀況，往往需等待人工計數完畢後，才能對過去該時段的車流狀況進行分析。在日益漸增的車輛數目與運輸需求下，面對龐大的…
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基於機器學習技術開發的惡意軟體分類器作為惡意軟體檢測領域的第一階段，其佔據著十分重要的地位，分類器通過靜態分析學習惡意特徵以對已知威脅取得非常高的檢測準確效能，但是這也衍生出了其他的資安問題，神經網…
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由於近年來影像辨識能力的增強以及深度學習的技術的發展，車速辨識系統逐漸以一般攝影機進行偵測，我們只使用一台攝影機進行車速的辨識以降低硬體成本，並且在畫面中立即的計算車速而非計算一段距離之平均車速，以…
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本研究以人工智慧的方式，訓練用於完成心臟區塊分割的模型，尤其是針對心肌的詳細分割為目的，而在研究結果顯示，最佳的模型切割方式為將心臟不僅僅是切割出左心室與右心室的區塊，亦將心肌分割出心室中膈以及非心…
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在醫療領域當中，專業人士藉由觀察大腦皮質下不同區域體積的異變，進而做出診斷與分析，如評估病人的病況以及檢查神經系統狀況。因此，取得精準的大腦皮質下分割結果至關重要。本研究基於神經網路架構，開發具大規…