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致福爾摩沙套書(跨越世紀的訊號1+2)

為了解決訊號定義的問題，作者張隆志,林逸帆,石文誠,鄭螢憶,蘇峯楠 這樣論述：

閱讀歷史，讓我們理解過去，定義自己是誰，史料則是通往歷史真相的道路   現今在尋找自我認同的路上，台灣史寫作再次進入繁盛時期。貓頭鷹《跨越世紀的信號》系列，計畫以一冊一史料，如書信、照片、地圖、公牘文書等，延攬新生代史家共同詮釋島嶼的新歷史。本系列已出版第一冊以書信為題的《跨越世紀的信號：書信裡的臺灣史》。第二冊以「日記」為主，從荷蘭時代到戰後時期，重新詮釋九個歷史片段。日記通常會反映記主當日的所記所聞，因此常可見一些特殊經歷和奇聞軼事，大至國際局勢，小到人際關係，各色各樣的豐富材料，為重新認識臺灣歷史提供不同的視角。   【跨越世紀的信號：書信裡的台灣史（17-20世紀）】   以「書信

」為題，從荷蘭時代到戰後時期，重新詮釋八個歷史片段。「書信」是過去人與人之間往來的重要媒介，既承載事件、記述當時局勢，更埋藏個人情感、認知與思想。舉例來說，從荷蘭長官的書信，我們得以回到近代初期北臺灣的族群活動，一探冰冷大王的神祕領域與淡水地區的禁忌之山。葉榮鐘寫給妻子的溫暖家書，反映日本時代追求民主之路是如何地艱辛曲折。兩張寄自菲律賓的戰時明信片，講述這些「為了國家」前往南方的台籍日本兵的戰時經驗，最後這些明信片也成了他們給家人的遺言。柯旗化是臺灣50年來最暢銷文法書《新英文文法》的作者，身處獄中，僅能收到孩子用注音符號寫來的家書，正是記錄白色恐怖時期拆散無數家庭的例證。   本書的八段歷史

，是個人的小歷史，也是描繪大時代的吉光片羽。這些留給後人的史料，不僅傳遞各時代的「信號」，更是一段段生動且充滿人味的「台灣故事」。因此，我們希望更正視史料的價值，以史料為憑，重新解讀臺灣史。書末特別收錄「史料解析與歷史寫作」單元，介紹各時代重要或遺珠史料，以及分析如何運用史料撰寫歷史，供歷史愛好者搜查史料和書寫歷史之用。     【跨越世紀的信號2：日記裡的臺灣史（17-20世紀）】   本書九篇日記出自不同背景的人物所有：   荷蘭人與原住民的黃金貿易：荷蘭東印度公司員工日記揭開神祕的東海岸原住民部落，傳說中的產金之地真的有大量黃金嗎？宛如格列佛遊記般大開眼界的經歷，背後又是由哪些商業利益驅

動？   林爽文事件中的利益盤算：轟動全台的林爽文事件，對某些人來說卻是翻身契機，原本從事走私貿易的鹿港林家如何藉此轉型為叱吒兩岸商界的知名商號？   清帝國統治下的歸化與圖謀：來自中國的清帝國官員，為何能識破「歸順天朝」的番人背後真正的目的，帝國的理番政策又能否順天應民？   馬偕眼中的清代臺灣：身為一名清代旅人，在旅店裡要和黑豬一起住，路上則有各種交通不便與危險。從馬偕博士的日記，一窺清代傳教狀況、部落生活，以及如何平安抵達目的地。   文武雙全的胡適之父：胡傳是清帝國治臺的末代官員，他的日記又記載了哪些官員日常、為官之道、仕途險惡，以及透露了哪些甲午戰前的政情？   反殖民運動裡的風暴：

