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國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 劉品佑的 應用於胸腔X光影像對位之暹羅式互相關金字塔形變神經網路 （2019），提出utc時間轉換器關鍵因素是什麼，來自於暹羅式神經網路、互相關層、特徵金字塔網路、注意力層、空間轉換器、微調網路、X光影像對位。
而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 呂良鴻所指導 顧博智的 應用於超音波影像系統之類比接收前端設計 （2017），提出因為有 Ultrasound imaging system、Analog receiver frontend、LNA、VCA、LPF的重點而找出了 utc時間轉換器的解答。
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軟件定義的GPS和伽利略接收機（附贈DVD）
為了解決utc時間轉換器 的問題，作者KaiBorreDennisM．Akos等 這樣論述：
軟件定義無線電（SDRs）概念的提出已有10多年的時間。自Dennis AKos於1997年第一次對基於軟件無線電的GPS系統進行了完整論述，幾個研究小組已分別在這一領域做出了自己的貢獻。因此，我們認為出版一本更新的書來介紹GPS系統軟件接收機的最新研究成果的時機已成熟，同時介紹即將投入使用的歐洲伽利略導航系統。GPS系統和伽利略系統同屬於全球導航衛星系統（GNSS）。
應用於胸腔X光影像對位之暹羅式互相關金字塔形變神經網路
為了解決utc時間轉換器 的問題，作者劉品佑 這樣論述：
本研究提出一個暹羅式互相關金字塔形變網路(Siamese Correlation Pyramid Deformation Network, SCPD-Net)，是一個結合暹羅式神經網路、金字塔網路、互相關層、注意力層、空間轉換器、微調網路的深度學習架構。藉由兩張不同時間拍攝的胸腔X光影像作為輸入影像，在本研究中前期拍攝的影像稱為移動影像，後期拍攝的影像稱為固定影像，經由深度學習神經網路產生前期影像變化到後期影像的形變場，最後前期影像會根據形變場進行扭曲得到形變影像，研究目的希望形變影像與固定影像越相似越好，並且能夠保留肺野內部紋理資訊。在進行傳統方法與深度學習架構前，會對輸入訊號進行前處理。
前處理首先利用深度學習網路將肺部區域擷取出來，去除掉影像中與肺部無關聯性的區域，接著使用直方圖匹配，使移動影像與固定影像間的每個區域亮度可以匹配，進而提升後續對位效果。研究方法的第一個部分為傳統方法，分別為優化器、相似度指標、插值器、轉換函式等功能區塊，其中，本研究會探討兩種轉換函式(BSpline、DisplacementField)對位效果的好壞。另一個為深度學習架構，前處理與傳統方法相同，將前處理後的影像當作輸入訊號，經過神經網路的推論生成形變場，進而對移動影像進行扭曲。在本研究中會分別比較傳統方法、VoxelMorph和我們提出的SCPD-Net的對位性指標、像素級相似度、語意級相似度
以及影像品質評估。研究結果顯示，本研究提出之深度學習架構超越最佳(State-of-the-Art)的深度學習架構以及傳統方法。傳統方法之Dice係數評估為0.9854，而本研究之深度學習架構在Dice係數評估為0.9878。在像素級相似度指標MSE的評估達到0.042。與目前許多相關文獻做比較，本研究的深度學習架構SCPD-Net皆顯示較好的結果，預期能提供一個有效地對位系統應用在醫療上，並提供給專業醫療人員一個參考指標。
應用於超音波影像系統之類比接收前端設計
為了解決utc時間轉換器 的問題，作者顧博智 這樣論述：
隨著可攜式和手持式超音波影像系統在各種應用上的需求增長，設計其類比前端電路變成一個重要的議題，尤其是在有限的功率預算下，設計出最大的動態範圍。此篇論文使用0.13-µm CMOS製程實作一個接收鏈路，其中包含低雜訊放大器(LNA)，壓控衰減器(VCA)，可程式化放大器(PGA)，以及低通濾波器(LPF)。使用合理的功耗，LNA的雜訊以及線性度表現良好，可得到最佳的動態範圍。此外，在LNA的其他規格諸如輸入阻抗匹配，消除直流偏移，共模回授，以及過載回復時間也都進行考量。在接續的VCA之中，在考量控制增益範圍，誤差，線性度，雜訊，以及不匹配性之後，本論文呈現完整的設計流程包含細部尺寸方法。本論文
提出一個全新的電阻線性化技巧應用在VCA中，其中元件的短通道效應也適當的考慮到了。之後的PGA中，設計了兩個增益模式以供選擇，以對應預計的類比數位轉換器的震幅。最後，LPF設計成三階的形式，並且有兩個可控制的頻寬。根據系統需求以及功耗預算，接收鏈路中重要的設計參數都進行詳細考量。使用3.3伏特的電源電壓，此類比接收前端電路達到1.1 nV/rtHz的輸入雜訊，42 dB的控制範圍，在2 VPP的輸出條件下所有諧波失真皆控制在-50 dBc之內。此電路僅消耗80 mW，可與部分市售產品匹敵，非常適合應用在手持式應用中。