檢索結果：共19筆資料 檢索策略： "Transfer Learning".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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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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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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由於科技的日新月異下，人工智慧成為近年來得一個趨勢，各行各業 都想辦法結合人工智慧的概念，人工智慧為各個行業帶來了巨大的機會和 變革潛力，在人工智慧的發展下，加上硬體技術的進步，機器學習、深度 學習…
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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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隨著近年來機器學習相關技術的發展，深度學習的概念已經成功被應用在不同領域上，當中包括了圖像辨識、物件偵測、自然語言處理，自動生成多媒體內容等，主要原理是透過大量的訓練資料讓深度網路模型學習到資料當中…
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近年來隨著科技進步，人工智慧的影像辨識技術已發展相當成熟，並已廣泛運用於各項產業，建築資訊模型(Building Information Model, BIM)的建構與應用近年來已成為營建產業實務上…
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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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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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隨著應用深度學習法的許多系統成效卓著，如何能夠快速地把個別的問題轉換成應用到深度學習架構來尋求專業的運作，是目前相當熱門的研究項目之一。一般而言，要應用深度學習架構從頭開始訓練一個新的任務，需要很長…
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隨著市場上應用情境的需求不斷提升與改變，深度學習網路架構也逐漸變的複雜且龐大，準確度上升的同時造成了模型參數指數性成長，亦產生了模型效率不佳等更多延伸問題，各個領域的應用需要在準確度與易用性上做出取…