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未來科技館 邊緣人工智慧推論系統之智產元件產生器
"1. 自動生成基於卷積神經網路之硬體架構之Verilog code工具:針對現行比較常用的DNN網路可生成4種不同的硬體架構(output/ weight stationary, 樹狀結構, NVDLA)。 2. 可視效能指標分析工具: 根據選擇的DNN模型，與硬體架構規格的選擇，分析效能指標"
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未來科技館 數據驅動之冰水系統智慧節能技術
本研究探討由循環管路聯結多個冰水主機、冷卻水塔以及水泵等主要設備所組成的複雜冰水空調系統之節能效益。基於大數據驅動之深度學習建模方法提供冰水系統的優化參數，降低冰水系統的耗電量。從實驗表明，本項技術在友達光電龍潭廠既有的節電效率上，約能往上再提升2.4。此方法目前已經具體實現在友達光電的多個廠房。
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未來科技館 可擴增與模組化之AI硬體加速器
"1. 使用PE Cluster使運算可重組，可模組化成36X的PEs，最高支援2160PEs 2. 可組態成高運算吞吐量或低功耗獨立IP，高效能下在2160PEs在200MHz可達864GOPS"
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先進材料&綠能 未來科技館 奈米流體/超音波霧化微量潤滑系統開發與應用智慧化建模方法提升微加工製程之多重品質特性研究與最佳化預測模式建立
本技術開發之奈米流體/超音波霧化微量潤滑系統是不同於一般微量潤滑技術採用高壓空氣霧化的方式，其是先利用空化作用的特性可將微量之奈米流體分散為極小的粒子，並可有效分散奈米粒子因凡得瓦力作用產生的鍵結團聚現象。再透過高壓空氣進行第二階段霧化，使得奈米流體之油霧顆粒更容易進入微小微加工切削區進行冷卻潤滑。
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