檢索結果(共7筆)
龔千芬;郝沛毅;
頁: 239-276
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;醫學訊息學;生成對抗網路;
Keywords: : Sepsis early warning model;Deep learning;Fuzzy support vector machines;Medical informatics;Generative adversarial network;
摘要: 敗血症是一種可能導致死亡的嚴重疾病，根據世界衛生組織的統計，每年大 約有 600 萬人因為敗血症休克而死亡，死亡率高達 50％。敗血症發作的早期預 警和及早的干預治療，可以避免絕大多數的敗血症休克死亡的發生。人工智慧演 算法的蓬勃發展與重症監護病房的大量病患...
引用 導入Endnote
頁: 239-276
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;醫學訊息學;生成對抗網路;
Keywords: : Sepsis early warning model;Deep learning;Fuzzy support vector machines;Medical informatics;Generative adversarial network;
摘要: 敗血症是一種可能導致死亡的嚴重疾病，根據世界衛生組織的統計，每年大 約有 600 萬人因為敗血症休克而死亡，死亡率高達 50％。敗血症發作的早期預 警和及早的干預治療，可以避免絕大多數的敗血症休克死亡的發生。人工智慧演 算法的蓬勃發展與重症監護病房的大量病患...
引用 導入Endnote
邱佩玲;李開暉;
頁: 77-96
日期: 2013/01
卷期: 20(1)
關鍵字: 視覺機密分享;擴充型視覺機密;自然影像;傳輸風險;
Keywords: Visual secret sharing;Extended visual cryptography scheme;Natural images;Transmission risk;
摘要: 傳統視覺機密分享機制產生雜點分享圖，藉以安全地分享機密影像。但雜點分享圖的外觀難以辨識，造成管理分享圖困難。此外，雜點分享圖傳遞過程中，極容易招致被偵測與攔截的風險。前人所提擴充型視覺機密分享機制，在雜點分享圖上添加有意義的偽裝圖，以解決管理困難的問...
引用 導入Endnote
頁: 77-96
日期: 2013/01
卷期: 20(1)
關鍵字: 視覺機密分享;擴充型視覺機密;自然影像;傳輸風險;
Keywords: Visual secret sharing;Extended visual cryptography scheme;Natural images;Transmission risk;
摘要: 傳統視覺機密分享機制產生雜點分享圖，藉以安全地分享機密影像。但雜點分享圖的外觀難以辨識，造成管理分享圖困難。此外，雜點分享圖傳遞過程中，極容易招致被偵測與攔截的風險。前人所提擴充型視覺機密分享機制，在雜點分享圖上添加有意義的偽裝圖，以解決管理困難的問...
引用 導入Endnote
李俊賢;陳玟彣;
頁: 475-507
日期: 2012/07
卷期: 19(3)
關鍵字: 類神經模糊系統（NFS）;粒子群演算法（PSO）;遞迴最小平方估計法（RLSE）;雜訊消除;計算智慧;
Keywords: Neuro-fuzzy system (NFS);Particle swarm optimization (PSO);Recursive least squares estimator (RLSE);Noise canceling;Computational intelligence;
摘要: 影像訊號進行傳輸或轉換的過程中經常會受到其它訊號的干擾，導致影像失真的情形發生。為解決此問題，本研究針對灰階影像失真之問題提出一計算智慧之方法，以Takagi-Sugeno類神經模糊系統為架構，結合粒子群最佳化演算法（PSO）與遞迴最小平方估計法（RLSE）建構出複合學...
引用 導入Endnote
頁: 475-507
日期: 2012/07
卷期: 19(3)
關鍵字: 類神經模糊系統（NFS）;粒子群演算法（PSO）;遞迴最小平方估計法（RLSE）;雜訊消除;計算智慧;
Keywords: Neuro-fuzzy system (NFS);Particle swarm optimization (PSO);Recursive least squares estimator (RLSE);Noise canceling;Computational intelligence;
摘要: 影像訊號進行傳輸或轉換的過程中經常會受到其它訊號的干擾，導致影像失真的情形發生。為解決此問題，本研究針對灰階影像失真之問題提出一計算智慧之方法，以Takagi-Sugeno類神經模糊系統為架構，結合粒子群最佳化演算法（PSO）與遞迴最小平方估計法（RLSE）建構出複合學...
