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國立中山大學 化學系研究所 陳軍互所指導 周湙程的 探討感光銀膠的底切現象 （2021），提出鯊魚工廠 後 避 震 推薦關鍵因素是什麼，來自於感光銀膠、底切、解析度、銀、光學微影。

而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 黃英哲所指導 趙柔筑的 有效部署GPU資源以利大量深度學習運算 （2021），提出因為有 人工智慧、物聯網系統、系統效能、GPU資源、GPU多工處理的重點而找出了 鯊魚工廠 後 避 震 推薦的解答。

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探討感光銀膠的底切現象

為了解決鯊魚工廠 後 避 震 推薦的問題，作者周湙程 這樣論述：

近年來科技進步快速，電子產品內部需求儲存量漸增，我們需要將零件小型化、輕量化，以提升效能及得到更多的功能性，因此需要縮小導電線寬及空間。在工業上使用光學微影技術 (Photolithography)取代傳統網版印刷技術 (Screen printing)，提升解析度的同時達到小型化、輕量化的目的。而在光學微影技術製造的導電線路中，經常有導電線路下層線寬比上層還窄，我們稱之為底切現象(Undercut)。底切現象會導致線路與基板接觸不足，進而使線路容易從基板剝落，造成解析度降低、短路的發生。為了理解底切的機制並降低線路剝落發生的機率，本研究透過添加光敏劑，控制銀粉比例、曝光時間、及顯影時間等變

因進行探討，觀察不同條件下底切的變化。我們發現在不同銀含量的感光銀膠 (Photosensitive silver paste)中，銀含量越高會使得底切現象更為嚴重，推測原因為曝光時感光銀膠中的銀粉會擋光，導致下層未固化，鹼洗過程中使底切現象更為劇烈。我們利用改變鹼洗時間證實了此推論，隨著鹼洗時間拉長，下層線寬越來越窄，以此推論下層為未固化層。接著我們試圖提升上層固化層厚度，降低下層未固化層在鹼洗中的影響，發現增加光起始劑比例使上層固化層交聯速率提升，上層固化厚度從36±1.7%提升至50±1.5 %，隨後透過添加奈米銀取代部分微米銀粉，使上層固化厚度進一步從50±1.5%提升至整體厚度完全固

化，將底切率從1.9改善至1.1，並使解析度上升。

有效部署GPU資源以利大量深度學習運算

為了解決鯊魚工廠 後 避 震 推薦的問題，作者趙柔筑 這樣論述：

為了改善傳統水產養殖的管理模式，利用人工智慧結合物聯網建立了水下自動辨識的監控系統。透過網路連接養殖池內的水下攝影機，再利用人工智慧在即時影像辨識的技術，讓系統自動去判斷水下的生物狀況，包含生物進食狀況、生物活動狀況。人工智慧的方法中，雖其運算量龐大，但因為其運算內容相似，因此可以透過加速平行運算的硬體GPU來加速運算的時間，提高同一時間內的辨識量。建立了完整的辨識系統後，有更多台需要辨識的攝影機時發現，辨識程式在使用辨識伺服器的運算資源的記憶體龐大，每一個辨識程式又只能處理一台攝影機的辨識，導致伺服器的運算資源的記憶體不足夠而無法同時處裡多部攝影機的辨識。這樣在協助更多場域養殖池的水下影像

管理上是一個困境。為了解決此問題，有兩個方向，一為減少辨識程式所使用的運算資源的記憶體，二為改良辨識程式使其有辦法辨識多部攝影機。第一個方法主要有限制程式運算資源的使用及模型剪枝的方法，不過在實驗結果中兩者雖能減少單一辨識資源的使用，不過在使用多組辨識程式的狀況時，其所節省的運算資源的記憶體沒有很多。此論文主要提倡第二種方法，改良辨識程式，使其有能力辨識多部攝影機。將透過三種方式：多路複用、平行處理、及整合多路複用及平行處理，來有效的部屬運算資源，使得伺服器能夠對更多的攝影機進行辨識，同時壓低辨識資源的使用。透過此論文介紹的方法，大幅改善了伺服器受到運算資源記憶體不足而無法對多部攝影機辨識的問

題。伺服器每秒辨識幀數要120幀時，原本將使用10GB的運算資源，透過平行處理的方法後，只需約4.2GB運算資源即可完成辨識。以同樣使用5GB的運算資源，原本只能辨識60幀，透過平行處理則可達到120幀。而多路複用方法可使系統辨識串流中，分配給不同的攝影機。因此此系統透過彈性的運用多路複用及平行處理，達到同樣運算資源下可以最少達到三倍的數量的攝影機辨識。

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