一場因薪水不公而起的社內風暴，讓反殖民運動的指標媒體《臺灣民報》，即將面臨奪權風暴，甚至預告了臺灣民眾黨的內部分裂。   仕紳之妻不平凡的日常：林獻堂之妻楊水心，是日本時代的仕紳之妻代表，她的旅行與公益活動得以讓我們一窺當時上層社會婦女的生活。   卑南族青年Kelasay的戰地見聞：在帝國的號召下到了南方戰場，與反攻的美軍展開游擊戰，他的戰地見聞記錄了二戰最激烈的時刻。   戰後外省移民的落地生根：他們初來乍到，在臺灣經歷前所未有的新奇體驗，也感受到家鄉與此地的差異，他們的思鄉之情，以及身處異鄉所面臨的困境，都得依賴同鄉互助，才能在這塊新土地生存下去。   本書的九段歷史，描繪了個人歷史，也

傳達了時代的脈絡。書末還特別收錄「史料解析與歷史寫作」單元，介紹各時代重要或遺珠史料，以及分析如何運用史料撰寫歷史，供教學或歷史愛好者搜查史料和書寫歷史之用。

訊號定義進入發燒排行的影片

奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬

為了解決訊號定義的問題，作者廖梓甯 這樣論述：

聲穿孔作用是指利用超音波與超音波對比劑的相互作用使細胞膜產生穿孔現象，已被廣泛研究於輸送藥物、蛋白質和基因。目前已知可引發聲穿孔作用的主要機制之一為慣性穴蝕效應，但慣性穴蝕效應引發時造成的微氣泡破裂，可能會帶來非必要性的細胞死亡，因此期望找到其他方法來引發聲穿孔作用。在我們過去以聲學激發液滴汽化同步光學激發液滴汽化為基礎的聲穿孔研究中，我們已展示液滴反覆汽化凝結的機制，可產生一定劑量的聲穿孔效應，此顯示重複性汽化可引發聲穿孔作用的潛在性。為了近一步瞭解重複性汽化的機制，適當的數值分析方法是必要的。本篇研究將結合流體力學及超音波原理，以數值分析方法建立液滴重複性汽化模型，並在模型中發現可重複性

汽化較容易發生於聲壓小週期長的參數條件。此外，為改善傅立葉分析在判斷可重複性汽化發生率的限制，本研究亦採用有限基函式之小波轉換進行具有不同波形之訊號分析，發現當其在高頻區間的能量超過設定之閥值時，能有大於 90 %之正確率找出液滴相變之發生，並可加入每微秒之相變次數提高可重複性汽化之判別。此外，我們也發現小波轉換於低頻高頻間的能量比值可為另一個判定汽化及穴蝕效應的方法。最後，以機器學習進行自動化分析時，發現傅立葉轉換在汽化及慣性穴蝕效應的分析上仍為較佳的指標，而小波轉換則可協助分析重複性汽化之發生機率及次數，因此未來可結合小波與傅立葉轉換用於汽化、重複性汽化與穴蝕效應之分析，協助臨床上更有效率

的制定治療策略。

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決訊號定義的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

高效能時域型捲積神經網路晶片架構設計

為了解決訊號定義的問題，作者于富昇 這樣論述：

目　　錄指導教授推薦書口試委員審定書致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 xii第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機與目的 41.3 各章介紹 8第二章 各種型態的CNN 92.1 CNN原理 92.2 類比域CNN 132.3 頻率域CNN 172.4 時域型CNN 20第三章 本論文設計電路介紹 303.1 脈衝拆分技術 303.2 本論文和文獻[1]之比較 373.3 本論文系統運作流程以及各種

型態CNN比較 39第四章 模擬結果與比較 454.1 模擬環境 454.2 本論文設計電路系統運作流程模擬結果 464.3 數據結果與分析 49第五章 結論與未來研究方向 725.1 結論 725.2 未來研究方向 73參考文獻 74圖 目 錄圖1.1 NN和DNN比較圖 2圖1.2 DNN和CNN比較圖 3圖1.3 CNN模型架構及應用示意圖 3圖2.1 LeNet-5模型和AlexNet模型對比示意圖 10圖2.2 捲積層運作示意圖 11圖2.3 平均池化

