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另外網站指紋辨識兆元商機台廠大有賺頭藍寶石基板、封測族群 ... - 財訊也說明：第三代也在開發中，厚度可進一步減少至三毫米。 . 他坦承，相較於iPhone 5S指紋辨識模組低於二毫米，金佶仍大 ...

明新科技大學 工業工程與管理系碩士班 吳嘉興所指導 鄒璦羽的 可靠度預估與可靠度驗證之研究-以光纖模組為例 （2021），提出指紋辨識模組英文關鍵因素是什麼，來自於加速壽命測試、可靠度預估實證。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電子工程學系 黃宗柱所指導 蔡政諦的 提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路 （2021），提出因為有 神經網路加速、容錯、AN Codes、三元二進碼的重點而找出了 指紋辨識模組英文的解答。

最後網站適用區域範圍之指紋辨識系統設計與實現則補充：故本論文提出以ARM (Advanced RISC Machines) RISC(Reduced Instruction Set Computer) 32-bit微處理器為主體，配合指紋模組(Fingerprint module) 設計能應用於區域規模的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了指紋辨識模組英文，大家也想知道這些：

可靠度預估與可靠度驗證之研究-以光纖模組為例

為了解決指紋辨識模組英文的問題，作者鄒璦羽 這樣論述：

本研究透過某上市科技生產之光纖模組進行其可靠度加速老化測試。期望從環境應力(如:高溫循環、高溫濕度操作、冷熱交錯衝擊....等)進行實證測試驗證，運用適當的環境應力了解加速壽命之關係為何，並使用適當的環境應力進行加速壽命測試。經由此預估了解其光纖模組平均失效時間(Mean Time Between Failure,MTBF)，再以實質上驗證加以確認光纖模組的平均壽命是否符合客戶需求。本論文以個案公司製造之光纖模組為研究對象，起先使用美軍軍規手冊(MIL-HDBK-217F)與零件規格書(Data Sheet)預估平均失效時間(MTBF)。光纖模組最後以高溫循環及老化作為加速壽命測試，實驗條件

高溫老化為+85℃及濕度75%RH作為加速壽命測試，以觀察光纖模組是否有失效特性發生，以其鑑定光纖模組平均失效間隔(MTBF)是否吻合要求。美軍軍規手冊(MIL-HDBK-217F)預估的平均失效間隔(MTBF)為412,611小時與零件規格書(Data Sheet)預估的平均失效間隔(MTBF)為278,570小時，相差134,041小時，經由383小時的加速壽命測試後零故障率通過客戶所需的規格，顯示出研究中所設置的可靠度測試環境所能負載規格可執行運作。綜上所述，本論文運用可靠度預估及可靠度實證鑑定方法，這過程中可得知光纖模組壽命範圍並可使用在產品設計與產品生產時的範本，以確保光纖模組的穩定

性及可靠度，過後其他產品也可以使用此方式，對產品商業化有一定的幫助。

提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路

為了解決指紋辨識模組英文的問題，作者蔡政諦 這樣論述：

在現今的社會中，由於電腦運算的速度一年比一年更為進步，使的人工智慧能夠再一次有飛躍的成長。因此，人類越來越仰賴人工智慧所帶來的生活上便利，例如:手機上的鏡頭進行臉部辨識、螢幕下進行指紋辨識、使用神經網路來進行細菌和病毒的藥物分析、更甚至是神經網路應用於車用晶片上來進行自動架駛系統上的道路偵測。當有大量的數據需要在短時間進行分群、分類時，就會使用到具有能快速處理大量且複雜的運算的神經網路系統，為了讓神經網路在短時間內運算龐大的數據，並且能夠保持具有高精準度及高可靠性，這兩項是神經網路的重要的議題。在神經網路加速的部分，現今已經存在了一些方法。其中，量化技術是一個能夠不僅低功耗且能夠使神經網路加

速的方法。有專家提出了QNNs(Quantized Neural Networks)量化神經網路[1]，更甚至有專家提出將權重偏移、激勵函數量化到只有一個位元為(+1,-1)的BNNs(Binary Neural Networks)，能夠節省大量的硬體成本，我們從中取的BNN的優點[2]能夠降低神經網路的功耗面積且有著QNN神經網路具有相同的高準確度的優點，我們使用TCB(Ternary Coded Binarized)二進位轉三元的方式，將原始二進位的數值化成(+,0,-)可以簡化位元及減少神經網路突觸，因此能夠降低運算次數。更能將複雜且大面積的乘法器與加法器化成加法器與減法器和移位來做神經

網路每一層的運算。在神經網路可靠度的部分，我們則是考量到神經網路若收到雜訊干擾時，雖然越靠近輸入層受到雜訊最後判斷時影響並不大，但是越靠近輸出層時，當受到雜訊影響往往判斷錯誤而失敗。我們使用具有保加性質的AN Codes，當神經網路運算到輸出側時，經過檢查若發現有錯誤則進行錯誤更正。由於使用二進位轉三元的轉換，我們的神經元在層內是加法與減法，AN Codes可以妥善的運用其特性，在編碼後經過幾層的運算後，便解碼輸出，若有錯誤可以透過運用伽羅瓦域(Galois Field,GF)來進行更正。

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