神經網路視訊辨識作業系統,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 林宏軒 王莉珮 李宇哲 黃名嘉 李冠德 AI晶片與AI辨識模型皆是針對單張影像辨識出影像內的物件，而許多應用場域皆是針對監控式攝影機所拍攝的視訊影像實現即時AI辨識，達到即時監控的目的，本文將介紹對於即時拍攝的大量影像該如何有效率地以AI完...

MLPerf Tiny人工智慧嵌入式裝置效能基準,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 蔡昆憲 陳炫良 葉泰麟 林國弘 董明智 陳耀華 盧俊銘在嵌入式微裝置運行基準效能，分析結果可知AI運行軟硬體系統對整體效能的影響。 近來人工智慧（AI）受到廣泛的研究與應用，從雲端伺服器、邊緣端伺服器、桌上型電腦、手...

稀疏與非規則矩陣乘法加速器設計,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 劉志尉 李佑荃卷積式神經網路（convolutional neural network, CNN）是目前應用最廣泛的神經網路。典型的CNN主要由不同形式的運算層所構成，其中包含卷積層（convolutional layer）、池化層（...

掌握AI晶片開創新商機 開啟AI領航國家競爭力,國立陽明交通大學 副校長 李鎮宜教授,全球各大半導體業者投入龐大資源積極布局AI晶片技術與產品，可見AI晶片扮演重要技術角色。,近年來人工智慧（AI）應用蓬勃發展，生活周邊的各產業紛紛開始應用AI技術，舉凡科技工程、金融、交通運輸、醫療照護、生產製造、...

具雜訊容忍性之類比混合深度學習運算硬體演算法,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 魏瑋辰 盧峙丞 林晉宇 莊凱翔 鄭桂忠基於記憶體內運算的硬體規格的條件下，提出極小讀取邊際問題，並使用重新參數化技巧結合的機率模型，改進ADC量化器，能有效應用於多位元記憶體內運算的硬體。 記憶體內運算電路（IMC）在仿...

深度神經網路中卷積加速器的Tile-Based架構探索,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 石詠太 黃稚存 陳耀華 盧俊銘近年來，人工智慧利用深度卷積神經網路（DCNNs） [1], [2] 在許多領域都獲得重大成功，例如: 視覺分析、自然語言處理以及多媒體合成。同時因為深度卷積神經網路有很高的計算複...

AI-ISP：基於RAW資訊之圖像生成與強化技術,工業技術研究院 資訊與通訊研究所 陳昭宏 徐銘駿 陳昭偉 蔡文嘉 白炳川 劉志尉 鄭良加 許鈞瓏利用深度學習技術，可透過端到端學習方式直接將RAW資訊還原出高品質的RGB圖像 圖像信號處理器（Image Signal Processor, ISP）是...

整合DSRC車聯網場域經驗，投入3GPP所定義之C-V2X PC5技術研發；除發展底層通訊協定外，並於上層開發SPaT智慧時相路口應用，建立國內首套C-V2X通訊與應用之ADB Roadside infrastructure，及C-V2X智慧路口防撞系統，提升自駕車主動防護能力。

可跨域整合臺灣業者建構自主化AI感知應用平台解決方案，已於嵌入式平台實現7種AI-ADAS偵測辨識功能之優化，達30FPS即時運算，效能提升2.63倍。 創新之深度學習架構已導入即時車道偏移與前方防撞警示系統等商業應用。

在企業與個人行動化趨勢之下，從行動裝置衍生之資安事件持續成長。本技術基於串流服務，用完即離開，達到資料不落地的特性，提供給機敏單位作為行動資安首選方案。同時，在5G環境下，還能提供超低延遲影像串流服務，可作為遊戲串流主要應用，相較於傳統伺服器可同時服務達 3 倍以上的用戶數量。