檢索結果：共29筆資料 檢索策略： "分類號".ckeyword (精準) and year="111"
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本研究提出了一種深度學習方法，使用跨機器數據概念漂移進行CNC工具機中的多狀態鐵屑狀態識別。本研究的目的是考慮在進行跨多機台數據資料學習的過程，會因為不同資料集之間的影像差異，包括影像色調、背景光源…
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隨機森林是被廣泛使用的分類演算法之一，其效能與可解釋性受到青睞，在醫學、金融、物品分類、異常檢測、票房預測等都有廣泛的應用。但大部分的分類器在不平衡資料集上的效能非常差，因此後人陸續提出成本敏感學習…
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刀具磨耗對於製造產業來說是一個相當重要的議題，刀具的磨耗程度會直接的影響成品的精度，從而影響產品的品質。儘管有許多學者提出以多種感測器實現刀具磨耗監控（TCM）的方法，但放置許多感測器在加工環境中是…
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科技知識的進步發展及社會、技術、傳遞方式的變遷，在新技術發展情形下，研發人員從事研究工作時，必須注意他人的研發成果，這些文獻包括他人研究發表之論文或報告，另一項重要文獻就是專利文獻。專利文獻涉及一切…
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近幾年小樣本學習的研究不斷在增加，其目的為解決訓練資料不足的狀況。元學習(Meta-Learning)是小樣本學習的方法之一，透過各種不同的訓練任務上學習一組最佳參數，讓模型能夠快速適應到從未見過的…
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在當今先進的醫療技術下，已經有多種方法可以有效地檢測婦女的懷孕情況。然而，這些方法往往各自存在一些缺陷，例如對被檢測者可能造成不適或價格昂貴等問題。心電訊號圖（Electrocardiograph，…
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本研究旨在提出一個基於選擇域優化策略的新方法稱為 Selection Domain Enhancement Strategy for Discretized Feature Selection (S…
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當一個新的傢俱物品要放入現有的環境中時，用戶通常沒有什麼依據的將物件隨意擺放，但是許多傢俱物品通常需要周圍有空間才能使用，而在用戶隨意擺放的情況下，很容易就造成空間不足的情況發生，或未來不易尋找的問…
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現今深度學習的研究愈趨成熟，必實際應用在了各種場域中，然而大多數的模型時所需要消耗大量的樣本，且這樣本都必須被人立正確標註，否則將會影響模型訓練後的正確判斷能力。以現今學術中最常見的影像分類領域中，…
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從臉部圖像進行的年齡和性別分類在許多現實世界的應用中扮演著關鍵角色，包括訪問控制、病人監測、個性化內容推薦和定向廣告等。深度學習方法的出現顯著的提升了年齡和性別分類的能力，超越了傳統的機器學習方法。…