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國立彰化師範大學 電子工程學系 黃宗柱所指導 蔡政諦的 提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路 （2021），提出Verilog 三元運算子關鍵因素是什麼，來自於神經網路加速、容錯、AN Codes、三元二進碼。

而第二篇論文國立高雄師範大學 電子工程學系 林尚亭所指導 洪懿德的 兩種基於FPGA的智能小車系統實作比較 （2019），提出因為有 智能小車、場式可程式閘陣列、DE0-NANO開發板、DE10 NANO 開發板的重點而找出了 Verilog 三元運算子的解答。

最後網站Verilog晶片設計(第4版附範例光碟) | 誠品線上則補充：Verilog 晶片設計(第4版附範例光碟)：本書將IC設計實務經驗深入於範例探討， ... 運算元(Operand) 5-45.2.3 運算子(Operators) 5-45.3 應用實例5-225.3.1 3對8解碼 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Verilog 三元運算子，大家也想知道這些：

提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路

為了解決Verilog 三元運算子的問題，作者蔡政諦 這樣論述：

在現今的社會中，由於電腦運算的速度一年比一年更為進步，使的人工智慧能夠再一次有飛躍的成長。因此，人類越來越仰賴人工智慧所帶來的生活上便利，例如:手機上的鏡頭進行臉部辨識、螢幕下進行指紋辨識、使用神經網路來進行細菌和病毒的藥物分析、更甚至是神經網路應用於車用晶片上來進行自動架駛系統上的道路偵測。當有大量的數據需要在短時間進行分群、分類時，就會使用到具有能快速處理大量且複雜的運算的神經網路系統，為了讓神經網路在短時間內運算龐大的數據，並且能夠保持具有高精準度及高可靠性，這兩項是神經網路的重要的議題。在神經網路加速的部分，現今已經存在了一些方法。其中，量化技術是一個能夠不僅低功耗且能夠使神經網路加

速的方法。有專家提出了QNNs(Quantized Neural Networks)量化神經網路[1]，更甚至有專家提出將權重偏移、激勵函數量化到只有一個位元為(+1,-1)的BNNs(Binary Neural Networks)，能夠節省大量的硬體成本，我們從中取的BNN的優點[2]能夠降低神經網路的功耗面積且有著QNN神經網路具有相同的高準確度的優點，我們使用TCB(Ternary Coded Binarized)二進位轉三元的方式，將原始二進位的數值化成(+,0,-)可以簡化位元及減少神經網路突觸，因此能夠降低運算次數。更能將複雜且大面積的乘法器與加法器化成加法器與減法器和移位來做神經

網路每一層的運算。在神經網路可靠度的部分，我們則是考量到神經網路若收到雜訊干擾時，雖然越靠近輸入層受到雜訊最後判斷時影響並不大，但是越靠近輸出層時，當受到雜訊影響往往判斷錯誤而失敗。我們使用具有保加性質的AN Codes，當神經網路運算到輸出側時，經過檢查若發現有錯誤則進行錯誤更正。由於使用二進位轉三元的轉換，我們的神經元在層內是加法與減法，AN Codes可以妥善的運用其特性，在編碼後經過幾層的運算後，便解碼輸出，若有錯誤可以透過運用伽羅瓦域(Galois Field,GF)來進行更正。

兩種基於FPGA的智能小車系統實作比較

為了解決Verilog 三元運算子的問題，作者洪懿德 這樣論述：

本論文在研究嵌入式作業系統的基礎上，提出了基於FPGA的智能小車設計方案，通過採用Altera公司的Cyclone IV EP4CE22F17C6 DE0-Nano Board以及Cyclone V SE 5CSEBA6U23I7 DE10-Nano Board這兩款晶片為控制核心先去對各自的晶片做介紹，再去做D5M攝像機相同圖像捕抓功能來比較兩台智能小車上要經過多少差異性才能達到同樣的功能，藉以更了解兩晶片的優劣性。現今智能小車發展很快，從各行各業到小至兒童玩具都有實質成果，其基本可實現避障、探測等基本功能，有往聲控系統發展的趨勢。智能小車能夠實現避障功能，它的原理是主要通過超音波導引，來

實現識別物體，選擇正確路線，以避免衝撞。 FPGA從從前的可編程邏輯晶片轉變為可編程系統級晶片時，其在電路中的角色也已經從當初的邏輯膠合進階延伸到數位訊號接口、處理以及高密度運算等廣闊的範圍，應用到的領域也從通信延伸到更多領域，例如：工業控制、消費電子、醫療電子、汽車電子等。在這個分秒必爭的年代，電子產品更是快速進步，在過去我們常使用的控制電路常因為體積過大、價格不斐等因素正逐漸因不符合現代人的需求而淘汰，FPGA 便是為追求小而美的電路而問世之產物，也使得廠商大量生產與開發更新功能更強的產品，因此廣受好評，也因為大量生產使每一個想要學習的人們不會有很大的負擔。使用VERILOG描述語言

可輕易的減輕與簡化系統到硬體結構的轉譯負擔，以再用性及擴展性來提高效率。此次論文研究，除了解Cyclone IV EP4CE22F17C6 DE0-Nano Board以及Cyclone V SE 5CSEBA6U23I7 DE10-Nano Board的內部構造外，並學習將所需求之控制電路以Verilog做規劃去程式撰寫來達成目的。

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