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未來科技館 低功耗高性能AI神經網路之設計、加速及佈署
本團隊將基於LPCVC 2020的競賽成果以及ICCV 2019的神經網路骨幹架構，做多項的技術展示，包括Deployment of HarDNet on GPU (功耗：大於200瓦), FPGA (數十瓦), Raspberry PiGoogle Coral TPU (小於10瓦)。
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AI與IOT應用 未來科技展 低功耗高性能AI硬體加速器 / 高解析度即時影像分割與辨識技術
低功耗高性能AI硬體加速器：整合神經網路設計、模型壓縮、硬體加速器技術，使用少量運算及記憶體，於終端裝置實現低功耗、高精準度的效能。 高解析度即時影像分割與辨識技術：減少層與層之間的連線數量，優化內部cache的運作機制，大幅減少記憶體資料流量與所需的運算時間與運算功耗。
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未來科技館 用於智慧生活的靜態與動態視覺關鍵技術
"(1)動態視覺感測器可達到待機狀態低功耗且可分辨出移動中之物體並輸出其邊緣資料 (2)基於記憶體內運算實現仿神經架構以加速神經網路，降低系統延遲並提高能源效率 (3)以視覺為基礎結合本體感知之仿神經障礙物偵測演算法，具有快速低功耗之特性 (4)次世代記憶體內運算AI晶片、次世代無人機關鍵主晶片軟硬
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