引用 導入Endnote
侯永昌;官振宇;
頁: 131-154
日期: 2010/07
卷期: 17(3)
關鍵字: 視覺密碼;漸進式視覺密碼;機密資訊分享;不擴展分享影像;有意義的分享影像;
Keywords: Visual Cryptography;Progressive Visual Cryptography;Secret Sharing;Unexpaned Share;Meaningful Friendly Share;
摘要: 視覺密碼是一種資料加密的方法，其作法是將機密資訊分散為n張雜亂的(noise-like)分享影像(shares)，讓每一個參與機密分享的人都分別持有一張分享影像，其目的是希望透過分享影像間的疊合，並藉由人類的視覺系統即可直接對加密資訊進行解讀。當要還原機密影像時，假如有超...
引用 導入Endnote
頁: 131-154
日期: 2010/07
卷期: 17(3)
關鍵字: 視覺密碼;漸進式視覺密碼;機密資訊分享;不擴展分享影像;有意義的分享影像;
Keywords: Visual Cryptography;Progressive Visual Cryptography;Secret Sharing;Unexpaned Share;Meaningful Friendly Share;
摘要: 視覺密碼是一種資料加密的方法，其作法是將機密資訊分散為n張雜亂的(noise-like)分享影像(shares)，讓每一個參與機密分享的人都分別持有一張分享影像，其目的是希望透過分享影像間的疊合，並藉由人類的視覺系統即可直接對加密資訊進行解讀。當要還原機密影像時，假如有超...
引用 導入Endnote
陳建興;許中川;
頁: 81-109
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 文字探勘;網頁探勘;同義音譯詞;跨語言資訊檢索;中文音譯詞;
Keywords: text mining;Web mining;synonymous transliteration;cross lingual information retrieval;Chinese transliteration;
摘要: 使用中文語系的地方如台灣、香港與中國，並沒有統一的翻譯標準，以致於同一個外來詞通常被翻譯成數個不同的中文詞。例如，澳洲首都Sydney依其發音被翻譯成「雪梨」、「雪黎」或「悉尼」等不同的中文音譯詞。如此的翻譯結果，會導致搜尋引擎檢索資料不完整。例如，使用「...
引用 導入Endnote
頁: 81-109
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 文字探勘;網頁探勘;同義音譯詞;跨語言資訊檢索;中文音譯詞;
Keywords: text mining;Web mining;synonymous transliteration;cross lingual information retrieval;Chinese transliteration;
摘要: 使用中文語系的地方如台灣、香港與中國，並沒有統一的翻譯標準，以致於同一個外來詞通常被翻譯成數個不同的中文詞。例如，澳洲首都Sydney依其發音被翻譯成「雪梨」、「雪黎」或「悉尼」等不同的中文音譯詞。如此的翻譯結果，會導致搜尋引擎檢索資料不完整。例如，使用「...
引用 導入Endnote
呂奇傑;李天行;陳學群;
頁: 161-183
日期: 2007/10
卷期: 14(4)
關鍵字: 獨立成份分析;支援向量迴歸;財務時間序列預測;股價指數;
Keywords: Independent component analysis;Support vector regression;Financial time series forecasting;Stock index;
摘要: 由於財務時間序列資料具有高頻率、雜訊、非定態與混沌等性質，因此在現今時間序列預測領域中，向來被認為是一極具挑戰性的應用領域。本研究提出一結合獨立成份分析(Independent component analysis, ICA)與支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)之財務時間序列預...
引用 導入Endnote
頁: 161-183
日期: 2007/10
卷期: 14(4)
關鍵字: 獨立成份分析;支援向量迴歸;財務時間序列預測;股價指數;
Keywords: Independent component analysis;Support vector regression;Financial time series forecasting;Stock index;
摘要: 由於財務時間序列資料具有高頻率、雜訊、非定態與混沌等性質，因此在現今時間序列預測領域中，向來被認為是一極具挑戰性的應用領域。本研究提出一結合獨立成份分析(Independent component analysis, ICA)與支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)之財務時間序列預...
引用 導入Endnote