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ai分離物件的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦安藤昭子（ANDOAkiko）寫的 向編輯學思考：激發自我才能、學習用新角度看世界，精準企畫的10種武器 和楊志剛的 分析信息：香農、維特根斯坦、圖靈和喬姆斯基對信息的兩次分離都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自經濟新潮社 和人民郵電所出版 。
國立臺北科技大學 電子工程系 李宗演所指導 程垣維的 應用於智慧農業之輕量化物件偵測神經網路設計 （2021），提出ai分離物件關鍵因素是什麼，來自於智慧農業、物件偵測、邊緣運算、深度可分離卷積、MQTT。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 范育成所指導 顏煒哲的 基於SPVCNN之三維大型場景語義分割系統與三維深度可分離卷積晶片設計 （2021），提出因為有 神經網路、大型場景分割、威諾格拉德、快速卷積運算的重點而找出了 ai分離物件的解答。
向編輯學思考：激發自我才能、學習用新角度看世界，精準企畫的10種武器
為了解決ai分離物件 的問題，作者安藤昭子（ANDOAkiko） 這樣論述：
網路時代的創新，每一件都與「編輯」的概念有關。 所有需要拆解、重組或整合情報的人，必讀的一本書。 你做了編輯，全世界的事你都可以做。 ——詹宏志（作家） 有了編輯歷練，等同於修得「精準和美學」兩個學分，終身受益。 ——蔡惠卿（上銀科技總經理） 編輯不只是一種職稱，而是用新角度觀看事物的能力。 面對龐大資訊、複雜情報時，能夠拆解、複製、學習和調整的思考方法，就是編輯。 身處無法預測變化的新常態時代， 正是磨練「編輯力」的最好時機， 讓你我不是等待變化，而是創造變化！ 提到「編輯」，你想到什麼？ 或許你想到的，多半都是和職業有關的技能。 事實上，編輯不是職稱，而是思考方式。 本
書所指的編輯，是從新角度、新方法觀看世界和面對資訊與情報，藉此引出每個人與生俱來的潛能。 每天我們都被許多情報圍繞，從「天氣如何？現在幾點？要穿什麼出門？要吃什麼？」這些都是情報，我們一邊編輯繁雜的情報、一邊生活。面對龐大資訊、複雜情報時，自由自在拆解、複製、學習和調整，這就是編輯。 本書作者安藤昭子師承日本著名的編輯教父松岡正剛，安藤將松岡傳授的編輯手法，濃縮為10種編輯常用的思考法，以實例、練習和解說，幫助我們找到學習觀看世界的新角度，包括： 1.注意力濾網：每個人心中都有篩選資訊的濾網，善用注意力濾網，可以得到好故事的線索 2.聯想：舉一反三的能力 3.同義詞：了解情報的「
地」（所在位置）和「圖」（表象），掌握情報的分母（「地」）與分子（「圖」） 4.類比：用相似的例子類推和說明 5.軸：「軸」指的是看世界的角度，換個角度觀看世界，必有新發現。 6.三點思考： ●三位一體：並列 ●三點一線：順序 ●二點分岐：一分為二 ●一點合成：二合為一 7.原型聯想：找出切入點或起源的能力 8.換句話說：更為精進比喻的能力 9.隱藏和揭曉：面對情報善於想像的能力 10.英雄之旅：以周遭的人物或公司為主角，用「離別→考驗→榮歸」三個歷程，寫出主角的故事 向編輯學思考，就能從新思考、新角度、新方法觀看世界，面對龐大情報，就能勇敢拆解、重組、整合。身處凡事無法預測的新常
態時代，正是磨練編輯能力的最佳時機，讓我們不是等待變化，而是創造變化！ ｜專文導讀｜ 松岡正剛（編輯工學研究所創辦人暨所長） ｜專文解說｜ 盧郁佳（作家） ｜一致推薦｜ 李惠貞（獨角獸計畫經營者） 周筵川（boven雜誌圖書館創辦人） 陳夏民（逗點文創結社總編輯） 陳頤華（日本文化誌《秋刀魚》總編輯） 蔡惠卿（上銀科技總經理） 詹宏志（作家）
應用於智慧農業之輕量化物件偵測神經網路設計
為了解決ai分離物件 的問題，作者程垣維 這樣論述：
