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The Auto Biography of the 2cv

為了解決auto的問題，作者Charlestone, Ellie 這樣論述：

Ellie Charlestone is a prolific non-fiction author who has written on a variety of quirly subjects such as the Citroen 2CV, tractors and diggers.

auto進入發燒排行的影片

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決auto的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。

Robert Konieczny: Kwk Promes

為了解決auto的問題，作者 這樣論述：

Robert Konieczny is a graduate of Architecture at Silesian University of Technology in Gliwice, Poland. In 1996 he finished his studies at the New Jersey Institute of Technology. He established the KWK Promes architecture studio in 1999. Konieczny has been nominated multiple times for the European A

ward of Mies van der Rohe Foundation (for Aatrial House, OUTrial House, Komoda House, Broken House, Safe House, Auto-Family House, Living-Garden House in Katowice and Living-Garden House in Izbica). Konieczny’s practice has often been cited as one of the most exciting architectural studios in the wo

rld.

通過預測嚴重的矽穿孔和凸塊故障來強化三維積體電路電源供應網路

為了解決auto的問題，作者劉泳儀 這樣論述：

隨著科技進步並延續摩爾定律，三維積體電路設計以減輕二維晶片中的擁擠問題。三維積體電路利用矽穿孔和凸塊來連接不同層的晶片，形成堆疊的技術。然而在三維積體電路製程上，正面臨著各方面的問題與挑戰，例如良率及可靠性低、製造成本高等等。其中，矽穿孔和凸塊在製程中故障會造成電壓及電路的性能下降，嚴重更會導致功能故障。因此，本論文會針對電源矽穿孔和凸塊提出一個強化電源供應網方案，以確保當矽穿孔/凸塊故障時，電壓還是可以維持在可接受的壓降內。首先我們會用機器學習的方式去預測電源矽穿孔/凸塊的重要順序，以得到最差情況的電壓分析結果。然後，對最差情況的壓降利用增加恢復電源矽穿孔及電源條來對電源供應網進行修復，直

到壓降回復到定義的目標電壓。我們採用三個製程的實際電路來來測試我們強化後的電源供應網，分別是TSMC 180奈米、40奈米以及65奈米。實驗結果顯示，我們提出的電源矽穿孔/凸塊錯誤時強化電源供應網方案是有效的。