簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "Jiann-Jone Chen".eadvisor (精準) and year="108"


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    運用殘差網路及隨機森林預測方法於加速H.266/QTMT幀內編碼
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生： 黃昱寰   指導教授： 陳建中
    • 隨著5G通信的發展，帶動4K以上的超高畫質影像、擴增實境(AR)/虛擬實境(VR)、360度全景投影等新技術的進步。為了提供更高畫質的沉浸式體驗，需要更多儲存空間及網路頻寬，其中高畫質視訊壓縮的效能…
    • 點閱：214  下載：1 

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    運用深度學習法加速幀內編碼之QTMT模式判定
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生： 李政樺   指導教授： 陳建中
    • 隨著 5G 通訊時代的來臨以及網路與多媒體技術的快速發展，高畫質且低延遲 多媒體傳輸成為主流。視訊編碼標準從高效視訊編碼(HEVC/H.265)的 4K 畫質，提 升到多功視訊編碼(Versatil…
    • 點閱：180  下載：1 

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    運用深度學習法於加速 H.266 幀內編碼
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生： 吳逸韡   指導教授： 陳建中
    • 5G 通信世代帶來高速且低延遲的高品質傳輸技術，此外隨著電腦運算速度加快， 視訊編碼標準從高效視訊編碼(HEVC/H.265)的 4K 畫質，提高到通用視訊編碼標準 (Versatile Video…
    • 點閱：255  下載：6 

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    基於Unet深度學習方法於腦部磁振成像之腫瘤區域分割
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生： 陳姵如   指導教授： 陳建中
    • 運用影像處理方法於輔助醫學影像的分析與判別病灶已經行之有年，近來經由深度學習方法其處理效能更加提升。醫學影像計算與電腦輔助干預協會(Medical Image Computing and Compu…
    • 點閱：310  下載：4 
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