檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "knowledge".ekeyword (精準) and cdept.raw="資訊工程系"
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本論文提出了基於輕量稀疏模型整合知識蒸餾優化深度網路於即時物件偵測系 統，是一種基於卷積神經網路架構進行改良之物件偵測技術，並且擁有較良好的處理 效能，更適合部屬在移動端使用。 本論文所提出輕量化模…
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在JavaScript 隨處可見的今日，如何迅速找出描述著惡意行為的JavaScript 是個重 要的議題。判斷程式是否有惡意行為的方法主要可以分為兩大類：靜態和動態。 無論是動態還是靜態，往往都需…
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由於模型結構複雜，深度學習方法通常在模型訓練和模型預測中引入較高的時間和空間複雜度。為了有效地將深度學習方法應用於輕量級設備，例如物聯網環境設備，模型壓縮到輕量級版本近年來引起了人們的關注。知識蒸餾…
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自動語音辨識模型（Automatic speech recognition, ASR）的目的是將語音訊號轉換為對應的文字，其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
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在本篇論文，我們注重在如何製造一個更高效的即時物件偵測。對於及時物件偵測來說，不論圖片中有幾個物件，都能夠在固定的時間內完成檢測是非常重要的。因此，我們選擇一階段的物件測偵測作為研究的標的。雖然 Y…
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近年來，深度學習在自然語言處理的領域裡蓬勃發展，尤其在知識圖譜、專家系統，以及問答系統等更趨熱門。關係分類作為上述應用重要的子任務，會根據文本的上下文資訊，判斷兩個實體之間是屬於何種語意關係。 在過…