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傅立葉轉換是現代人類文明中最重要的技術之一。大到引力波的發現(引力波的主結果就是基於傅立葉轉換的時頻分析結果),神經科學研究的最前沿,小到修圖演算法(PS,濾鏡)、修音演算法,甚至到現代生活的最基本需求:WiFi或者4G訊號,你都能從其中看到傅立葉轉換的身影。但是它的機制又是什麼呢?除去那些複雜的數學公式,我們能簡單的從概念上理解它,然後再輕而易舉的利用它麼?
在本課程中,你會學到:
傅立葉轉換的理論和計算基礎,特別是如何將傅立葉轉換應用到訊號處理、資料分析和影像濾波中去。本課程不僅僅包含基礎內容,而且也包含傅立葉轉換的高階技巧,如非平穩性的作用,頻譜解析度,標準化,濾波等。所有的影片都包含MATLAB 和 Python 的程式碼,你可以通過學習和使用它們來更好的理解傅立葉轉換,也可以使用相關的程式碼來解決你當前遇到的問題。
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#成功案例
#數位無限
義守大學借助 AI-Stack 管理 GPU 共用資源,加速推動 AI 醫學創新研究
有感於 AI 運算資源有限、但校方期望做更多的學術/產學研究,認為未來可能出現排隊爭取資源的景況,所以務求分配機制公平合理,且須杜絕資源濫用現象,因而需要透過「金錢」、「時間」來控制資源使用效率;數位無限軟體藉由完整細緻的功能設計,妥善滿足這些期望。
建置過程當中較大的挑戰在於容器鏡像;因部份系所要求安裝的鏡像帶有較複雜的參數,需要被設定在 AI-Stack中,算是不甚輕鬆的工作。所幸原廠數位無限軟體發揮優異的技術力與執行力,協助義大順利克服這項挑戰。
舉例來說,經常用於醫學影像處理的 MATLAB 鏡像,帶有認證授權機制,假使 AI-Stack 未做對應的參數調整,意謂使用者每次啟動 MATLAB 時,皆須通過帳密驗證,導致使用體驗不佳。後來數位無限軟體悉心將授權碼寫入 AI-Stack 平台程式,使帳密驗證程序能夠被 Bypass,方便使用者在登入 AI-Stack 後可以直接進入 MATLAB 環境執行訓練工作。
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#成功案例
[數位無限AI-Stack成功案例]
義守大學借助 AI-Stack 管理 GPU 共用資源,加速推動 AI 醫學創新研究
有感於 AI 運算資源有限、但校方期望做更多的學術/產學研究,認為未來可能出現排隊爭取資源的景況,所以務求分配機制公平合理,且須杜絕資源濫用現象,因而需要透過「金錢」、「時間」來控制資源使用效率;數位無限軟體藉由完整細緻的功能設計,妥善滿足這些期望。
建置過程當中較大的挑戰在於容器鏡像;因部份系所要求安裝的鏡像帶有較複雜的參數,需要被設定在 AI-Stack中,算是不甚輕鬆的工作。所幸原廠數位無限軟體發揮優異的技術力與執行力,協助義大順利克服這項挑戰。
舉例來說,經常用於醫學影像處理的 MATLAB 鏡像,帶有認證授權機制,假使 AI-Stack 未做對應的參數調整,意謂使用者每次啟動 MATLAB 時,皆須通過帳密驗證,導致使用體驗不佳。後來數位無限軟體悉心將授權碼寫入 AI-Stack 平台程式,使帳密驗證程序能夠被 Bypass,方便使用者在登入 AI-Stack 後可以直接進入 MATLAB 環境執行訓練工作。
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