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自適應浮點數量化模型2D-CNN-LSTM方法用於通過咳嗽聲自動檢測肺部...

吳宥謙

自適應浮點數量化模型2D-CNN-LSTM方法用於通過咳嗽聲自動檢測肺部疾病 = Adaptivfloat quantization model 2D-CNN-LSTM approach for automated lung disease detection through cough sound

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	Adaptivfloat quantization model 2D-CNN-LSTM approach for automated lung disease detection through cough sound
作者:	吳宥謙,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	高雄市
出版者:	國立高雄大學;
出版年:	2024[民113]
面頁冊數:	iii,63葉圖,表 : 30公分;
標題:	卷積神經網絡
標題:	Convolutional Neural Network
電子資源:	https://handle.ncl.edu.tw/11296/38nk86
附註:	113年11月15日公開
附註:	參考書目: 葉59-63

自適應浮點數量化模型2D-CNN-LSTM方法用於通過咳嗽聲自動檢測肺部疾病 = Adaptivfloat quantization model 2D-CNN-LSTM approach for automated lung disease detection through cough sound
吳, 宥謙

自適應浮點數量化模型2D-CNN-LSTM方法用於通過咳嗽聲自動檢測肺部疾病 = Adaptivfloat quantization model 2D-CNN-LSTM approach for automated lung disease detection through cough sound / 吳宥謙撰 - 高雄市 : 國立高雄大學, 2024[民113]. - iii,63葉 ; 圖,表 ; 30公分.
113年11月15日公開參考書目: 葉59-63.
卷積神經網絡Convolutional Neural Network

自適應浮點數量化模型2D-CNN-LSTM方法用於通過咳嗽聲自動檢測肺部疾病 = Adaptivfloat quantization model 2D-CNN-LSTM approach for automated lung disease detection through cough sound
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300 $a 參考書目: 葉59-63
314 $a 指導教授: 潘欣泰博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學資訊工程學系碩士班
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610 0 $a 卷積神經網絡 $a 咳嗽信號識別 $a 長短期記憶 $a 肺部疾病 $a 自適應浮點數量化 $a 梅爾頻率倒譜系數
610 1 $a Convolutional Neural Network $a Cough signals $a Long Short-Term Memory $a Lung disease $a Mel-Frequency Cepstral Coefficients $a Quantization
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