學位論文
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Item 利用硬體加速器在RISC-V平台實現智慧手勢識別之研究(2024) 田敬瑄; Tien, Ching-Hsuan隨著手勢辨識技術在多媒體娛樂和智慧家電控制等領域的廣泛應用，隱私保護和低延遲推論速度已成為提升用戶體驗的關鍵因素。邊緣計算，由於其能在本地設備上即時處理數據，強化了數據的隱私保護並顯著減少數據傳輸和處理的延時，因而被重視。本研究開發的智慧手套手勢辨識系統採用開源的RISC-V指令集架構SoC，並在FPGA平台上實現了低成本及高效能的部署。透過整合Gemmini硬體加速器，本系統顯著提升了邊緣設備的計算效能及模型的推論速度。實驗結果顯示，配備硬體加速器的SoC相較於未搭載加速器的SoC，推論速度提升達55倍，同時維持了手勢識別的高準確度。該邊緣系統的實施不僅確保了用戶數據的安全，也通過硬體加速器顯著降低了推論時間，進一步提升了用戶體驗。本研究證明了開源技術和硬體加速器在邊緣計算領域的有效性，為未來智慧裝置的技術進步提供了一個經濟且高效的解決方案。Item Condition Monitoring of Machine Components From Drive Data Using Semi-Supervised Anomaly Detection Methods(2023) Tim Wywiol; Tim WywiolnoneItem 基於 AI 硬體加速器的自動化類神經網路設計與部署之研究(2023) 黃任慶; Huang, Ren-Ching由於大多邊緣裝置由於對於類神經模型推理的運算效率不佳，因此邊緣裝置通常會搭配上AI硬體加速器，來進行更有效率的運算。然而如何將類神經模型推理應用至AI硬體加速器進行加速，必須從軟體端加速器的使用，到硬體端加速器的架構，都要有深刻理解，這對於開發者來說是一個不小的挑戰。本論文研究基於RISC-V架構下的 Gemmini 硬體加速器平台，開發一套圖形介面工具。開發者根據自身的需求，在工具中選擇需求的模型架構，將其轉換成中間表達式，藉此生成模型架構程式碼，以及硬體推理程式碼。模型架構程式碼供軟體端模型訓練以及模型量化用；硬體推理程式碼供邊緣裝置利用硬體加速器進行模型推理。本論文將透過圖形介面生成之程式碼，生成基於CNN，以及GRU的兩種不同模型架構，執行於含Gemmini加速器平台的FPGA板上，以Clock Cycles為運算速度的根據，比較模型運算時使用加速器與否的差別。藉由兩種不同種類模型的比較，驗證Gemmini的加速效果及使用本研究開發之圖形介面的可行性。Item 以改良式粒子群演算法進行分類問題之特徵選擇(2023) 呂政儒; Lu, Cheng-Ju特徵選擇是分類問題中降低問題維度的一種重要前處理技術，能消除冗餘和不相關的特徵，留下有用的特徵進行分類，提高分類準確率。隨著資料集維度增加，搜尋空間將急遽加大，這對各種最佳化演算法來說是一個挑戰。本研究希望能提出演算法，以小量計算資源找到一組少量且具有良好分類效果的特徵子集。研究基於當今主流的粒子群演算法，加入搜尋空間調整相關設計、參考相對優秀粒子的較差粒子調整策略，以及一個具方向性的新粒子群產生策略，該策略使用外部族群更新與紀錄演化過程中找到的多組特徵子集，並將其作為產生新粒子群的參考點。實驗結果與文獻演算法比較後，顯示所提出之演算法機制與設計具有良好的分類效能與較少的特徵數。Item 利用室內空氣資料進行呼吸道疾病預測模型(2022) 陳昱如; Chen, Yu-Ru在高齡化時代，台灣約有1.5%的老人人口安置於長期照護機構內。隨著年齡增長，長者往往有較脆弱的免疫系統以及肺功能，因而也有較高的危險性罹患呼吸道相關的疾病。由於長照機構通常為較密閉的空間，因此室內通風與空氣品質較為不佳。當有長者感染呼吸道疾病，造成群聚感染的風險也相對較高，而同時呼吸道疾病也會加重長者衍生成合併症及致死程度的危險性。如果能在長者感染的初期就提出警訊，以及早警告醫護人員並對其進行診斷及隔離等措施，就能夠降低長照機構中群聚感染發生的機率。本研究提出了運用自動編碼器的無監督式異常檢測室內空氣品質方法 (Unsupervised Anomaly Detection using Indoor Air Quality with Autoencoder for Respiratory Disease Prevention, AutoUAD-IAQ)以預防呼吸系統疾病傳染。