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淡江大學 電機工程學系碩士班 江正雄所指導 邱竑銘的 採用單一共用數位類比轉換器之音頻高動態範圍六位元二階離散時間三角積分調變器混合逐漸逼近式類比數位轉換器 （2021），提出放大英文zoom關鍵因素是什麼，來自於離散時間、三角積分調變器、逐漸逼近式類比數位轉換器。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 黃英慈的 基於卷積神經網路與遷移學習應用於人臉辨識之研究 （2020），提出因為有 人臉偵測、人臉辨識、卷積神經網路、遷移式學習的重點而找出了 放大英文zoom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：

除了放大英文zoom，大家也想知道這些：

採用單一共用數位類比轉換器之音頻高動態範圍六位元二階離散時間三角積分調變器混合逐漸逼近式類比數位轉換器

為了解決放大英文zoom的問題，作者邱竑銘 這樣論述：

近年來物聯網與人工智慧（AIOT）及5G產業的快速發展，使得行政管理、工業效率以及生活便利等方面進入嶄新時代；相關應用的產品中需要多樣化傳感器（Transducer）來接收各式各樣的訊號，而省電且高效率的類比數位轉換器（Analog-to-digital Converter, ADC）則為這些傳感器電路的核心。 為符合越來越高的應用複雜度，以及效能需求，傳統的ADC架構已經不敷使用，使得近年來許多研究採用了混合式的設計架構，混合多種傳統ADC，來擷取不同架構的優點用以互補；其中一種組合便是通過在DSM中結合低功耗SAR ADC作為多位量化器，可以實現同時兼顧高解析度、高動態範圍以及低功

耗的要求，使得此種組合成為混合型ADC廣泛採用的架構。但在此類架構中，會使用到多個功能相似的DAC，而這些DAC通常由面積巨大的被動元件所組成；多餘的DAC會製造許多冗餘的面積消耗。因此本論文提出一種可應用在DSM混合SAR ADC架構中的類比電壓回授技術，使用硬體再利用特性，把多個相似的DAC合併為一個共用DAC，來達到節省面積的效果。 本論文以六位元二階離散時間(Discrete time, DT)DSM混合SAR ADC為系統架構，並採用UMC 0.18um CMOS製程，工作電壓為1.8V，應用於音頻信號，超取樣率64倍，來實現此技術。

基於卷積神經網路與遷移學習應用於人臉辨識之研究

為了解決放大英文zoom的問題，作者黃英慈 這樣論述：

近年來，卷積神經網路的發展帶動下，人臉偵測和人臉辨識取得很大的進步；多種獨特且新穎的神經網路架構被提出以解決各種人臉偵測與辨識的問題。不同應用需要不同的架構，像是因應COVID-19 的紅外線熱像儀只需要確認人臉；但在監視或門禁系統上，則大都需要在大畫面中先偵測臉部，再辨識臉部。本文的臉部偵測與辨別系統上可分成三大部份：臉部偵測、臉部定位、臉部識別。人臉偵測方面，本文提出了一個結合人臉偵測和人臉辨識的卷積神經網路架構，臉部偵測是使用跨平台的電腦視覺庫中的架構先擷取人臉的候選區域，再對圖像做預處理，透過旋轉角度、放大及縮小…等方式增加訓練數據集，接著使用遷移式學習來提取辨識用的特徵。因為損失函

數的定義方式，兩張臉分別得到的特徵間之距離就可以直接反應兩張臉的相似度。

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