近年來，隨著物聯網和AI深度學習的技術蓬勃發展，使得物與物之間的通訊越來越容易，以及影像資料越來越豐富。應用在智慧農業上，透過感測器來遠端監控農作物的資訊，以及攝像頭來檢測葉片的生長健康狀態，有效提升農業的生產力及品質。然而，大部分的物件偵測演算法，像是YOLOv4神經網路架構，在準確率方面能夠達到很高的水準，但是架構參數量過於龐大，導致部署在邊緣運算設備上無法即時處理。為了解決這個問題，本論文目的是將架構輕量化，並且在準確率和檢測速度之間有很好的權衡，於是將輕量級神經網路MobileNetv3取代原本的骨幹神經網路，以及利用深度可分離卷積使架構更加輕量化，因此本論文提出了不同寬度的Mobi
leNetv3-YOLOv4架構，來檢測柑橘葉片病狀。實驗結果顯示，與YOLOv4架構相較之下，最輕量的MobileNetv3-YOLOv4架構，參數量可減少5.65倍，FPS(Frame per second)為29.48，每秒增加38.14%幀數，準確率為97.74%，調寬後的MobileNetv3-YOLOv4-width1.4架構為效益最高的架構，參數量可減少4.55倍，FPS為28.87，準確率提升至98.84%，準確率最高的MobileNetv3-YOLOv4-width1.8架構，參數量可減少3.65倍，FPS為27.91，準確率達到99.65%。另外透過MQTT物聯網傳輸協議可
有效管理各個農場所關注的內容，以及負責將設備與設備之間的訊息傳輸。
分析信息：香農、維特根斯坦、圖靈和喬姆斯基對信息的兩次分離
為了解決ai分離物件 的問題，作者楊志剛 這樣論述：
本書力圖把對資訊問題的思考從香農的工具層次中解放出來，將其提升到哲學高度，尋找能夠打開思維空間的制高點和新視野。 本書嘗試從創新的角度獨立尋找認知資訊的路徑和方法，將哲學、心理學、語言學的分析工具進行歸納，以期形成適合研究主題的系統思路和方法。本書對波普爾的三元世界觀、三位一體腦和語言三元組這幾個哲學、心理學和語言學工具進行了系統性識別和梳理，用圖靈所說的“剝洋蔥皮”的方法觀察不同層次資訊結構的演化形態和進程，提出了系統思維邏輯的三個步驟：一是從資訊的本質出發—建立“主客體關係的存在形態”的視野；二是從資訊的主體性考察—分析資訊獨立存在的條件；三是從演化的趨勢判斷—探索獨立的資訊結構被異化
的可能性。 第一章論數位化資訊1 一、三元世界中的資訊、知識和智慧2 1、波普爾的三元世界觀2 2、其他三元世界觀3 3、知識和智慧在三元世界中的位置4 4、國內有關研究5 二、資料、資訊和知識的關係6 1、關於資料、知識和資訊的理解7 2、DIK金字塔9 3、結構化的理解10 4、KIME正方形11 三、數位化帶來的變化12 1、數位與數位化的意思12 2、數位化記錄的資訊和知識極大豐富14 3、數位化計算的結構化能力不斷增強15 4、數位化通信網路改變人類社會17 四、資訊的含義及其回歸18 1、資訊與含義的分離18 2、資訊的含義20 2、語義資訊的含義23 3、含義
的回歸31 五、資訊的含義如何實現35 1、人腦資訊處理系統36 2、情緒的回歸39 3、影響資訊含義獲取的方法41 六、三元世界的變化44 1、數位化資訊世界快速膨脹44 2、數位化資訊世界動態化46 3、數位化資訊的流變47 4、資訊超載和流變帶來的問題48 5、應對問題的辦法50 6、關於這個世界的名字51 七、繼續變化的世界52 1、AI重新崛起52 2、AI是否會成為新的一極54 3、賽博物理系統56 八、小結57 第二章關於語義資訊的若干隱喻60 一、資訊通信網路好像公路、鐵路、水路60 二、電、磁、光、紙等載體（通信信號）好像汽車、火車、輪船等運輸工具60 三、資訊的語法（符號
