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行動裝置深度學習

為了解決書法向量的問題，作者李永會 這樣論述：

　　●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 　　●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 　　●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中   　　一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。   　　行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在

App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。   　　本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框

架並制定自己的框架。   　　本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。

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基於法律判決書之公司倒閉風險評估

為了解決書法向量的問題，作者黃志揚 這樣論述：

法律是一整套形式化、意義明確的法規條文，當今社會皆依其規範運作。人們的社會活動中，若有糾紛或利益衝突時，便會尋求法官根據法律進行判決，最終產出法律判決書，法律可謂反映著當今社會的人類活動與社會狀態。法院判決行之有年，累積的判例卷帙浩繁，龐大的資料量迄今已超出人力處理得以企及的程度；因此，以電腦輔助處理，在現代已是大勢所趨，本研究將聚焦討論「公司經歷的法律案件」對於「公司是否續存」的影響。公司行號經營事業，時常面臨各式訴訟，尤其在公司經營狀況不佳時，隨之而來的法律訴訟，例如：債務違約、侵權、掏空資產等，對於公司行號的存續與否將是相當大的考驗，而法律判決書，往往可以一窺公司的經營問題。在判決過後

，法院會出具法律判決書，以做為訴訟的紀錄。判決書中包含了兩造雙方、案由、判決理由、最終判決等內容，為資訊含量極高的文件。綜觀過去基於人工智慧的法律研究，多半聚焦於判決類型的分類和刑期的預測，對於公司行號的經營風險則甚少著墨。有鑑於此，本論文將自然語言的處理技術應用於法律領域，剖析法律判決書，透過歷年的判決資料，結合公司營運狀況，試圖建立模型，找出公司倒閉風險與法律判決書之間的關聯，使研究者得以迅速掌握公司風險概況。其次，我們也嘗試在判決書全文中找出一些有意義的文字，並 分析公司行號的營運風險與這些詞彙之間的關係。本研究將自然語言處理的常用技術應用於法律文本上，並比較了幾個不同的機器學習模型，以

期許能為公司經營與法律的分析提供另一條不同的研究取徑。

移動深度學習

為了解決書法向量的問題，作者李永會 這樣論述：

《移動深度學習》由淺入深地介紹了如何將深度學習技術應用到移動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在移動端應用深度學習技術的Demo，説明讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講述了如何在移動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度略大，主要講述如何深入地調整框架，適配並定制自己的框架。《移動深度學習》適合移動端研發工程師閱讀，也適合所有對移動端運算領域感興趣的朋友閱讀。   李永會 百度App移動研發部資深工程師。2015年起在百度從事圖像搜索和語音搜索用戶端研發工作，主持了多個重要創新項目，包括百度Lens、即時

翻譯等。同時負責開源移動端深度學習框架Paddle-Lite的開發，長期從事移動端AI高性能計算優化工作，在多種軟硬體平臺上高性能運行深度學習技術。在工作之余有讀史、書法等愛好。   第1章 初窺移動端深度學習技術的應用1 1.1本書示例代碼簡介1 1.1.1安裝編譯好的檔1 1.1.2在DemoApp中應用神經網路技術2 1.2移動端主體檢測和分類2 1.3線上上產品中以“雲+端計算”的方式應用深度學習技術4 1.4在移動端應用深度學習技術的業界案例6 1.4.1植物花卉識別6 1.4.2奇妙的風格化效果7 1.4.3視頻主體檢測技術在App中的應用7 1.5在移動端應用

深度學習技術的難點8 1.5.1在伺服器端和移動端應用深度學習技術的難點對比8 1.5.2實現AR即時翻譯功能9 1.6編譯運行深度學習App12 1.6.1mobile-deep-learning專案環境簡介12 1.6.2mobile-deep-learning專案整體代碼結構13 1.6.3mobile-deep-learning通用環境依賴14 1.7在iOS平臺上搭建深度學習框架15 1.7.1在iOS平臺上搭建mobile-deep-learning專案15 1.7.2在OSX平臺上編譯mobile-deep-learning專案16 1.7.3iOS平臺上mobile-deep-

learning專案的Demo代碼結構17 1.8在Android平臺上搭建深度學習框架18 1.8.1Android平臺上mobile-deep-learning專案的環境依賴18 1.8.2Android平臺上mobile-deep-learning專案的Demo代碼結構19 1.8.3用Paddle-Lite框架編譯與開發Android應用20 1.8.4開發一個基於移動端深度學習框架的AndroidApp22 第2章 以幾何方式理解線性代數基礎知識32 2.1線性代數基礎32 2.1.1標準平面直角坐標系32 2.1.2改變坐標系的基向量34 2.2向量的幾何意義35 2.2.1向量

的加減運算36 2.2.2向量的數乘運算37 2.3線性組合的幾何意義38 2.4線性空間40 2.5矩陣和變換41 2.6矩陣乘法43 2.7行列式46 2.8矩陣的逆48 2.9秩49 2.10零空間50 2.11點積和叉積的幾何表示與含義51 2.11.1點積的幾何意義51 2.11.2叉積的幾何意義52 2.12線性代數的特徵概念53 2.13抽象向量空間54 第3章 什麼是機器學習和卷積神經網路56 3.1移動端機器學習的全過程56 3.2預測過程57 3.3數學表達59 3.3.1預測過程涉及的數學公式59 3.3.2訓練過程涉及的數學公式60 3.4神經元和神經網路61 3.4

