走在汽車革命的路上論文書籍站
正修科技大學 電機工程研究所 楊忠原所指導 羅健銘的 於嵌入式系統中實現微型機器學習 （2021），提出Cube lite 2關鍵因素是什麼，來自於微型機器學習。
而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 江介宏所指導 陳立誠的 藉積項分配為量化布林公式解決與認證最小化 （2018），提出因為有 量化布林公式、認證、Skolem 函數、Herbrand函數、字句選擇的重點而找出了 Cube lite 2的解答。
Cube lite 2進入發燒排行的影片
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於嵌入式系統中實現微型機器學習
為了解決Cube lite 2 的問題，作者羅健銘 這樣論述：
本論文目的是使用基於微型機器學習(Tiny Machine Learning, TinyML)相關技術與概念的人工智慧物件辨識系統，在TensorFlow 應用程式介面及網頁開發環境下，執行機器學習訓練和導入遷移學習方法,快速訓練圖像分類模型並產生TensorFlow Lite 模型，最後使用應用軟體和編譯器將模型轉換適合在微處理器執行的最佳化程式碼，移植在STM32H747I -DISCOVERY 崁入式系統開發板上，來發展一個能在微處理器系統上有效執行電腦視覺物件辨識推理的小型設備。關鍵字: 機器學習、微型機器學習(TinyML)、TensorFlow、類神經網路、
摺積神經網路、深度學習、量化模型、行動網路、遷移學習。
藉積項分配為量化布林公式解決與認證最小化
為了解決Cube lite 2 的問題，作者陳立誠 這樣論述：
量化布林公式是一種泛用且簡明的方法，以表示許多計算機科學的問題，包括機器人規劃、硬體與軟體之合成與驗證等等。實際應用時，如何有效地解決此公式並提供認證至關重要。此篇論文中，我們提出「積項分配」，為量化布林公式之解決與認證提出新觀點。此方法為公式之解決提供了大量靈活性，並以隨意項將認證化簡。我們將此新方法，實作於先前「字句選擇」的量化布林公式求解架構之上。實驗結果展示了我們的方法在解決與認證大小上，都勝於具認證功能的其它現有方法。