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另外網站三星Galaxy A 系列加入「RAM Plus」功能，將儲存空間轉換為 ...也說明：所謂的RAM Plus 功能，指的就是使用手機的儲存空間轉換為記憶體，讓手機發揮更好的多工處理功能，而這項功能先前已經有許多手機採用， ...

國立臺灣師範大學 資訊工程學系 黃文吉所指導 鄧凱中的 LSTM 法則應用於連續手勢辨識之研究──手勢辨識系統軟體與硬體於 FPGA 實作 （2019），提出手機記憶體儲存空間差別關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、摺積類神經網路、系統晶片設計。

而第二篇論文中央警察大學 資訊管理研究所 張明桑、林曾祥所指導 汪景倫的 Google Drive雲端儲存空間之用戶端鑑識─以Windows 10及Android環境為例 （2015），提出因為有 Google Drive、犯罪偵辦、雲端服務、數位鑑識、時間截記的重點而找出了 手機記憶體儲存空間差別的解答。

最後網站全民常識，你需要多少SSD 儲存空間則補充：... 儲存不同的電壓值訊號至快閃記憶體，優點是較傳統硬碟擁有更快的讀寫速度、更小更輕薄、省電、低功耗和抗震。因此，即便就目前來看，SSD 的單位儲存 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了手機記憶體儲存空間差別，大家也想知道這些：

LSTM 法則應用於連續手勢辨識之研究──手勢辨識系統軟體與硬體於 FPGA 實作

為了解決手機記憶體儲存空間差別的問題，作者鄧凱中 這樣論述：

本論文考量現實應用的方便性與實際應用，選擇現場可程式邏輯門陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)來硬體電路實現，並對電路運算單元參數化，以應變需求的變化。而演算法使用長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM) [1]來訓練模型與手勢辨識。LSTM 作為設計電路之模型，跟傳統遞歸神經網路(Recurrent Neural Networks, RNN) [2]不同的是，RNN 同一時間點 t 的輸入都在同一層面，將上一層的輸出當作下一層的輸入，但時間點 t 產生的梯度在往後傳遞幾層後就消失為一大難題。而 LSTM 使用 Input

Gate、Output Gate 與 Forget Gate 三個控制閘成功的解決時間軸上梯度消失的問題，因此選擇 LSTM 為本論文的演算法則。LSTM 模型以 Keras [3]平台來訓練與驗證，辨識率高達 98%。本論文的訓練與辨識資料庫使用擁有陀螺儀跟加速器的手機做為 Sensor 來收集手勢資料，並收集本實驗室多人的動作為資料庫，並對資料做圖形化來篩選優良的訓練資料。圖形或者影像辨識需要瞭解艱深且複雜的公式，還必須有能力編碼將公式實踐出來，對手勢的辨識如果使用傳統影像辨識的方法將會增加運算的時間、大量的運算資源消耗與記憶體儲存空間的需求。本論文分別使用手機陀螺儀與加速器的 X、Y、

Z 軸數據為訓練資料，與傳統的影像辨識相比，差別為輸入資料每一筆的維度變成一維，節省硬體儲存資源與運算的複雜度。

Google Drive雲端儲存空間之用戶端鑑識─以Windows 10及Android環境為例

為了解決手機記憶體儲存空間差別的問題，作者汪景倫 這樣論述：

當人們的生活隨著科技而改變，犯罪行為也跟科技演進，傳統的偵查作為是以犯罪現場展開調查，是透過現場勘查、採證、犯罪剖繪及推理、情報諮詢、通訊監察等手段來偵辦犯罪案件，由於科技發展所產生的影響，讓傳統的偵查作為面臨前所未有的挑戰，現行許多犯罪行為是透過電腦或行動裝置設備間接促成案件的增加，諸如網路(兒少)色情、詐欺、賭博或駭客入侵等使人民遭受難以估計的損害，該類犯罪行為所產生的數位證據加重案件偵辦的困難度。數位證據具有無限無差別複製、難辨增刪修改及復原、證據來源證明困難、格式依賴性等特性，並且犯罪手法可能具專業性、跨管轄性、行為(人)隱匿性、證據易滅失等情況。隨著網路連線速度的提升，也讓雲端服務

技術更加成熟，市場上如Google Drive、Dropbox、iCloud、OneDrive、Amazon Cloud Drive等服務供應商具有龐大的市佔率及使用者，且具有跨平台、自助式隨需、彈性、共享、可量測的服務等特性，犯罪者藉由電腦或行動裝置設備等工具，經有線或無線網路連接以進行犯罪行為，使警方在偵辦上難以證明其犯罪時間或空間。因此，本文運用數位鑑識工具從Windows 10及智慧型手機來萃取數位證據，用以探討分析Google Drive雲端儲存空間之用戶端鑑識是為解決警察在偵辦該類犯罪時所可能面臨的問題，並發展出可靠及精確之數位鑑識方法，針對從扣押的犯罪工具中進行數位鑑識，找出犯罪

證明或時間截記等具證明力之佐證，以達到有效率的犯罪偵查。

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