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個人資料保護法遵科技系列：個資檔案與資料庫個資管理電腦稽核實例上機演練(兩冊附CD)

為了解決Machine learning mAP的問題，作者黃秀鳳 這樣論述：

史上裁罰最嚴資料保護令GDPR來襲！你還在用傳統的方式進行查核嗎？   　　史上裁罰最嚴資料保護令GDPR來襲！個資外洩事件頻傳，你還在用傳統的方式進行查核嗎？本教材可有效協助您學習與體驗最新法遵科技(Regtech)之應用，透過電腦稽核輔助工具(CAATs) 實務演練，善盡遵循查核與管理責任！。   　　個資法遵循查核主要可分為個資檔案管理查核、資料庫個資管理查核與電子郵件個資管理查核三大重點，本教材以個資檔案管理查核與資料庫個資管理電腦稽核為實例演練重點，並以全球第一品牌ACL資料分析與電腦稽核軟體進行實例操作說明，為ICAEA國際電腦稽核教育協會認證教材，由具備國際專業的電腦稽核實務

顧問群精心編撰，深入淺出，與一般純談理論與概念的教材不同，歡迎會計師、內部稽核、資訊安全、法令遵循、風險管控等相關人員共同參與學習。

Machine learning mAP進入發燒排行的影片

以機器學習手法預測保證通過系統級測試之晶片

為了解決Machine learning mAP的問題，作者陳玥融 這樣論述：

近年來，如何在維持低百萬次錯誤率(DPPM)的水準下同時降低IC 測試開銷已成為半導體產業重要的研究課題。為了有效降低系統級測試(SLT)的成本，本論文提出一套利用機器學習手法來挑選出保證通過系統級測試之晶片的方法。我們我們首先以神經網路對輸入資料進行特徵空間轉換，並利用在該空間中資料集的分布特性篩選出保證會通過系統級測試的IC。被我們的手法判定為會通過系統級測試的IC 可跳過系統級測試直接進入出貨階段，進而降低整體測試時間。將我們的手法套用在業界資料後，可以成功篩選出1.8%的保證通過系統級測試的IC，且其中不包含測試逃脫(Test Escape)。

Cognitive Systems and Signal Processing: 5th International Conference, Iccsip 2020, Zhuhai, China, December 25-27, 2020, Revised

為了解決Machine learning mAP的問題，作者 這樣論述：

Award.- Quantized Separable Residual Network for Facial Expression Recognition on FPGA.- Hole-peg Assembly Strategy Based On Deep Reinforcement Learning.- EEG-based Emotion Recognition Using Convolutional Neural Network with Functional Connections.- Fast barcode detection method based on ThinYOLOv4.

- The Realtime Indoor Localization for Unmanned Aerial Vehicle.- Algorithm.- L1-norm and Trace Lasso based Locality Correlation Projection.- Episodic Training for Domain Generalization Using Latent Domains.- A Novel Attitude Estimation Algorithm Based on EKF-LSTM Fusion Model.- METAHACI: Meta-learni

ng for Human Activity Classification from IMU Data.- Fusing Knowledge and Experience with Graph Convolutional Network for Cross-task Learning in Visual Cognitive Development.- Factored Trace Lasso based Linear Regression Methods: Optimizations and Applications.- Path Planning and Simulation Based on

Cumulative Error Estimation.- MIMF: Mutual Information-driven Multimodal Fusion.- Application.- Spatial Information Extraction of Panax Notoginseng Fields Using Multi-algorithm and Multi-sample Strategy-based Remote Sensing Techniques.- Application of Convolution BLS in AI Face-changing Problem.- C

ognitive Calculation Studied for Smart System to Lead Water Resources Management.- A Robotic Arm Aided Writing Learning Companion for Children.- Design and Implement of Omnidirectional Mobile Robot Platform with Remote Visual Control.- AG-DPSO: Landing Position Planning Method for Multi-node Deep Sp

