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國立中正大學 資訊工程研究所 何建忠所指導 高懷謙的 Increasing the Fault Tolerability of 3D NAND Flash In-memory Computing Architecture with MDS Coding for DNN Inference （2021），提出工程計算機991關鍵因素是什麼，來自於快閃記憶體、記憶體內計算、神經網路加速、計算可靠度。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 王家慶所指導 薩克蘭的 基於深度學習以及中醫理論之虹膜學體質分類系統理論 與實作 （2021），提出因為有 虹膜學、電腦輔助診斷、醫療保健、深度學習、機器學習、另類療法、生成式對抗網路、虹膜圖像生成、信號合成、超解析度影像 技術、生物辨識的重點而找出了 工程計算機991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：

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Increasing the Fault Tolerability of 3D NAND Flash In-memory Computing Architecture with MDS Coding for DNN Inference

為了解決工程計算機991的問題，作者高懷謙 這樣論述：

記憶體內計算(Computing in Memory)近年來逐漸成為神經網路的硬體加速策略中一個重要的領域，透過打破傳統馮紐曼(Von Neumann)計算機架構的記憶體牆帶來更好的計算效率。3D NAND Flash在眾多記憶體材料中以其非揮發性以及高記憶體密度的特性，在神經網路的應用上有相當大的潛力成為記憶體內計算的實現平台。然而3D NAND Flash先天的資料可靠度議題在記憶體內計算的應用中對計算穩定度形成一定的風險，而傳統的錯誤糾正碼(Error Correction Code, ECC)在神經網路這類讀取頻繁的應用中也造成相當大的讀取成本。為了探索應用於記憶體內計算改善計算可靠

度的方法，本論文探討過去以單層單元(Single Level Cell, SLC)為主的記憶體內計算架構的可靠度特性，並提出多層單元可行的記憶體內計算架構，並針對多層單元的記憶體內計算架構提出基於MDS Code的估計算法，透過改善計算中對於Error Bit的承受能力以延緩資料反覆更新造成的記憶體壽命下降議題。為了從提高計算容錯能力改善計算可靠度以解決NAND Flash反覆更新資料造成的壽命下降議題，我們提出MDS Coded Approximate MAC Operation方法，透過資料編碼以及3D NAND Flash記憶體內計算的平行化達到高吞吐量的估計算法，並針對我們的方法提出一

系列的最佳化策略。實驗結果表明，我們的方法可一定程度修正矩陣運算的結果，在Error rate為0.1%修復約26%的矩陣乘法誤差，並且延長資料須重新寫入的週期，在3D TLC NAND Flash延長約7天，在3D MLC NAND Flash延長約210天。

基於深度學習以及中醫理論之虹膜學體質分類系統理論 與實作

為了解決工程計算機991的問題，作者薩克蘭 這樣論述：

在過去幾年中，深度學習開始在不同領域的醫療保健中產生巨大影響。深度學習方 法在醫療保健領域比較常見的應用在於設計一個可以輔助疾病診斷和自動分析醫學 圖像的系統，用以幫助制定治療計劃。人眼對於醫學圖像辨識的難度相當高，即便深 度學習 (DL) 方法在圖像識別方面表現良好，應用在醫學影像中仍是前所未有的挑戰。 在虹膜圖像處理中實施電腦輔助技術，並將虹膜學與中醫 (TCM) 相結合是數位圖像 處理和人工智慧研究的一個具有挑戰性的領域。本論文重點將討論如何處理虹膜診 斷中的挑戰性問題：(1) 如何開發基於深度學習的計算機輔助診斷 (CAD) 方法來自 動化虹膜學應用程序； (2) 如何處理數據集中的

類別不平衡問題；(3) 如何將圖像分 辨率提高使得能夠在後期使用深度學習技術。因此，訓練深度學習模型以識別特定 模式是一項艱鉅的任務。 對於第一個問題，本篇提出的方法結合了基於虹膜識別框架的電腦視覺技術和使用 卷積神經網路的圖像分類方法，替為醫療保健行業中創造了一種新方法。 數據集當中存在戴眼鏡的眼睛圖像、瞳孔過大和過小的圖像、虹膜位置錯位的圖像 等異常類別，造成數據集類別高度不平衡。 這種異常情況會引起虹膜分割和遮罩預 估的失敗，進而導致虹膜識別和虹膜診斷的失敗。為了解決類別不平衡問題並生成 更多稀有虹膜圖像，我們提出了一種數據增強方法，該方法使用具有梯度懲罰的條 件式 Wasserstei

n 生成對抗網路（CWGAN-GP）生成少數虹膜圖像，從而為稀有數據 收集節省了大量人力成本。 在數位影像中，圖像分辨率在各種影像處理技術皆為重要因素。若分辨率低，則難以 被虹膜學與虹膜辨識使用。為了提高圖像分辨率來獲得更好的分類效果，我們提出單 張圖像超分辨率(SISR)演算法─DDA-SRGAN，基於生成對抗式網路(GAN)中使用掩碼 注意機制(mask-attention mechanism)。

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