初期本研究利用微型空氣感測器－Airbox蒐集長照機構的室內空氣品質，同時記錄長照機構感染呼吸道疾病的人數與時間。結合蒐集的資料並利用提出的呼吸道疾病預測模型方法來預測罹患呼吸道疾病的可能性，並在感染初期提出警訊以預防群聚感染的發生。Item 求解多極值連續型最佳化問題之演化演算法設計(2023) 黃敬庭; Huang, Jing-Ting多極值連續型最佳化問題需要在決策空間中找出數個相異的全域最佳解，許多現實問題皆是多極值問題，如：桁架 (truss) 結構最佳化、藥物分子設計及工廠排程問題等，在此類問題中找到相異的全域最佳解可以幫助決策者了解問題背後隱藏的因素，或是提供備選方案以備不時之需。近幾年演化演算法逐漸成為解最佳化問題的主流演算法，此類方法利用解個體之間彼此交換資訊、產生新的解個體以此來使族群逐漸往全域最佳解收斂，但收斂意味者族群多樣性喪失或陷入區域最佳解而無法找出其它潛力解，因此如何避免收斂並維持族群多樣性以搜尋不同的區域，是利用演化演算法解多極值最佳化問題的其中一項重要議題。本論文提出了使用混合利基法之潛力區域探索演算法框架 (Promising Area Exploration based on Hybrid Niching, PAEHN)，探討如何將主要族群分為多個子族群以搜尋解空間中的相異區域。在演化過程中記錄潛力解區域，當子族群都已收斂或停滯時，在潛力解區域附近重新產生主要族群以搜尋更多最佳解。此框架可套用不同的演化演算法進行演化，本論文使用 SHADE 作為基底演算法，SHADE 為自適應參數控制的差分演算法且已被證實於連續型單目標最佳化問題具有良好的效率。實驗結果得知 PAEHN 在容許誤差小的情況下具有良好的競爭力；而在容許誤差大的情況下具有相當強的優勢，於 20 個測試問題中有 18 個問題可以找出所有的全域最佳解，且 PAEHN 不需要使用問題的任何先備知識。Item Item 以基因演算法求解在雲端環境下具時間限制之工作流排程成本最佳化問題(2021) 吳培弘; Wu, Pei-Hong雲端運算是一種新興的分散式運算系統，特色是可以透過付費租借的方式 取得大量的運算資源，並且可以隨時調整運算資源規模，隨著需求增減以控制 成本，擁有很高的使用彈性與可擴充性。雲端環境的工作流排程問題中，使用 者除了考慮如何讓工作流在期限內完成之外，在預算有限的情況下也須考量如 何最小化總租借成本。本研究求解考慮期限的工作流排程問題，並以最小化總 租借成本為目標。工作流排程問題包含同一台機器上的任務要如何安排執行順序和要將任務 指派到哪一台機器，同時具有任務排列和機器配置兩個子問題。本論文提出的 解決方法為基因演算法配合經驗法則。基因演算法解決任務排列子問題，使用 向上等級初始化族群，讓產生初始排列時更有方向性;並對虛擬機新增規則之 省略機率進行自適應控制。經驗法則解決機器配置子問題，依照給定規則決定 使用的運算資源數量與類型，減少演算法的搜尋空間;新增虛擬機時考慮各種 類型的性價比，並且在新增虛擬機的規則中加入隨機性，緩解經驗法則可能誤 判所帶來的負面效果。實驗結果顯示與文獻中演算法相比能帶來較好的效果。Item 針對智慧型手機遊戲的虛擬搖桿與按鈕的OLED省電研究(2022) 蔡侑澄; Tsai, Yu-Cheng隨著時代的變遷，科技的發展日新月異，時至今日，智慧型手機已成為現代生活中，不可或缺的必需品。隨著技術的進步，智慧型手機的功能越來越多，除了基本的語音通話，還可以上網、觀看影片、拍照及遊玩電子遊戲等等。因為智慧型手機的普及以及其強大的硬體性能，手機應用軟體的市場與日俱增，其中手機遊戲佔了市場的一塊大餅，但智慧型手機的電池容量有限，如何在手機遊玩遊戲時減少耗電量是一大課題。本研究針對手機遊戲中使用到的虛擬搖桿與按鈕提出省電策略，根據遊戲即時畫面估算使用者操作介面覆蓋區域場景顏色的螢幕所需耗電量，與使用者操作介面顏色所需螢幕耗電量做比較並調整使用者操作介面透明度，使使用者操作介面凸顯螢幕所需耗電量較低的色彩，同時在使用者操作時，將手指覆蓋區域調整為黑色，藉此降低螢幕的耗電量，達到使用智慧型手機遊玩遊戲時的省電效果。根據實驗結果，本研究提出的省電方法可達螢幕省電量35.79%，並經由案例研究發現，本省電方法適用於二維畫面手機遊戲，三維畫面等高規格遊戲應用本方法會導致遊戲效能不如預期。Item
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