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兩岸晶圓代工製造業之生產力分析

為了解決win10固定ip設定的問題，作者蕭瑛傑 這樣論述：

IC(integrated circuit，積體電路) 晶圓代工製造產業(IC Foundry Industry) 屬於技術密集與資本密集之產業，為半導體產業中相當重要的一塊。本文旨在分析比較兩岸晶圓代工製造業之生產力。為了瞭解兩岸晶圓代工製造業的市場概況，本文首先以結構－行為－績效模型(Structure-Conduct- Performance model, S-C-P model)，探討晶圓代工製造業之表現，再以四大廠商市占率指標(CR4) 及賀氏指標(Herfindahl-Hirschman index，HHI)，計算出IC晶圓代工業為寡占市場的型態。此外，從政策上對於臺灣IC晶圓代

工廠商西進登陸議題，作政經情勢之質性分析，並提出臺灣晶圓廠商西進登陸的正負面因素。本研究以資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA) 之CCR與BCC模型，針對2012至2013年間，兩岸主要的八個純IC晶圓代工製造廠商(Pure IC Foundry)，以SPSS與DEAP統計軟體進行分析，將營業收入設定為產出變數，而投入變數則為固定資產、營業成本與員工人數三項，並據此比較個別廠商之整體技術效率情形。而後，根據所得出之個別廠商營運績效的實證結果，分析臺灣與中國大陸之廠商，投入成本不同所產生整體技術效率與生產力之差異。整體而言，臺灣廠商的純技術效率與規模效率，

表現皆優於中國大陸的廠商，但在純技術效率上的領先較明顯，而規模效率上的領先幅度相對些微，顯示出中國大陸廠商在廠房與機器設備上的大量投入，使得規模效率上與臺灣廠商之差距逐漸縮小。因此，對臺灣廠商而言，技術上的不斷研發創新與自有關鍵技術的保護，將是確保生產力之競爭地位優勢的重要環節。

適用於影像處理之VLSI架構實現

為了解決win10固定ip設定的問題，作者黃建銓 這樣論述：

隨著電腦視覺與網路通訊的蓬勃發展，各式各樣的多媒體應用愈趨普及，網路傳輸的使用也愈趨頻繁。多媒體應用包含了語音、影像、圖片等等，本論文研究方向主要針對影像部分。在影像取得或是傳送的過程，影像常常容易受到雜訊的干擾，雜訊會造成影像模糊或不易辨識，進而加深電腦視覺應用上處理的困難。一般來說，我們可以根據雜訊的分布情形，將雜訊分成為兩類，一是 fixed-valued impulse (固定脈衝)，二是 random-valued impulse (隨機脈衝)，固定脈衝又被稱為salt-and-pepper noise (胡椒鹽雜訊)，過去已有許多相關研究被提出來，可以有效的移除固定大小脈衝雜訊，

然而對於隨機脈衝雜訊，因為雜訊的分布不似固定脈衝雜訊單純，在處理上將大大加深其困難度，本論文將針對隨機脈衝來作探討。除了雜訊影響，隨著多媒體應用的繁榮，手持裝置、各式不同影像解析度之顯示器的普及，另一重要的議題即是影像縮放技術，影像縮放技術目前已經廣泛的使用在許多應用中，如：液晶電視，高畫質數位電視，醫學影像等等。當顯示的影像解析度不同於目的設備所設定的解析度大小時，就需要使用到影像縮放技術。此外，因為電腦視覺的發展，廣角鏡頭應用於監視和醫學上也愈趨普及，廣角鏡鏡頭的視角較寬，可以包容的景物場面較大，因此在表現空間環境方面具有較強的優勢。然而，利用廣角鏡頭所取得的影像資料，通常會受到桶狀扭曲效

應的影響。桶狀扭曲是一種放射狀對稱於鏡頭中心點的現象，影像外圍的區域因較高的壓縮率而產生扭曲的畫面。本論文除了針對隨機脈衝處理、影像縮放技術作探討，亦會對桶狀扭曲影像修正來作研究。對於許多即時處理的嵌入式多媒體應用產品來說，低複雜度、高效能之影像處理電路是不可或缺的；然而對消費者來說，在選擇消費性電子產品時，價格往往是最重要的考量，因此如何降低硬體成本，進而降低價格就成了非常重要的一個議題。本論文會針對此方向進行探討，研發低成本且適合以VLSI硬體實作的桶狀扭曲修正、去雜訊、影像縮放技術。首先針對桶狀扭曲修正技術，傳統的作法是利用座標轉換器（CORDIC）的硬體來計算出距離與夾角，但這樣的方式

需要大量的運算時間和極高的硬體成本，在此我們提出一個低成本的桶狀扭曲影像修正電路VLSI架構，藉由利用放射狀扭曲的特性和長度比例的相關聯性，來達成有效率的硬體實現。在影像去雜訊技術方面，我們提出了一個有效率的隨機脈衝雜訊移除演算法(DTBDM)及其硬體實作，此演算法包含決策樹雜訊偵測器和邊緣特性保留濾波器。有別於隨機脈衝雜訊處理的相關研究通常需要依靠遞迴運算來達到較好的重建影像品質，此方法僅需對整張影像處理一次即可得到不錯的重建影像，大大減少了其運算時間；除了計算複雜度較低之外，此演算法僅需兩列影像大小寬度的記憶體緩衝區，因此所需之硬體成本也低。實驗結果顯示提出的方法不論在主客觀數據上都比現行

的方法來的好。在影像縮放技術方面，我們提出了一個創新的影像縮放演算法以及其硬體實作。根據訊號插補誤差理論，提出之縮放演算法使用雙錯誤補償來使得插補值更為精準，並利用邊緣強化機制來加強影像邊緣的特性。硬體實作方面，我們採用了運算相依和硬體共用技術，更大幅降低其硬體電路成本。實驗結果顯示，和傳統一些較複雜高品質影像縮放演算法相比，此演算法僅需要較低的硬體成本，但在影像品質及數據比較上，都比傳統較複雜高品質影像縮放的方法有更好的表現。此論文提出之硬體架構之實現皆是使用Verilog硬體描述語言，並利用SYNOPSYS的Design Vision和TSMC的標準元件庫進行電路合成。根據合成結果，所提出

的設計在硬體成本與速度上皆有極佳的競爭力。