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視訊 隨機 存 取 記憶體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦馬歇爾．布雷恩寫的 工程之書 和劉幼琍,孔令信,江亦瑄,何吉森的 大數據與未來傳播都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自時報出版 和五南所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 李鎮宜所指導 黃成漢的 量化卷積神經網路之視訊注視點超解析度成像處理器設計 （2021），提出視訊 隨機 存 取 記憶體關鍵因素是什麼，來自於超解析度成像、人工智慧、卷積神經網路、邊緣計算、模型量化、特殊應用晶片。
而第二篇論文國立成功大學 電腦與通信工程研究所 陳進興所指導 官振安的 基於現場可程式化邏輯閘陣列之行人偵測與追蹤系統: 低記憶體成本方案 （2019），提出因為有 現場可程式化邏輯閘陣列、即時、移動物體偵測、移動物體辨識、移動物體追蹤、背景去除、K-平均群集、KBMOT、KRBMOT的重點而找出了 視訊 隨機 存 取 記憶體的解答。
工程之書
為了解決視訊 隨機 存 取 記憶體 的問題，作者馬歇爾．布雷恩 這樣論述：
史上最強系列第7集《工程之書》 從拋石器到好奇號火星車 250則趣味故事＋詳解歷史＋精采圖片 從閱讀中學習工程知識的百科 圖文並茂的豐富百科．博古通今的中外歷史 趣味橫生的常識故事．條理分明的資料寶典 「我希望你能從本書找到250個令人驚歎、可讓你看清全貌的工程典範， 這樣就能領會工程師為我們所做的一切。」──馬歇爾．布雷恩 工程師一手打造我們的現代世界。他們在各自崗位，多半隱身幕後，不會大張旗鼓。要是少了這些工程師，我們就會回到石器時代。 工程師如何讓一棟大樓安全夷為平地？ 哪三件過失造成車諾比核電廠爆炸？ 人造衛星如何隨時朝著正確方
向？ 這些值得深思的問題，只是這本圖文並茂的書中提及的幾個例子。現在我們就要跟著作者布雷恩展開一趟迷人的旅程，踏進工程的世界，探索250個最重要且耐人尋味的工程大事：弓箭（西元前3萬年）、狩獵採集工具（西元前3300年）、吉薩大金字塔（西元前2550年）、指南針（西元1040年）、拋石器（西元1300年）、比薩斜塔（西元1372年）、萬里長城（西元1600年）、機械式擺鐘（西元1670年）、動力織布機（西元1784年）、高壓蒸汽機（西元1800年）、伊利運河（西元1825年）、拇指湯姆型蒸汽火車頭（西元1830年）、電報系統（西元1837年）、隧道鑽鑿機（西元1845年）、縫紉機（西元1
846年）、大笨鐘（西元1858年）、電梯（西元1861年）、自由女神像（西元1886年）…… 這些令人著迷的工程史涵蓋五花八門的主題，像是古羅馬輸水道、中國的萬里長城、蒸汽火車頭、空調、巴拿馬運河、登陸月球、Prius油電混合動力車、智慧型手機，以及哈利波特禁忌之旅的遊樂裝置。 本書內容依年代順序撰寫，每則史上工程大事包含一幅令人驚豔的全彩圖像，並附上圖說與參照條目，提供更深入的資訊，是工程知識入門的最佳讀物。 本書特色 ‧豐富條目：250則工程史上重大里程碑一次收錄。 ‧編年百科：條目依年代排序，清楚掌握工程發展演變；相關條目隨頁交叉索引，知識脈絡立體化。 ‧
濃縮文字：每篇約700字，快速閱讀、吸收重要工程觀念和大師傑作。 ‧精美插圖：每項條目均搭配精美全彩圖片，幫助記憶，刺激想像力。 ‧理想收藏：全彩印刷、圖片精緻、收藏度高，是科普愛好者必備最理想的工程百科。
量化卷積神經網路之視訊注視點超解析度成像處理器設計
為了解決視訊 隨機 存 取 記憶體 的問題，作者黃成漢 這樣論述：