）好像集裝箱60 四、資訊的語義好像集裝箱裡裝的貨物61 1、準備工作61 2、雙方商定好的情景（定向通信情景）62 3、雙方沒商定好的情景（非定向通信情景）62 第三章論數字經濟治理67 一、涉及的主體和規則67 二、個人資訊、權利及保護68 1、個人資訊的性質和特點68 2、個人資訊的權利72 3、個人資訊的存在現狀75 4、個人資訊保護的難點78 5、未來個人資訊及權利的意義80 三、規則的修訂與更新82 1、舊約及向線上的延伸（舊約的修訂）82 2、區塊鏈新約的烏托邦實踐85 3、從機器之約延伸到人—人之約的距離88 4、新舊約的現實選擇90 四、AI道德和倫理92 1、道德和倫理9
2 2、道德判斷和倫理選擇93 3、關於AI道德和倫理問題的構建102 五、語義資訊的安全104 六、小結107 第四章第二次分離109 一、語言中的指稱和邏輯109 1、物件、名稱、記號和指謂110 2、關於指稱111 3、關於“說”和“讀”120 4、關於“不可說”121 5、指稱和邏輯123 6、老子的看法123 7、完全語義124 二、邏輯和指稱的分離124 1、維特根斯坦做的分離124 2、圖靈做的分離125 3、圖靈與維特根斯坦分離的比較128 4、喬姆斯基做的分離132 5、喬姆斯基和維特根斯坦分離的比較133 6、信息的兩次分離136 7、指稱的通信137 8、資訊兩次分離的
意義141 三、邏輯有沒有含義142 1、這個問題的意義142 2、為什麼認為邏輯是語義的一部分143 3、維特根斯坦的看法144 4、邏輯的客觀知識特徵145 四、指稱後面的東西為什麼“不可說”？147 1、指稱是意義的由來147 2、指稱是資訊傳送之前的東西147 3、作為摩擦力的指稱和交易成本147 4、維特根斯坦的努力和無奈149 5、能否用邏輯研究非邏輯問題150 6、邏輯和非邏輯的調和152 7、語法和語義如何連接153 8、作為旁證的道德兩難問題154 9、指稱語義和邏輯語義的比較155 10、用機器能否推算語義157 11、還能“說”點什麼158 五、關於指稱的作用的不同看法1
59 1、維特根斯坦的看法159 2、羅素和其他人的認識160 3、圖靈們的想法161 4、喬姆斯基對指稱的質疑165 5、對維特根斯坦的理解168 六、關於“強人工智慧和AI能否獲得意識”的問題171 1、到底該問什麼問題171 2、關於自我意識及其形成173 3、人類如何獲得自我意識173 4、關於意義和指稱語義產生的猜想175 5、真正該擔心的事情—機器會不會“頓悟”178 七、“順應語境的語義遷移能力”有關的研究179 1、直覺、暗默知識、類比和隱喻179 2、波蘭尼的暗默知識179 3、侯世達的類比180 4、隱喻—類比的表兄181 5、最神秘的地方182 6、批評與辯護183 八、
“西醫”和“中醫”184 1、哲學治病184 2、“中醫”和“西醫”184 3、“中醫”可期待嗎？186 附錄1189 附錄2202 附錄3204 參考文獻235 後記240
基於SPVCNN之三維大型場景語義分割系統與三維深度可分離卷積晶片設計
為了解決ai分離物件 的問題，作者顏煒哲 這樣論述：
近年來，科技飛速發展，自駕車產業日益成熟，自駕車系統結合了LiDAR感測器以及人工智慧的應用，使得現今自駕車能夠很好的理解駕駛場景，並迴避道路上的危險。由於LiDAR點雲不規則且無序的特性，我們需要對點雲資料進行預處理，並且挑選合適的演算法。透過良好的演算法，我們可以有效的辨識行車時的各個物件，進而減少意外的發生。本論文基於SPVCNN設計出高精確的神經網路，此網路結合了基於體素的處理方法以及基於點的處理方法，能夠精確的將道路上的場景進行分割，且場景中小型的物件也能夠精確地被捕捉到。在晶片設計方面，我們使用Winograd演算法來加速三維卷積的運算，並透過線緩衝器、卷積處理單元等硬體架構以及
深度可分離的處理方式，使資料能夠不斷地重複使用，硬體資源也能被有效使用，在運算效能及速度都有著不錯的成績。最後我們透過標準元件庫的數位積體電路設計流程來實現我的硬體架構。最後，我們提出的三維卷積加速晶片採用40nm的技術，並且以1GHz的頻率進行卷積運算，晶片的吞吐量及能源效率分別為1982.6(GOPS)和3993.9(GOPS/W)。