1.低功耗深度學習硬體加速器，晶片架構的設計可支援多種神經網路架構，並具有可調整性和模組化設計。能大幅降低參數儲存所需之空間，並可維持運算之精準度。
2.應用於自動駕駛的圖像語意分割技術，可大幅減少記憶體資料流量與所需的運算時間與運算功耗。

1.低功耗深度學習硬體加速器，整合神經網路設計與訓練、音訊處理、模型壓縮、神經網路硬體加速器等多項技術，使用少量的運算量及記憶體，在有限的硬體環境下，於終端裝置實現低功耗、高精準度的語音指令識別。
晶片架構的設計可支援多種神經網路架構，並具有可調整性和模組化設計。此技術大幅降低參數儲存所需之空間，並且可維持神經網路運算之精準度。
2.應用於自動駕駛的圖像語意分割技術，可大幅減少記憶體資料流量與所需的運算時間與運算功耗。

1.語音指令識別系統可廣泛應用於通訊、車輛、家電、消費性電子等產業。
2.圖像語意分割技術可應用於自動駕駛。