.1神經元61 3.4.2神經網路63 3.5卷積神經網路63 3.6圖像卷積效果65 3.6.1從全域瞭解視覺相關的神經網路65 3.6.2卷積核和矩陣乘法的關係66 3.6.3多通道卷積核的應用69 3.7卷積後的圖片效果70 3.8卷積相關的兩個重要概念：padding和stride75 3.8.1讓卷積核“出界”：padding75 3.8.2讓卷積核“跳躍”：stride75 3.9卷積後的降維操作：池化76 3.10卷積的重要性77 第4章 移動端常見網路結構78 4.1早期的卷積神經網路78 4.2AlexNet網路結構79 4.3GoogLeNet網路結構79 4.3.1模型

體積問題80 4.3.2計算量問題80 4.4嘗試在App中運行GoogLeNet81 4.4.1將32位float參數轉化為8位int參數以降低傳輸量82 4.4.2將CPU版本伺服器端框架移植到移動端83 4.4.3應用在產品中的效果84 4.5輕量化模型SqueezeNet85 4.5.1SqueezeNet的優化策略85 4.5.2fire模組86 4.5.3SqueezeNet的全域86 4.6輕量高性能的MobileNet88 4.6.1什麼是深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）88 4.6.2MobileNetv1網路結構89 4.6.3M

obileNetv2網路結構91 4.7移動端神經網路模型的優化方向92 第5章 ARMCPU組成94 5.1現代電腦與ARMCPU架構的現狀94 5.1.1馮諾依曼電腦的基本結構94 5.1.2行動計算裝置的分工96 5.2簡單的CPU模型98 5.2.1取指過程98 5.2.2解碼過程99 5.2.3執行過程100 5.2.4回寫過程101 5.2.5細化分工：流水線技術102 5.3彙編指令初探102 5.3.1組合語言程式的**行102 5.3.2這些指令是什麼105 5.4彙編指令概況106 5.4.1ARMCPU家族106 5.4.2ARMv7-A處理器架構107 5.4.3AR

Mv7彙編指令介紹109 5.5ARM指令集架構111 5.6ARM手機晶片的現狀與格局113 第6章 存儲金字塔與ARM彙編115 6.1ARMCPU的完整結構115 6.2存放裝置的金字塔結構117 6.3ARM晶片的緩存設計原理119 6.3.1緩存的基本理解119 6.3.2簡單的緩存映射結構：直接映射121 6.3.3靈活高效的緩存結構：組相聯映射123 6.3.4利用一個簡單的公式優化訪存性能125 6.4ARM彙編知識126 6.4.1ARM彙編資料類型和寄存器127 6.4.2ARM指令集130 6.4.3ARM彙編的記憶體操作131 6.5NEON彙編指令133 6.5.1

NEON寄存器與指令類型134 6.5.2NEON存儲操作指令135 6.5.3NEON通用資料操作指令137 6.5.4NEON通用算術操作指令138 6.5.5NEON乘法指令139 6.5.6運用NEON指令計算矩陣乘法140 第7章 移動端CPU預測性能優化142 7.1工具及體積優化142 7.1.1工具使用143 7.1.2模型體積優化148 7.1.3深度學習庫檔體積優化149 7.2CPU高性能通用優化150 7.2.1編譯選項優化150 7.2.2記憶體性能和耗電量優化151 7.2.3迴圈展開153 7.2.4並行優化與流水線重排154 7.3卷積性能優化方式157 7.

3.1滑窗卷積和GEMM性能對比157 7.3.2基於Winograd演算法進行卷積性能優化160 7.3.3快速傅裡葉變換162 7.3.4卷積計算基本優化163 7.4開發問題與經驗總結164 第8章 移動端GPU程式設計及深度學習框架落地實踐166 8.1異構計算程式設計框架OpenCL166 8.1.1開發移動端GPU應用程式167 8.1.2OpenCL中的一些概念168 8.2移動端視覺搜索研發169 8.2.1初次探索移動端AI能力170 8.2.2取消拍照按鈕，提升視覺搜索體驗171 8.2.3使用深度學習技術提速視覺搜索172 8.2.4通過AI工程技術提升視覺搜索體驗17

4 8.3解決歷史問題：研發Paddle-Lite框架176 8.3.1體積壓縮178 8.3.2工程結構編碼前重新設計178 8.3.3視覺搜索的**形態：即時視頻流式搜索184  

耳視目聽－劉子榕微聲世界的呢喃創作論述

為了解決書法向量的問題，作者劉子榕 這樣論述：

　　隨著時代進步加上科技日新月異，資訊傳播日趨快速，大眾對於身心障礙者已有一般的了解與知識，而身心障礙者在這社會中仍有病人或倖存者的象徵，認為其通常處於低落的位階。為此，藉由自身經驗來創作藝術，展現過去沉默已久的真實障礙經驗且用藝術創作的過程來探討省思「障礙」對於個人、社會與美學的意義。殘障藝術家用藝術創意的方式，來翻轉觀眾對障礙的刻板印象與偏見。不只是藝術、人文的呈現，更具有社會教育、社會改變。　　本研究主題以聽覺障礙為主，透過筆者從小到大所經歷體驗之情感參照，主要目的為：一、藉由聽覺障礙對於自身的迷惘與困惑，化為藝術創作給予反映。二、透過聽覺障礙相關文獻的研究，並結合自身的生命經驗，來建

構個人創作的理念及藝術表現形式。三、透過創作研究之實踐，給予社會大眾理解聽覺障礙的世界，進而達到自我思想與情感的抒發及反思。四、解析自我心靈之抒發與轉換而形成的創作歷程，並總結本創作研究結論之省思與展望。　　經由創作研究的分析及檢討，呈現自身創作之成長經歷與心境變化，也期許能透過藝術傳達給觀眾重新認識聽障，使其創作具有啟發及教化社會的作用。