檢索結果:共10筆資料 檢索策略: "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="transfer learning"
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磁共振心臟影像能以多切面的方式重建3維空間的人體心臟影像,因此能提供足夠的資訊進行心臟功能的診斷。本研究以人工智慧的方式,訓練一個機器模型來完成心臟區塊分割的標籤繪製,同時使用包含時間序的四維磁共振…
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使用深度學習,我們很容易地可以分辨圖片的正確性,由於房間室內場景的圖片每一種都很相似,所以需要大量的資料和時間來進行辨識,來提高準確率。因此我們使用遷移學習來改善我們的神經網路,從已經預先訓練好的模…
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我們提出了一個利用遷移式學習技術的二元分類方法處理組內差異性高的資料集,我們都知道對組內差異性高的資料集如果收集到的數量不多,通常分類結果不會太好,原因是資料集內部可能又被細分為很多類,這種情況下,…
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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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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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人體行為識別任務在偵測人類動作方面的應用起著重要作用,有助於安全監控、運動分析、醫療保健和人機互動等領域的應用。而毫米波雷達作為擁有高精度和去識別化特性的傳感器,經常被使用在此任務中。然而,人體行為…
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在現代工業中,設備的穩定性是工廠生產和機器利用的重要因素。機械振動可能會導致旋轉機器中的主軸偏心或軸承損壞,進而導致設備停機。近年來,由於深度學習模型具有自動特徵學習能力,因此它們被用於故障診斷。然…
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在現代工業中,旋轉機械是提供工廠穩定動力的來源之一,而其設備的穩定性是影響工廠生產及機器稼動率的重要因素。機械振動可能造成主軸偏心或軸承損壞,進而導致設備故障停機。近年來,深度學習模型被用來進行故障…
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本研究在探討一個建築領域的新趨勢,是否可以將工業物聯網的先進技術應用於智慧建築/社區/城市(Smart Buildings/Communities/Cities),例如故障偵測與診斷技術(Fault…