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華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出crucial記憶體評價關鍵因素是什麼，來自於長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦。

而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 陳良基所指導 劉庚錡的 以低差異領域自適應及特定領域弱注釋實現高效能室內場景解析 （2018），提出因為有 場景解析、自適應、弱監督、領域差異、效率的重點而找出了 crucial記憶體評價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了crucial記憶體評價，大家也想知道這些：

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決crucial記憶體評價的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。

以低差異領域自適應及特定領域弱注釋實現高效能室內場景解析

為了解決crucial記憶體評價的問題，作者劉庚錡 這樣論述：

開發能夠基於視覺感知執行類似人類行為的裝置是人工智慧領域的目標，而像素級別上的視覺資訊（例如場景解析）對於這樣的目標應用是有益的，近年來，由於深度學習的發展，這些任務取得了重大進展，然而，效率仍然是一個主要問題，我們提到的術語「效率」指的是數據收集和計算資源需求。由監督方法預測所得的結果雖然效果顯著，但必須依賴於大規模像素級別的標注資料，這是十分耗時且昂貴的，因此，減輕繁重的人力需求成為訓練過程中的關鍵議題。合成數據和弱監督方法被提出用來克服這一挑戰; 不幸的是，前者遭遇到嚴重的域轉移問題，而後者缺乏準確的圖像邊界資訊，此外，大多數現有的弱監督研究只能處理前景突出的「物體」。因此，為了解決這

個問題，我們提出一個輔助師生學習框架，通過自適應具有較低領域差異之輔助訊息（例如深度）及特定領域之弱注釋（例如真實外觀）構建的資訊來訓練這種不具轉移性的任務，此後，透過開發的兩階段投票機制，可以有效地將這種不完美信息整合起來。從推論階段的角度來看，計算資源的需求一直是最主要問題，典型的神經網路運行時需要大的記憶體和使用32位元浮點數計算，此外，上述的問題與僅具有幾個類別輸出的分類網絡不同，輸出需與輸入有相對應的關係包含維度和位置，這將耗費更多資源並且可能無法使用現有文獻所提供的方法來優化，然而大多數的研究仍致力於分類網絡上。在本論文中，考慮到現實世界應用的實用性和必要性，我們的目標是設計高效能

的場景解析演算法，須同時考量到標注資料的需求量、運算複雜度和性能。首先，通過對損失函數引入最小-最大歸一化，深度資訊得以減少室內場景的領域差異，此外，我們以現實到生成的重建生成器實現無監督感測器深度圖恢復。其次，我們通過深度自適應輔助師生學習以及特定領域的弱監督訊息提出了場景解析的演算法架構，我們基於兩階段整合機制提供損失函數訓練網路，以便產生更準確的結果。本論文所得之方法在評價函數mIoU方面的表現優於目前最佳的適應方法14.63%。最後，我們介紹了一種量化高效場景解析框架的方法，可以在只有1.8％的mIoU損失情況下，將模型大小減小21.9倍和激活值減小8.2倍。

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