跨域科技產業創新研究學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/124120

為因應「跨域科技產業創新」的需求,臺師大成立「跨域科技產業創新研究學院」,以學院為統整單位,透過學院整合不同領域師資及教學資源,同時結合市場的趨勢與企業前瞻研發需求,讓學院成為跨領域創新的推動引擎,形成學企合一,使學生能夠在跨領域學習及前瞻技術商業化的框架下,達到即學即用的目標,同時將學研成果帶進企業。 為呼應政府提出產業創新為重點策略方向,研究學院下設置 「AI跨域應用研究所」及「綠能科技與永續治理研究所」二大研究所。其中「AI跨域應用」為教育部產業創新研究學院計畫擬定的五大重點領域中「人工智慧」及「智慧製造」項目;「綠能科技與永續治理」橫跨五大重點領域中「循環經濟」項目。 透過這二個研究所的設置,將建立學術界與產業界間系統性協力機制,緊密連結學校與產業,共同投入前瞻應用研究並培育人才,使臺師大成為產業創新的合作夥伴。

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Item
    SA-FBCNN:一種具空間自適應性與彈性的盲式卷積神經網路於JPEG影像壓縮雜訊去除之研究
    (2025) 顏伯諭; Yen, Po-Yu
    本論文提出一種改良型JPEG影像壓縮失真修復網路SA-FBCNN(Spatially-Adaptive Flexible Blind CNN),結合FBCNN(Flexible Blind CNN)基礎架構與SAFMN(Spatially-Adaptive Feature Modulation Network)的空間自適應特徵調製機制。傳統JPEG壓縮因區塊處理方式產生明顯的方塊效應和環狀偽影,而現有深度學習方法雖有成效,但缺乏對空間特徵的自適應調整能力。本研究將FBCNN架構中的ResBlock替換為Feature Mixing Module模組,增強網路對不同尺度特徵的建模能力。接著,在對訓練完成後的模型進行分析時,我們觀察到品質因子(Quality Factor, QF)預測分支因普遍的Dead ReLU現象,其輸出對不同輸入趨於恆定。基於此,我們進行了模型剪枝,實驗證明移除該分支可在幾乎不影響效能的前提下,使參數量(60.01M)大幅減少,甚至少於原始FBCNN(71.90M)。實驗結果顯示,我們的輕量化模型在PSNR指標上平均提升約0.15dB,在圖像重建品質和細節保留方面表現更優越。
  • Item
    用於反射式電子紙顯示器色彩校正的AI模型:邊緣實現的即時方法
    (2025) 童培軒; Tung, Pei-Hsuan
    本研究旨在解決反射式彩色電子紙的非線性色彩失真與色偏問題。為此本研究提出了一套基於深度學習的色彩校正架構和基於過往方法開發的半色調演算法,以有效提升色彩還原的準確度與空間連續性,克服傳統方法的限制。為驗證本方法在邊緣運算裝置上的可行性與即時性,我們將模型部署於 NVIDIA Jetson Orin NX,並採用訓練後量化策略將模型由全精度轉換為INT8精度。實驗結果顯示,量化後模型在推論速度上提升近五倍,同時僅有輕微的影像品質減損,大幅降低了記憶體與運算資源需求。本研究提供了一套低成本、高效率且無需額外色彩量測的AI調色方案,證實其具備高度的實用性與延展潛力。