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嵌入式系統例子的問題，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
嵌入式系統例子的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦BruceNikkel寫的 實戰Linux系統數位鑑識 和曹永忠,許智誠,蔡英德的 整合地理資訊技術之物聯網系統開發(基礎入門篇)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站嵌入式系統也說明：嵌入式系統 （Embedded system），是一種「完全嵌入受控器件內部，為特定應用. 而設計的專用電腦系統」，根據英國電器工程師協會（ U.K. Institution of Electrical.
這兩本書分別來自碁峰 和崧燁文化所出版 。
國立臺灣科技大學 資訊工程系 鍾國亮所指導 紀玉敏的 卷積神經網路的模組壓縮研究 （2020），提出嵌入式系統例子關鍵因素是什麼，來自於模組壓縮、剪枝、卷積層、全連接層、準確率。
而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 張榮貴所指導 王聖融的 移植ONNC在Cortex-M處理器上及其優化 （2019），提出因為有 深度學習、神經網路編譯器（ONNC）、ONNX、Cortex-M、CMSIS的重點而找出了 嵌入式系統例子的解答。
最後網站什麼是嵌入式系統，能舉個例子嗎則補充：嵌入式系統 最大的應用領域，冰箱、空調等的網路化、智慧化將引領人們的生活步入一個嶄新的空間。即使你不在家裡，也可以通過**線、網路進行遠端控制。在 ...
實戰Linux系統數位鑑識
為了解決嵌入式系統例子 的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：
這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。 在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。 ．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置 ．重構Linux的開機過程，從系統
啟動與核心初始化一直到登入畫面 ．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定 ．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析 - 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等 這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。
卷積神經網路的模組壓縮研究
為了解決嵌入式系統例子 的問題，作者紀玉敏 這樣論述：
近年來深度學習盛行，許多領域都希望能藉由深度學習的技術達到更好的效果，其中包含醫療、先進駕駛輔助系統等領域。在產品中都離不開嵌入式系統的應用，也變成了不可或缺的搭配。嵌入式系統不同於個人電腦，在商業考量下為了節省成本與硬體體積，記憶體容量與運算能力有其限制，因此需要運用模組壓縮（model compression）的技術，適當的將卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)精簡化，減少計算量與容量大小。本論文研究的主旨，在不影響準確度的前提下，對卷積神經網路的卷積層（convolution layer）與全連接層（fully connected layer）進行
最大幅度的剪枝(pruning)。我們將以LeNet為例，詳細說明我們提出的方法所得到的剪枝效果，以及實際記憶體減少的效果。
整合地理資訊技術之物聯網系統開發(基礎入門篇)
為了解決嵌入式系統例子 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書以QNAP威聯通TS-431P2-1G 4-Bay NAS主機為標的物，開始介紹如何使用QNAP威聯通TS-431P2-1G 4-Bay NAS雲端主機，從資料庫建立，資料表規劃到網頁主機的php程式撰寫、資料呈現，再應用Google 雲端資源：Google Chart到Google Map等雲端資源的使用到程式系統的開發，一步一步的圖文步驟，讀者可以閱讀完後，就有能力自行開發雲端平台的應用程式。
移植ONNC在Cortex-M處理器上及其優化
為了解決嵌入式系統例子 的問題，作者王聖融 這樣論述：
近年來隨著深度學習的應用越來越多，將會有許多開發商開發許多應用晶片或深度學習加速器，讓深度學習的模型能夠佈署在上面，由於深度學習的訓練框架有非常多種，每個框架對於儲存模型的方式、格式也不同，這樣對於想將不同訓練框架訓練出來的模型移植到同硬體上需要額外針對不同格式去作修改，這是一件費力的事，此外要在嵌入式系統的有限資源中執行深度學習的演算法也是非常有難度的，包括推導時的實時性、嵌入式裝置本身的記憶體限制，這些都是將深度學習佈署在嵌入式系統上所要面對的重要課題。本篇論文將以手寫辨識為例子，透過開放神經網路交換格式ONNX（Open Neural Network Exchange）儲存模型架構，並
使用ONNC（Open Neural Network Compiler）將模型中的相關資訊轉換為CMSIS-NN library中函式的參數，並藉由所提供的函式去完成ONNX中神經網路的架構，以此將深度學習之模型部屬在Cortex-M上，並針對原有的ONNC所支援的運算元進行拓展、測試及新增pass提醒使用者使用的注意事項。另外為了因應嵌入式系統實時性的要求及減少深度學習在嵌入式系統上所佔用的記憶體使用量，本篇論文將針對模型使用分離式卷積去減少推導時的運算量，且使用最大池化進行向下採樣，最後與MoblieNet中所提出的模型架構進行記憶體使用、準確率的比較，取得記憶體使用和準確率的平衡並減少推
導時間。