三大需求引領技術演進　馬達應用生態系處處商機

便宜、耐操又省電，是馬達應用開發者與使用者對馬達不變的期待。因此，馬達產業在研發新一代馬達時，通常都是以成本、效率與可靠度的改良，作為最重要的三個設計目標。半導體、多物理模擬與人工智慧技術的進步，則是推動馬達應用朝這三個方向前進的重要推力。...
2024 年 12 月 11 日

先進成像結合AI技術　晶片缺陷檢測更精準

隨著半導體產業邁向下一代3D架構，業界對能讓良率在更短時間內達到量產水準的製程控制解決方案的需求日益增加。閘極全環(GAA)電晶體、極紫外光(EUV)微影和更小的記憶體裝置，對檢測技術提出了新的挑戰，因為檢測設備必須能檢測出埋在3D結構內的缺陷。而且，隨著關鍵尺寸縮小，這些缺陷的尺寸可能只有數奈米，甚至只有幾粒原子的厚度。...
2024 年 07 月 30 日

嵌入式AI應用持續成長　深度學習大顯神威(1)

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 深度學習是人工智慧(AI)中的一種方法，可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。深度學習模型可識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更準確的洞察和預測。使用者可以透過深度學習方法將通常需要人類智慧的任務自動化，例如描述影像或將聲音檔案轉錄為文字。 ...
2024 年 06 月 18 日

嵌入式AI應用持續成長　深度學習大顯神威(2)

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 機器學習背景下的深度學習 (承前文)深度學習是一種機器學習，深度學習演算法的出現是為了提高傳統的機器學習技術的效率。傳統的機器學習方法需要大量的人力來訓練軟體。例如，在動物影像識別中，使用者需要手動標記成千上萬的動物影像、讓機器學習演算法處理這些影像、在一組未知的影像上測試這些算法，接著確定某些結果不準確的原因，最後透過標記新影像來改善資料集，進而提高結果的準確性。...
2024 年 06 月 18 日

嵌入式AI應用持續成長　深度學習大顯神威(3)

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 深度學習的訓練 (承前文)深度學習的訓練(Training)可以分為三個步驟：定義網路架構(Define...
2024 年 06 月 18 日

整合嵌入式系統/神經網絡/邊緣運算　Easy Chat+為障礙者發聲(1)

無法有效表達自己的思想以及在與他人溝通方面的挑戰，已導致聽力損失和言語障礙者生活中的許多不便。透過整合嵌入式系統、神經網路和邊緣運算，團隊設計Easy Chat+替代人類言語和聽覺，為聽力和言語障礙者提供聲音。...
2024 年 03 月 07 日

整合嵌入式系統/神經網絡/邊緣運算　Easy Chat+為障礙者發聲(2)

無法有效表達自己的思想以及在與他人溝通方面的挑戰，已導致聽力損失和言語障礙者生活中的許多不便。透過整合嵌入式系統、神經網路和邊緣運算，團隊設計Easy Chat+替代人類言語和聽覺，為聽力和言語障礙者提供聲音。...
2024 年 03 月 07 日

整合嵌入式系統/神經網絡/邊緣運算　Easy Chat+為障礙者發聲(3)

無法有效表達自己的思想以及在與他人溝通方面的挑戰，已導致聽力損失和言語障礙者生活中的許多不便。透過整合嵌入式系統、神經網路和邊緣運算，團隊設計Easy Chat+替代人類言語和聽覺，為聽力和言語障礙者提供聲音。...
2024 年 03 月 07 日

單視角2D影像深度資訊不漏接　平面影像重建3D立體視覺(1)

不同於3D雙目相機感測系統，單視角的深度估測(Monocular Depth Estimation)系統只需輸入由單視角(Single View)拍攝的平面RGB影像，就能估算出圖像(Image)中每個物件的深度資訊。具有多鏡頭(Shots)和多場景(Scenes)的2D視訊影片，也能應用單視角的線索(Cue)和偵測技術，獲得在2D視訊影像內每個物件的深度資訊。...
2023 年 10 月 16 日

單視角2D影像深度資訊不漏接　平面影像重建3D立體視覺(2)

(承前文)不同於3D雙目相機感測系統，單視角的深度估測(Monocular Depth Estimation)系統只需輸入由單視角(Single View)拍攝的平面RGB影像，就能估算出圖像(Image)中每個物件的深度資訊。具有多鏡頭(Shots)和多場景(Scenes)的2D視訊影片，也能應用單視角的線索(Cue)和偵測技術，獲得在2D視訊影像內每個物件的深度資訊。...
2023 年 10 月 16 日

單視角2D影像深度資訊不漏接　平面影像重建3D立體視覺(3)

(承前文)不同於3D雙目相機感測系統，單視角的深度估測(Monocular Depth Estimation)系統只需輸入由單視角(Single View)拍攝的平面RGB影像，就能估算出圖像(Image)中每個物件的深度資訊。具有多鏡頭(Shots)和多場景(Scenes)的2D視訊影片，也能應用單視角的線索(Cue)和偵測技術，獲得在2D視訊影像內每個物件的深度資訊。...
2023 年 10 月 16 日

混合分析打造高精度數位分身(1)

混合數位分身(Hybrid Digital Twin)運用混合分析技術結合物理和數據，能夠善用兩者優勢提升數位分身準確度。 混合數位分身(Hybrid Digital Twin)是一種結合物理和數據的數位分身。換句話說，混合數位分身不僅僅只依賴模擬或者機器學習(ML)單獨進行，而是萃取這兩種方法的精華與優勢來利用系統所有可用知識。工程領域負責提供物理模型，而數據為該模型提供了新的見解。結合物理和數據技術之方法，稱為混合分析技術(圖1)。透過相關工具可以善用此技術提升數位分身精準度，例如Ansys...
2023 年 06 月 27 日
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