Vertex AI Vision的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

書中字有黃金屋 問題的答案無所不包論文書籍站 Vertex AI Vision

另外網站Announcing new generative AI experiences in Google ...也說明：Google Workspace is using AI to become even more helpful, ... our broader vision for how Workspace is evolving to incorporate AI as a ...

國立陽明交通大學 國際半導體產業學院 黃柏蒼所指導 高瑞憶的 應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路加速電路之精準度感知工作分配及資料排程技術 （2021），提出Vertex AI Vision關鍵因素是什麼，來自於記憶體內運算、卷積神經網路、低功耗、精準度感知工作分配。

而第二篇論文龍華科技大學 電子工程系碩士班 吳常熙所指導 吳家豪的 四軸手臂仿寫書法字之演算法設計 （2020），提出因為有 字形仿寫、二值化、頂點與交叉點估算、軌跡座標與半徑估測的重點而找出了 Vertex AI Vision的解答。

最後網站Perception AI - Google for Developers則補充：Learn to use the Cloud Vision API's text detection method to make use of Optical Character Recognition (OCR) to extract text from images.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Vertex AI Vision，大家也想知道這些：

應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路加速電路之精準度感知工作分配及資料排程技術

為了解決Vertex AI Vision的問題，作者高瑞憶 這樣論述：

在馮紐曼瓶頸下，具有深度學習能力的卷積神經網路運算(Deep convolution neural network, DCNN) 消耗大量的時間和能量在資料的傳遞上，為了突破這樣的瓶頸，記憶體內運算(Computation In-Memory, CIM)為此產生，可於單晶片中實現低功耗及快速存取的記憶體解決方案。本論文提出一種精確度感知工作分配的應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路節能加速電路，此加速器可以在不同深度下的YOLOv3模型分別運算8、6、4位元的加速電路。利用八個電晶體組成的靜態隨機存取記憶體(SRAM)執行多種位元運算子加速卷積運算模型後段並結合八個脈動陣列組成的數位硬體

加速單元陣列加速前段，主要係為了加速基於相較於其他文獻更深度神經網路及實現低功耗的記憶體內運算網路設計加速晶片。除了使用卷積縮減的方式減少運算數量以及混合精準度的模型減少靜態隨機存取記憶體的數量，這種映射方法實現了深度卷積運算中權重固定的情況下減少全局緩衝帶和計算組件間的數據訪問，因此減少對於動態隨機存取記憶體的數據移動。整體上，本論文所提出的架構相較於傳統加速網路架構可以達到12.481TOPS/W，面積則可以達到5.566mm2，是其他加速網路整體系統面積的0.621倍。

四軸手臂仿寫書法字之演算法設計

為了解決Vertex AI Vision的問題，作者吳家豪 這樣論述：

本篇論文提出了使用四軸手臂實現書法字仿寫的演算法設計，先在使用者介面上捕捉並估算出使用者書寫時，最慢軌跡速度與最快軌跡速度，作為書法字形仿寫演算法內需要調校的參數，它是用來調整軌跡半徑粗細的依據。使用者透過滑鼠操作於軟體介面上書寫書法字形，所提出的程式演算法可以取得字形的軌跡座標與半徑，再分別轉換成XY平面軌跡及Z軸的座標陣列，然後傳給四軸手臂來進行字形仿寫控制，最後透過攝像頭截取仿寫完成的字形進行誤差指標值的計算。擷取出來的圖像訊號具有雜訊或不易進行特徵擷取，因此會透過：中值濾波、高斯濾波和索伯算子演算技術，來保留圖像上的特徵訊號。接著透過二值化來尋找出書法軌跡的邊緣，並且利用八鄰域演算法

將邊緣畫素單一化得到邊緣的唯一路徑。取出的路徑座標藉由反正切公式（arctangent）可分別算出軌跡路徑的頂點與交叉點座標，最後利用交叉點與頂點做筆畫切割。得到的每一筆畫將會計算其中心軌跡與半徑，再藉由USB傳到四軸手臂進行圖像的字形仿寫。

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