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國立臺北科技大學 電子工程系 范育成所指導 蕭又升的 基於Slowfast Networks之動作識別與三維高效流水線卷積晶片設計 （2021），提出github.io template關鍵因素是什麼，來自於動作辨識、影片分類、神經網路、威諾格拉德、快速卷積運算。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 范育成所指導 廖冠瑜的 基於FPConv輕量化模型之三維點雲圖語義分割系統與快速卷積晶片設計 （2020），提出因為有 大型場景分割、神經網路、快速卷積運算、威諾格拉德的重點而找出了 github.io template的解答。

最後網站Create compelling Documentation with Github Pages - ITNEXT則補充：In this article, you will learn how to use Github pages as a new ... can be inspected at the GH repo, here's just the HTML template portion.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了github.io template，大家也想知道這些：

基於Slowfast Networks之動作識別與三維高效流水線卷積晶片設計

為了解決github.io template的問題，作者蕭又升 這樣論述：

隨著科技不斷的大步躍進，深度學習、大數據、物聯網等技術開始逐一蓬勃發展，其中電腦視覺的處理一直是近期不斷在探討的一項研究，影片的動作辨識更是一項艱難的任務。動作辨識的應用經常出現在醫療照護、自動駕駛、監控系統中，藉由動作識別我們可以更節省人力成本，也能減少人為上操作的失誤，為了更有效率的進行動作辨識，許多文獻都提出了自己的解決方案。目前在處理影片動作識別的神經網路架構規模都不小，因此本論文將朝著硬體輕量化的目標進行研究，而在眾多的文獻表明，卷積層在整體神經網路的運算占比相當的高，若能改善其運算效率，想必會替神經網路帶來不錯的效益。因此我們將根據改良卷積層為目標，來達到神經網路優化的效果，並且

我們將基於標準的數位晶片設計流程，實現該神經網路的卷積層架構，並藉由Winograd 演算法、線緩衝器、有效的流水線切割、可分離卷積、電路重複使用等硬體架構的設計來加速卷積的運算。最終在本論文的晶片設計中利用了重複使用電路的方法，使得邏輯閘數量減少了40.3%的使用，我們還使用了Line Buffer的結構使得記憶體讀取次數減少了74.6%，並且進行了有效的流水線排程，從原本僅能跑260M Hz改善成能夠跑至500M Hz。

基於FPConv輕量化模型之三維點雲圖語義分割系統與快速卷積晶片設計

為了解決github.io template的問題，作者廖冠瑜 這樣論述：

隨著科技日新月異，大數據、物聯網、深度學習等技術開始逐漸發展，其中又以深度學習中的二維影像辨識發展日益成熟，然而由於三維點雲圖資料與二維影像不同且相當龐大，再加上不同的點雲掃描方式將影響物體表面的反射率，進而造成點雲圖的資訊呈現產生不同的資料型態，基於上述種種原因，因此三維點雲圖的影像辨識卻仍在發展當中。目前處理三維光達點雲環境偵測的神經網路非常龐大，因此本論文結合投影法及點雲運算法進行三維點雲圖的大型場景語義分割，然後以基於FPConv與RandLA-Net結合出新的神經網路，利用深度可分離卷積與量化的方式來將模型輕量化。最後我們根據基於標準元件庫的數位積體電路設計流程實現出神經網路中的卷

積層運算，並透過Winograd 演算法加速卷積運算、可調變二維線緩衝器等硬體架構設計，來達到資料重複利用的方式來加速卷積運算。

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