法和最大池化法示意圖 12圖2.4 線性整流函數示意圖 12圖2.5 文獻[14]之主要電路架構 14圖2.6 DIMA運作方式示意圖 15圖2.7 DIMA-CNN運作方式示意圖 16圖2.8 混合訊號乘法器運作方式示意圖 17圖2.9 文獻[16]之捲積運算電路架構 17圖2.10 文獻[17]之捲積運算電路架構 19圖2.11 文獻[1]捲積運算示意圖 21圖2.12 文獻[1]產生脈衝訊號過程示意圖 22圖2.13 文獻[1]之MDL架構示意圖 23圖2.14 文獻[1]之捲積操作波形圖

24圖2.15 TDAMS之輸入訊號定義示意圖 25圖2.16 TDAMS之乘法示意圖 25圖2.17 TDAMS之加減法示意圖 26圖2.18 TDAMS之二值化電路示意圖 27圖2.19 文獻[2]之PE示意圖 27圖2.20 文獻[2]之電路系統示意圖 28圖3.1 文獻[1]和本論文之DTC比較圖 32圖3.2 本論文之DTC加速模式示意圖 33圖3.3 本論文電路之系統運作流程圖 35圖3.4 本論文電路之捲積運算波形圖 36圖3.5 文獻[1]和本論文之電路系統架構比較圖 37

圖3.6 文獻[1]和本論文之速度和誤差比較圖 39圖3.7 本論文於LeNet-5模型第一層和第二層運作流程示意圖40圖3.8 本論文於LeNet-5模型第三層和第四層運作流程示意圖41圖3.9 本論文於LeNet-5模型第五層至辨識結果運作流程示意圖 42圖3.10 各種CNN的MAC電路比較圖 43圖4.1 模擬環境示意圖 45圖4.2 本論文設計電路第一層捲積層和第二層下採樣層模擬結果 47圖4.3 本論文設計電路全連接層和數字判斷模擬結果 48圖4.4 本論文設計電路對於0到9手寫數字辨識模擬結果 49圖4.

5 本論文和文獻[1]之模擬架構圖 49圖4.6 文獻[1]和本論文電路之DTC模擬結果 51圖4.7 文獻[1]和本論文電路之捲積運算模擬結果 52圖4.8 本論文電路之整體系統模擬結果 54圖4.9 本論文與文獻[1]之不同工作電壓下吞吐量對比圖(C1層)61圖4.10 本論文與文獻[1]之不同工作電壓下吞吐量對比圖(C3層)61圖4.11 本論文與文獻[1]之不同工作電壓下能源效率對比圖(C1層) 62圖4.12 本論文與文獻[1]之不同工作電壓下能源效率對比圖(C3層) 63圖4.13 本論文電路和文獻[1]之準確率比較圖

63圖4.14 文獻[1]16倍加速模式和本論文1倍加速模式誤差示意圖 64圖4.15 本論文電路和文獻[1]之綜合比較圖 65圖4.16 不同工作頻率下本論文電路之能源效率和功率消耗圖 66圖4.17 不同工作電壓下本論文電路延遲變異圖 67圖4.18 不同工作電壓下脈衝週期延遲的離散程度示意圖 68圖4.19 本論文電路延遲變異對準確率影響圖 68圖4.20 捲積晶片佈局圖-1 70圖4.21 捲積晶片佈局圖-2 70圖4.22 捲積晶片佈局圖-3 71表 目 錄表2.1 各種型態CNN比較表 2

9表3.1 各種型態CNN比較表 31表4.1 本論文與文獻[1]之單層捲積模擬數據比較表 55表4.2 LeNet-5第一層捲積層和第三層捲積層參數表 58表4.3 文獻[1]和本論文電路各個加速模式之模擬數據表 59表4.4 本論文電路與各個文獻之數據比較表 69