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逆向工程技術及實作

為了解決Car png的問題，作者王松浩,莊昌霖,熊效儀 這樣論述：

　　在工程和產品設計意義上講，如果把傳統的從「構思設計產品」這個過程稱為「正向工程」，那麼從「產品數位元模型電腦輔助製造或快速原型件」這個過程就是「逆向工程」。 也有稱之為「反向工程」或「還原工程」。 　　但是實際上，逆向工程源於商業及軍事領域中的軟硬體分析。其主要目的是，在無法輕易獲得必要的生產資訊下，直接從成品的分析，推導產品的設計原理。逆向工程非常廣義，在科技領域中幾乎無所不在。比如軟體的逆向工程（Decoding）；積體電路和智慧卡的逆向工程；逆向工程在軍事上的應用都有非常驚人的例子。更有甚者，基因工程不就是浩瀚的逆向工程嗎？ 　　本書涉及的僅為逆向工程

一個部分：對3D實體模型進行掃描取得點雲資料，然後利用電腦軟體進行前置處理與曲面重建，進而得到精確的數位元模型。此項技術在工業產品開發與改進、醫療、考古等眾多領域有著非常廣泛的應用。 　　隨著科學技術的飛速發展，應用於逆向掃描的硬體設備日新月異，但是要對點雲資料進行精準及美觀的曲面重建則是需要非常多的手段及技巧。 　　初學者對於使用逆向工程軟體進行3D模型編輯及曲面重建時，往往有不同程度的望而生畏感。而筆者具有近十八年逆向工程教學和運用經驗，因此在教學中提綱攜挈領，應材施教，僅利用一個學期的18週54學時（包括考試）就能夠使學生基本上融會貫通，運用自如，效果顯著。 　　根據多年教學經驗，

本書圖文並茂，儘量省略不十分必要的長篇累述；並將各項指令的具體介紹融入實作範例之中，以達到事倍功半之效果。本書在實際軟體操作部分儘量詳細，使讀者逐漸體驗到能夠「無師自通」的感受。此外在主要操作步驟的敘述部分還加入了英語翻譯，可供本籍或外籍讀者參考。  

Car png進入發燒排行的影片

基於繪圖處理器多執行緒之流水線平行演算法之LeNet實現

為了解決Car png的問題，作者金彥成 這樣論述：

LeNet卷積神經網路於1998年提出，LeNet作為卷積神經網路的鼻祖，為卷積神經網路這個領域奠定了良好的基礎。卷積神經網路因為卷積運算而能在圖像中良好的取得圖像中的特徵。但卷積在運算上有著很高的計算複雜度，因為如此高的計算複雜度，使卷積神經網路為了得到結果都需要一段時間。本論文提出一個流水線平行演算法，透過繪圖處理器的多執行緒與CUDA技術，將該演算法應用於LeNet架構加速，可以將原始LeNet的卷積層和池化層平行處理，加速整個神經網路的運算速度。此演算法也可以套用到其他擁有卷積層和池化層的卷積神經網路使用。本實驗平台使用第四代Intel Core I5-4570 @3.20GHz中央

處理器，GPU使用Nvidia Geforce GTX960 2GB顯示卡。實驗結果表明透過GPU使用流水線平行演算法建構的LeNet神經網路運算速度比起現在熱門的Tensorflow神經網路框架透過相同GPU所建立的LeNet神經網路快上四十三倍。