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未來科技館 基於深度學習之異常檢測
我們針對不同應用所研發的三種異常檢測模型僅需正常資料來訓練。對異常事件偵測，我們訓練一個自編碼器進行前景與光流的預測，異常行為偵測使用人物姿勢的估測，預測未來的人體姿勢，兩者皆以預測的誤差為異常分數。對於影像的瑕疵檢測，我們使用不同大小的截圖，令模型萃取特徵後與正常資料比對，以計算各區域的異常分數。
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AI與IOT應用 未來科技展 人工智慧高效能計算系統
AIExplore團隊的巨量影像雲端技術，可建構出可通用的平台，讓專業領域的業者，在不需AI工程師的情況下，可藉由本身在該領域如智慧醫療、智慧製造、智慧城市、智慧監控等專業，在平台上快速建模，將AI應用於工作上。擁有高精準深度學習大腦，利用智慧腦學習，無需大數據，處理有限資料產生精準AI，可解決不良
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未來科技館 基於深度學習的光刻電路失真預測，光罩修正及新穎布局圖樣偵測的設計自動化技術
本案所發明的半導體光刻製程電路失真預測自動化技術，包含了一個基於深度學習之光刻失真預測模型，一個光罩圖樣修正模型，和一個新穎佈局圖樣偵測模型。被預測的新穎佈局圖樣，除了可送回設計端重新檢視之外，亦可送入製程端產生實際成品後作為訓練樣本，以修正這些深度學習式網路模型，精進模型的效能。
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