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人工智慧適用之具有單指令自動切換加法與乘法運算之單端7T靜態隨機存取記憶體與3D模型資料增強方法之水下物種辨識硬體加速器

為了解決2014 cla45規格的問題，作者黃嘉億 這樣論述：

隨著近年來人工智慧帶來的發展，使運算量與運算速度需求不斷增加，故如何在提高運算速度的條件下，降低其運算功率消耗是目前重要的課題。本論文針對傳統儲存單元與計算邏輯單元架構進行改進，提出記憶體內運算架構，與一因應水下環境低功耗需求之水下物件辨識硬體加速器。本論文第一個主題提出記憶體內單指令自動切換加法與乘法運算之1Kb單端讀寫7T SRAM，此架構係利用2T-SWITCH電路與漣波進位加乘法單元(Ripple Carry Adder and Multiplier unit, RCAM unit)實現進位加法與有號數乘法的功能。本電路整合儲存單元與算數邏輯單元，降低其運算能量消耗並維持記憶體內正常

運算功能與操作速度，並以TSMC 40-nm CMOS製程完成下線與量測，量測結果可以達到在操作頻率50 MHz，正常執行記憶體內加法與乘法運算功能。本論文第二個主題提出具8個有效視點3D模型資料增強方法之水下物件辨識硬體加速器，主要為提出一新穎的3D模型資料增強方法，在有限的資源內，建立水下物種資料庫，並利用DNN硬體加速器、傳輸指令的中介控制器(Inter-Controller)及AXI直接存儲器(AXI DMA)建構出水下物件辨識硬體加速器 - UOIDLA，並於Xilinx ZCU102 FPGA開發板上實現裝載了物件辨識模型於水下物件辨識硬體加速器。本電路相比現有設計擁有較小面積與較

低的功耗，分別為52.2 mm²與188.83 mW，最後以TSMC 180-nm CMOS製程完成下線。

具有改善總諧波失真之降壓型功率因數修正器

為了解決2014 cla45規格的問題，作者劉俊麟 這樣論述：

本論文係研製具有改善總諧波失真之降壓型功率因數修正器，此電路設計於不連續導通模式。當轉換器操作於不連續導通模式下，控制器簡單且容易實現。除此之外，二極體具有零電流截止，故無二極體逆向回復電流所造成的問題。藉由取樣輸出電壓並搭配電壓隨耦控制，以產生所需之控制力來驅動功率開關，不僅可使得輸出電壓被調控在所設定的值，同時亦可縮短輸入電流於零交越點前後之零電流區段。本論文中係採電壓疊加的方法，只需用少量的元件來縮短輸入電流之零電流區段，進而降低總諧波失真。最後，藉由理論推導、模擬以及實作來驗證所提架構之可行性及有效性。