多執行緒的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

計算機原理實作：使用App Inventor 2(第三版)(附範例光碟))

為了解決多執行緒的問題，作者陳延華,蔡佳哲  這樣論述：

　　本書旨在幫助無任何程式設計經驗的初學者，藉由作者深入淺出的說明、輔以一張張清楚的圖示，無須撰寫一行行刁鑽難解的程式碼，也能「拼」出專屬自己的App作品。本書強調程式設計觀念的建立，並自第三章起以App Inventor 2的英文模式來解說，目的是要讓讀者在未來學習正規程式語言時，能與已學之觀念接軌，迅速地將已具備的概念，轉以不同的程式語言來表達。   　　本書首先講解開發程式的環境，並且以BMI資料運算、各數值系統的進制協助讀者了解判斷式的應用，接著，以連加程式、翻牌遊戲涉略迴圈與副程序的呼叫與設定。此時，讀者應對程式的邏輯已有了基本的概念，故更進一步開發各種遊戲帶領讀者領略程式語言的

博大精深。最後，則以天氣預報與記帳本等實用程式作結。   本書特色   　　1.程式架構：每章開始皆以流程圖幫助讀者快速了解程式架構的重點。 　　2.元件與方塊：以表格協助讀者預先了解本章所需之元件與方塊。 　　3.循序漸進：以完整的實作過程截圖，一步步帶領讀者完成程式的開發。

多執行緒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

為了解決多執行緒的問題，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。

Java SE 17基礎必修課(適用Java 17~10，涵蓋ITS Java國際認證)

為了解決多執行緒的問題，作者蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元 這樣論述：

　　扎實Java程式設計訓練，培養程式設計與運算思維能力，為您打下輕鬆考取ITS Java國際認證能力!    　　※專家與教師共同執筆  　　由OCJP與ITS Java認證講師、科技大學教授Java程式設計資深教師共同編著，針對目前初學者學習Java程式設計必備技能所撰寫的教材。    　　※程式設計的技能養成  　　內容兼具理論與實務、範例操作皆以圖示表示。由書中範例說明、問題分析、程式架構解說，訓練邏輯思考、解決問題能力，使初學者輕鬆邁入Java程式設計的殿堂。    　　※豐富內容與實務應用  　　內容包含Java程式設計流程、陣列、switch新語法、方法、物件導向程式設計、介

面與泛型、多執行緒、例外處理、檔案處理、Lambda運算式、Swing視窗應用程式、事件處理，每個單元由淺入深、循序漸進、範例貼近日常生活，能學以致用。另外，提供拉霸遊戲機與記憶大考驗專題電子書供初學者延伸練習。    　　※ITS Java實力導入與國際認證能力訓練  　　內文講解融入Certiport ITS Java解題技巧，同時書末整理ITS Java(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際認證的兩組模擬試題，讓初學者的程式設計訓練更加扎實，同時也是教師培訓學生考取ITS Java國際認證的最佳教材。 

詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用

為了解決多執行緒的問題，作者王鳳鐸 這樣論述：

現今網路的發展下，要取得大量的訓練資料，並非是一件難事，但如果是要取得一些會涉及到個人資訊的資料 (如：合約、病例)，就會衍生出相關的法律問題，舉例來說健保署於2016年時，就有因公布健保資料，導致發生行事訴訟。因而，要在這些資料上，去衍生出模型或是應用，往往需要把含有個人訊息的資料（如:人名,身分證字號,地址,電話,年齡…等等)去做改寫或是替換。例如: 可以把原年齡都往上增加十歲，假設原年齡為20歲，便可改成30歲。便能保護原資料者的個人訊息 ，同時在使用這些資料時 ，不會破壞掉原資料的架構與內容。本研究提出以語言模板(Linguistic Patten)為基礎，結合深度學習的做法，建構命

名實體識別(Named Entity Recognition)模型，相較於現今實驗大多以深度學習為主，此方法能有較好的可讀性且容易維護，並同時兼具高準確率的優點。我們將以此研究方法建構病例去識別化模型，同時將模型與現今實體識別模型去做比較。