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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9934成霖的問題，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)。

使用仲鎢酸銨作為化學氣相沉積法之前驅物生長二維單層二硫化鎢之研究

為了解決9934成霖的問題，作者黃政穎 這樣論述：

摘要Abstract誌謝圖目錄表目錄第一章、序論1.1 前言1.2 研究動機與目的第二章、文獻探討2.1 過渡金屬硫族化物的晶體結構和性質2.2 過渡金屬硫族化物的光學性質2.2.1 過渡金屬硫族化物的光激螢光光譜分析2.2.2 過渡金屬硫族化物的拉曼光譜分析2.3 過渡金屬硫族化物的表面形貌分析2.4 過渡金屬硫族化物的製備方法2.4.1 剝離法(Exfoliation)2.4.2 高溫分解法(Thermal decomposition)2.4.3 鉬基氧化物的硫化法(Sulfurization of Mo based oxides)2.4.4 氣相-固相成長(Vapor-solid gr

owth)2.4.5 化學氣相沉積法(Chemical vapor deposition)2.5 二維材料的轉移製程2.5.1 聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)的濕式轉移製程2.6 過渡金屬硫族化物的元件應用2.6.1 電晶體2.6.2 光電元件2.6.3 壓電元件2.7 仲鎢酸銨(Ammonium Paratungstate, APT)介紹2.7.1 鎢基化合物與冶金技術發展2.7.2 現代鎢冶金過程介紹及仲鎢酸銨製備2.7.3 仲鎢酸銨的性質與熱分解歷程第三章、實驗方法與分析儀器3.1 實驗流程3.1.1 基板清洗3.1.2 化學氣相沉積製程3.2 實驗設備與分析儀器3.2.1 實驗設備3.2

.2 分析儀器第四章、結果與討論4.1 仲鎢酸銨在高溫製程中的分解行為與實驗的可行性4.2 以仲鎢酸銨為前驅物製備二維二硫化鎢性質探討4.2.1 仲鎢酸銨熱分解驗證4.2.2 樣品光學分析4.2.3 樣品原子力顯微鏡分析4.3 樣品生長參數討論與最佳化4.3.1 實驗初期參數調整組4.3.2 晶粒尺寸生長與反應沉積位置討論4.3.3 奈米線分析4.3.4 去除奈米線實驗4.3.5 實驗結果討論與小結第五章、結論參考文獻