邊緣運算(edge computing)是將人工智慧應用到日常生活很重要的環節，用途包含醫療診斷、穿戴裝置、自駕車等等。相對於將資料傳輸到遠端伺服器處理的雲端計算，邊緣計算少了網路傳輸的延遲，更適合在需要即時處理的應用上。量化可將浮點數(floating-point)神經網路模型轉為bit數小的定點數(fixed-point)模型，可以提升運算效率，並減少存儲空間。而低功耗的藍芽模組(Bluetooth Low Energy, BLE)，成為邊緣裝置傳輸資料的主流。本論文中，我們首先提出了一套方法搜索定點數模型位元寬度(bit-width)以及剪裁值(clipping value)，降低量化
時造成的精確度損失。沒有引介其他參數和額外訓練過程，甚至可以在平均4 bit底下得到極佳的結果，微調量化後的模型權重後還可以達到相同甚至更高的精確度。為了使視訊傳輸達到藍芽低功耗(BLE)的低傳輸率，我們降低傳輸時的解析度，並使用注視點超解析度影片成像技術(foveated video super-resolution)，於邊緣裝置還原回高解析度。本論文提出一個基於卷積神經網路(CNN)的FVSR處理器架構，結合特徵暫存(feature buffer)，就我們所知，本論文為第一個使用空間與時域的特徵的設計。利用層融合(layer fusion)架構降低對DRAM的存儲次數，減少耗能以及存儲的延
遲時間。相比傳統算法，量化後的FVSR模型更能復原細節輪廓。我們使用Xilinx Ultrascale+ ZCU-106現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)驗證系統，使用了178 K個查找表(LUT)與231 K個正反器(flip-flop)，以及265 Kb區塊隨機存取記憶體(Block RAM)。在150 MHz的工作頻率下，本加速器可以15 FPS速率輸出Full HD的影片。
大數據與未來傳播
為了解決視訊 隨機 存 取 記憶體 的問題，作者劉幼琍,孔令信,江亦瑄,何吉森 這樣論述：
近期「大數據」一詞已經成為熱門的話題，相關的論述及著作非常多，然而針對傳播媒體領域的書卻相當有限，本書邀請了15位國內的專家學者共同分析大數據與傳播的各種重要議題，並納入國外的重要案例一起討論，希冀藉此讓讀者了解巨量資料的未來趨勢。首先是將大數據的基礎概念作一個完整的詮釋，分別在定義、研究方法、公民傳播、隱私權以及被遺忘權加以分析，接著在應用層面上，深度解析新聞報導、收視率、廣告行銷及政治傳播等四個在傳播領域的運用情形，最後提出媒體採取大數據做為經營策略的建議。相信對於國內的產官學研都非常有參考價值。
基於現場可程式化邏輯閘陣列之行人偵測與追蹤系統: 低記憶體成本方案
為了解決視訊 隨機 存 取 記憶體 的問題，作者官振安 這樣論述：
本文提出了一種基於現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)之即時移動物體偵測和追蹤系統，以行人為主要目標。從攝影機捕捉到的輸入視訊，經過如:彩色轉灰階、背景去除、形態學運算、K-方形氣球移動物體追蹤(KRBMOT)、邊框產生等一系列的處理之後，產生出能在視訊圖形陣列(VGA)螢幕上顯示的輸出視訊。整體的視訊處理能以超視訊圖形陣列(SVGA)的解析度，即 800×600 的解析度輸出，同時達到即時的要求，更準確地說，每秒60幀的影格率(FPS)。 本文提出的演算法KRBMOT是受了K-平均群集演算法(KMC)的啟發。KRBMOT是一個移動物體追蹤(MOT)演算法，藉由加入額外的參數到KMC再加
上一些調整而得。KRBMOT特別適用於形狀接近長方形的物體，其中一個重要的應用就是行人追蹤。 如同KMC，KRBMOT只需要記憶體用來儲存很少的參數。這大大降低了本文提出的系統的記憶體需求。本文提出的系統只需要210 kbit的晶片內記憶體和一個頻寬為400 MB/s的晶片外同步動態隨機存取記憶體(SDRAM)。相較於其他方案，本文提出的系統建立在便宜得多的硬體架構上，同時維持良好的性能。