ace Explorer.- A New Paralleled Semi-supervised Deep Learning for Remaining Useful Life Prediction.- Balancing Task Allocation in Multi-robot Systems using AdpK-means Clustering Algorithm.- Reinforcement Learning for Extreme Multi-label Text Classification.- Manipulation.- Multimodal Object Analysis

with Auditory and Tactile Sensing using Recurrent Neural Networks.- A Novel Pose Estimation Method of Object in Robotic Manipulation using Vision-based Tactile Sensor.- Design and Implementation of pneumatic soft gripper with suction and grasp composite structure.- Movement Primitive Libraries Lear

ning for Industrial Manipulation Tasks.- Guided Deep Reinforcement Learning for Path Planning of Robotic Manipulators.- Large-scale multi-agent reinforcement learning based on weighted mean field.- Selective Transition Collection in Experience Replay.- Design and Grasping Experiments of Soft Humanoi

d Hand with Variable Stiffness.- Bioinformatics.- Prediction the age of human brains from gene expression.- Deep LSTM Transfer Learning for Personalized ECG Anomaly Detection on Wearable Devices.- Reflection on AI: The cognitive difference between libraries and scientists.- A Review of Research on B

rain-Computer Interface Based on Imagined Speech.- A Survey of Multimodal Human-Machine Interface.- A Logistic Regression Based Framework for Spatio-temporal Feature Representation and Classification of Single-trial EEG.- Biometric Traits Share Patterns.- Cervical Cell Detection Benchmark with Effect

ive Feature Representation.- Vision A.- Image Fusion for Improving Thermal Human Face Image Recognition.- Automatic Leaf Recognition Based on Attention DenseNet.- Semantic Segmentation for Evaluation of Defects on Smartphone Screens.- Image Clipping Strategy of Object Detection for Super Resolution

Image in Low Resource Environment.- Image Quality Assessment with Local Contrast Estimator.- Application of Broad learning system for image classification based on deep features.- Emotion Recognition Based on Graph Neural Networks.- A Light-Weight Stereo Matching Network with Color Guidance Refineme

nt.- Vision B.- Overview of Monocular Depth Estimation Based on Deep Learning.- Non-contact physiological parameters detection based on MTCNN and EVM.- Texture Classification of a Miniature Whisker Sensor with Varied Contact Pose.- Semantic-based Road Segmentation for High-Definition Map Constructio

n.- Transformer Region Proposal for Object

口罩配戴影像辨識在不同環境影響之探討-以高斯雜訊為例

為了解決Machine learning mAP的問題，作者林郁修 這樣論述：

世界各地受到新型冠狀病毒的影響，外出佩戴口罩成了人們基本防疫措施，為了降低不必要的接觸風險部分工作場所與設施都將防疫系統架設在門口，測量體溫、辨識人臉上的口罩等都涵蓋在防疫系統功能中而且這些功能與物件偵測技術息息相關，但考慮到實際情況的環境變化和干擾都會影響物件偵測系統的辨識效果，其中影像雜訊干擾就是影響辨識效果的因素之一，因此本論文探討高斯雜訊影像對於物件偵測統效能的影響及辨識上的變化。本研究使用深度學習結合影像辨識的應用YOLO V4物件偵測系統辨識人臉上的口罩訓練及辨識原始口罩影像和加入不同程度高斯雜訊影響的口罩影像，在口罩數據集準備階段利用四種狀況的數據集訓練YOLO V4模型分別為

：(狀況1)原始口罩影像數據集、(狀況2)將原始口罩影像數據集全部影像加入高斯雜訊環境、(狀況3)將原始口罩影像數據集的部分影像加入高斯雜訊環境、(狀況4)原始口罩影像數據集+部分影像加入高斯雜訊環境口罩影像數據集(又可以稱為經過數據增強的原始口罩影像數據集)，比較四種狀況數據集的模型效能與辨識效果。從實驗結果中得知，經過數據增強的狀況4數據集mAP為76.72%且辨識原始口罩影像和三種不同程度高斯雜訊環境影像的平均辨識率達到81.25%，是四種狀況數據集模型中最好的一組，同時也證明根據環境因素需求以數據增強方式提升數據集數量確實能夠提升模型效能和辨識效果。