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Offline activity的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Take Alongs, Trail Time寫的 DOTS & BOXES - Pencil & Paper Games for Offline Down Time on the Trail: Activity book for hikers, backpackers and outdoorsy expl 和Take Alongs, Trail Time的 3-D TIC TAC TOE - Pencil & Paper Games for Offline Down Time on the Trail: Activity book for hikers, backpackers and outdoorsy e都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立陽明交通大學 光電工程研究所 陳智弘所指導 李景量的 使用 FMCW 雷達和利用人工神經網絡進行運動生命體徵檢測 （2021），提出Offline activity關鍵因素是什麼，來自於調頻連續波、生命體徵、心率、非接觸監測、人工神經網絡。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 張添烜所指導 江宇翔的 應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計 （2021），提出因為有 記憶體內運算、物件偵測、關鍵字辨識、模型個人化的重點而找出了 Offline activity的解答。
DOTS & BOXES - Pencil & Paper Games for Offline Down Time on the Trail: Activity book for hikers, backpackers and outdoorsy expl
為了解決Offline activity 的問題，作者Take Alongs, Trail Time 這樣論述：
使用 FMCW 雷達和利用人工神經網絡進行運動生命體徵檢測
為了解決Offline activity 的問題，作者李景量 這樣論述：
由於對人們對健康的關注度增長使得健康監護監測變得更加流行。 現在有許多可穿戴或直接接觸的生理設備能夠在日常生活活動中監測一個人的心率； 然而，在鍛煉或長期監測期間佩戴設備通常會令使用者很尷尬或不舒服。 幸運的是，對於非接觸式設備，例如基於 FMCW 雷達的設備，可以避免這種情況發生。 與可穿戴式或直接接觸式生理設備相比，非接觸式系統更方便，可應用的地方亦更廣泛。在這項工作中，我們提出了一個 60-64 GHz 頻率調製連續波 (FMCW) 雷達系統，用於在運動期間進行非接觸式心率監測。 通過使用修改後的 MobileNetV3 模型進行回歸分析，可以實現約 90% 的準確率預測。此外，我們使
用剪枝方法將神經網絡模型的模型大小減少了 87%，以有效降低模型的計算成本並保持準確性。
3-D TIC TAC TOE - Pencil & Paper Games for Offline Down Time on the Trail: Activity book for hikers, backpackers and outdoorsy e
為了解決Offline activity 的問題，作者Take Alongs, Trail Time 這樣論述：
應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計
為了解決Offline activity 的問題，作者江宇翔 這樣論述：
近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模
型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠
將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果
。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。