奈米膠帶評價的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

使用深度學習模型開發對準堆疊機器的二維材料自動搜索功能

為了解決奈米膠帶評價的問題，作者林上賀 這樣論述：

近年來科技日新月異，在半導體領域中，二維材料（Two-Dimensional Material, 2D Material）是在學術界中的一個研究方向，而本實驗室在對二維材料進行奈米元件的備製時，需要先透過膠帶將材料剝離，再由實驗人員使用光學顯微鏡去找出需要的薄層數材料，而這個過程可能會花上數十分鐘，相當地耗費人的精力。然而，由於電腦硬體越發進步，深度學習（Deep learning, DL）近年來的研究也隨之變得熱門，特別是在計算機視覺中的應用，故本論文欲使用電腦代替人眼來完成材料的搜索任務。我們選擇了使用深度學習的模型，但由於一般的深度學習模型擁有大量的參數，通常需要使用具備相當運算能力、

有著高成本設備的電腦才能在短時間內完成模型的運算，本實驗室為了製作高品質的奈米元件，自研了專門堆疊材料的儀器──對準堆疊機，該儀器也包含了光學顯微鏡與電腦，但由於成本考量，使用的電腦算力有限。因此，本論文致力於改良深度學習模型，並輔以自動對焦方法，讓對準堆疊機能夠自動且有效率地完成薄材料的搜索任務。根據本論文的成果，雖然成功縮短了低算力電腦運行模型所需的時間，完善了自動搜索功能，但也發現了目前對準堆疊機在機械結構上的不足之處，而本論文也對此提供了改進方案。