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國立臺灣大學 資訊工程學研究所 洪士灝所指導 黃楚翔的 基於一次性超網之深度神經網路推薦系統的效能評估 （2020），提出nas推薦mobile01關鍵因素是什麼，來自於神經網路架構搜索、效能估計、遷移學習。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 營建工程研究所 李振榮所指導 顏明順的 行動裝置應用輔助營建工地管理之探討 （2014），提出因為有 行動裝置、智慧型手機、雲端服務的重點而找出了 nas推薦mobile01的解答。

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基於一次性超網之深度神經網路推薦系統的效能評估

為了解決nas推薦mobile01的問題，作者黃楚翔 這樣論述：

近年來，許多邊緣計算平台已經引入了深度學習操作。然而，深度神經網絡模型的訓練仍然需要大量計算，並且在數據集龐大時需要雲服務和硬件加速器。此外，可以通過基於雲的神經體系結構搜索服務針對單一邊緣設備優化深度神經網絡模型，但對於多目標而言，計算成本可能會高得令人望而卻步，且自從數據集和設計以來，隱私問題就引起了關注。使用者必須向雲服務提供商披露邊緣設備相關資訊。在本文中，我們提出了一種有效的深度神經網絡推薦系統來解決上述挑戰性問題。首先，我們採用一種先前提出的方法，即一次性超網，以減少多目標神經結構搜索的計算成本。接著，我們提出使用端到端性能預測指標來解決隱私問題，這些指標僅要求用戶提供某些採樣網

絡體系結構的評估結果。我們利用遷移學習技術將數據集的特徵和硬件規格轉移到性能預測器中，以提高性能評估的效率，而不從用戶那裡獲取數據集和要求硬體規格。實驗表明，我們的方法只需要不到十分之一的樣本就可以實現相同水平的推理延遲性能預測，而只需要五分之一的樣本就可以預測圖像分類基準中的前一個類別的精確度。

行動裝置應用輔助營建工地管理之探討

為了解決nas推薦mobile01的問題，作者顏明順 這樣論述：

對現場監工人員而言，進行現場工程施工品質管理作業，要取得公司內部最新整合式資訊，仍然相當費時且不便。除此之外，以傳統紙本傳遞之方式，往往會有資源無法共享、訊息傳遞速度慢、上下溝通不易之因素等問題。本研究使用手機App的功能進行工作平台的開發，建置上無需另購置軟硬體成本，而且無程式設計經驗者亦可進行系統之開發與建置。本平台是以手持行動系統為基礎，建置一個營建工地管理導覽雛型系統，並搭配資料彙整與作業管理的雲端服務協作平台，可用來輔助現場監工人員快速查詢儲存下載，公司各部門所需營建工地管理的資訊。最後，透過實作案例的導入，使用上述之智慧型手持行動平台，經由網際網路的資訊分享，確實可有效提高工地管

理效率，使資訊溝通及資料彙整更加快速，因而帶動整體工程品質及績效的提昇。

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