程式架構圖軟體的問題，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

工業機器人系統設計(上冊)

為了解決程式架構圖軟體的問題，作者吳偉國 這樣論述：

　　本書分上下兩冊，從工程設計角度出發，上冊詳細梳理和論述了操作與移動兩大主題概念下的現代工業機器人系統總論，工業機器人操作臂系統設計基礎、工業機器人操作臂機械系統機構設計與結構設計；下冊詳細梳理和論述了工業機器人操作臂系統設計的數學與力學原理、工業機器人操作臂機械本體參數識别原理與實驗設計、工業機器人操作臂驅動與控制系統設計及控制方法、工業機器人用移動平臺設計、工業機器人末端操作器與及其換接裝置設計、工業機器人系統設計的模擬方法、面向操作與移動作業的工業機器人系統設計與應用實例、現代工業機器人系統設計總論與展望等內容。 　　本書為上冊內容。 　　本書適合於機器人相關研

究方向的大學高年級生、碩士研究生、博士研究生以及從事機器人創新設計與研發的研究人員、高級工程技術人員閱讀。  

程式架構圖軟體進入發燒排行的影片

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決程式架構圖軟體的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

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工業機器人系統設計(下冊)

為了解決程式架構圖軟體的問題，作者吳偉國 這樣論述：

　　本書分上下兩冊，從工程設計角度出發，上冊詳細梳理和論述了操作與移動兩大主題概念下的現代工業機器人系統總論，工業機器人操作臂系統設計基礎、工業機器人操作臂機械系統機構設計與結構設計；下冊詳細梳理和論述了工業機器人操作臂系統設計的數學與力學原理、工業機器人操作臂機械本體參數識别原理與實驗設計、工業機器人操作臂驅動與控制系統設計及控制方法、工業機器人用移動平臺設計、工業機器人末端操作器與及其換接裝置設計、工業機器人系統設計的模擬方法、面向操作與移動作業的工業機器人系統設計與應用實例、現代工業機器人系統設計總論與展望等內容。 　　本書為下冊內容。 　　本書適合於機器人相關研

究方向的大學高年級生、碩士研究生、博士研究生以及從事機器人創新設計與研發的研究人員、高級工程技術人員閱讀。  

以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態

為了解決程式架構圖軟體的問題，作者陳柏辰 這樣論述：

隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%

、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機

當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。