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2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決記憶體規格查詢的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

記憶體規格查詢進入發燒排行的影片

基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測

為了解決記憶體規格查詢的問題，作者詹于萱 這樣論述：

中文摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 IX表目錄 XIV第一章 緒論 11-1 研究背景與動機 11-2 文獻回顧 21-3 研究目標與步驟 51-4 論文貢獻 61-5 論文架構 7第二章 台電系統概況與資料採集 92-1 台灣電力系統概況 92-2 台灣各機組配比概況 122-3 台灣電力供需現況 132-4 歷史資料介紹 152-4-1 負載歷史資料 152-4-2 氣象歷史資料 172-4-3 工作日及非工作日定義 19第三章 理論基礎 213-1 卷積神經網路（Convolutional Neural Net

work, CNN） 213-1-1 卷積神經網路架構 213-1-2 卷積神經網路參數及超參數 273-2 粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 283-3 基因演算法（Genetic Algorithm, GA） 313-4 小波轉換（Wavelet Transform, WT） 333-5 輻狀基底函數類神經網路（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN） 353-6 長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM） 373-7 支持向量機（Suppor

t Vector Machine, SVM） 413-8 整合移動平均自迴歸模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA） 433-9 向量自迴歸移動平均模型（Vector Autoregressive Moving Average, VARMA） 443-10 最小冗餘最大相關性（minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR） 45第四章 硬體及軟體 464-1 硬體 464-1-1 GPU及工作站介紹 464-1-2 多GPU分散式訓練 494-2 軟體 524-2-1 Py

thon 524-2-2 Python工具包 524-3 程式執行步驟 68第五章 研究方法 725-1 輸入資料預處理 725-1-1 資料編排 725-1-2 資料正規化 735-1-3 訓練集/測試集資料分割 745-2 斯皮爾曼相關性分析 755-3 卷積神經網路架構 765-4 增強型菁英粒子演算法（Enhanced Elite-Based PSO, EEPSO） 775-4-1 平均搜尋和混沌法調整慣性權重（Mean Search and Chaotic Descending Inertia Weight） 785-4-2 粒子刪減和複製（Particle

Trimming/Duplicating） 795-4-3 搜尋空間及參數定義（Search Space and Parameter Setting） 805-5 演算法流程 82第六章 模擬結果與分析 856-1 迴歸指標介紹 856-2 斯皮爾曼相關性分析結果 866-3 增強型菁英粒子演算法與現有PSO方法之比較 896-4 與其他方法之比較 93第七章 結論與未來研究建議 1057-1 結論 1057-2 未來研究建議 106參考文獻 107圖2-1台電系統電廠及電網分布圖[29] 10圖2-2台灣電力系統之示意[30] 11圖2-3台電110年系統裝

置容量與發購電量配比[30] 13圖2-4 109年與110年國內各部門能源消費變動[31] 14圖2-5台灣2019年負載曲線變化 16圖2-6台灣夏季及冬季一週負載曲線變化 16圖2-7溫度和平均用電與尖峰負載之關係圖[32] 18圖2-8交通部中央氣象局觀測資料查詢系統 19圖3-1當步幅為1時，卷積層中內核移動方式 23圖3-2當步幅為2時，卷積層中內核移動方式 24圖3-3零填充 24圖3-4卷積計算、內核大小、步幅和零填充之範例 25圖3-5平均/最大池化操作過程 25圖3-6 Dropout計算[35] 26圖3-7粒子移動向量示意圖 29圖3-8粒子群

優化演算法流程圖 30圖3-9基因演算法流程圖 32圖3-10不同尺度大小下之小波函數示意圖 34圖3-11離散小波轉換之階層架構 35圖3-12輻狀基底函數神經網路架構 37圖3-13長短期記憶神經網路單元細胞架構 38圖3-14 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 39圖3-15 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-16 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-17 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 41圖4-1 CPU及GPU處理器內部結構圖 47圖4-2 Host和Device之關係圖 48圖4-3 Ubuntu 18.04 L

TS作業系統 48圖4-4 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU之規格 49圖4-5 GPU記憶體管理allow_growth指令 50圖4-6 GPU記憶體管理per_process_gpu_memory_fraction指令 50圖4-7 使用tf.device()進行多GPU分配設定 50圖4-8展示使用tf.distribute.MirroredStrategy分散式訓練之範例 51圖4-9 Numpy工具包之範例 53圖4-10 Pandas工具包之範例 54圖4-11 簡易數據流程圖範例 55圖4-12 TensorFlow運算功能 55

圖4-13時序型建構 56圖4-14 Keras函數式API(多輸入模型)建構 57圖4-15 Keras建構模型之流程 58圖4-16 Hyperactive工具包所支援之各項功能[39] 59圖4-17 Hyperactive工具包使用指令 60圖4-18 Hyperactive運算過程 61圖4-19 DEAP工具包所提供之運算功能[40] 62圖4-20 DEAP使用步驟 62圖4-21 scipy.stats.spearmanr範例 63圖4-22 pymrmr工具包操作範例 64圖4-23 PyWavelets工具包操作範例 65圖4-24使用sklearn.

metrics計算R-Squared、MAE和RMSE之範例 66圖4-25 sklearn.svm指令範例 66圖4-26 statsmodels.tsa.arima_model指令 68圖4-27 statsmodels.tsa.statespace.varmax指令 68圖4-28 ANACONDA NAVIGATOR介面下環境建立之操作流程 69圖4-29啟動Jupyter Notebook 70圖4-30 (a)顯示程式碼運行時GPU使用率(b)為GPU初始狀態 71圖5-1混合式卷積神經網路架構之範例 77圖5-2粒子刪減和複製 80圖5-3 Hyperactiv

e工具包混合整數和實數編碼指令 81圖5-4增強型菁英粒子演算法流程圖 84圖6-1春季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-2夏季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-3秋季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-4冬季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-5不同PSO方法迭代過程之g_best^值 92圖6-6預測值與實際值負載曲線(春季) 102圖6-7預測值與實際值負載曲線(夏季) 103圖6-8預測值與實際值負載曲線(秋季) 103圖6-9預測值與實際值負載曲線(冬季) 104表4-1常見的深度學習框架優缺點統整[38] 55表4-2 sklearn.svm指令中所有參數介紹

67表4-3所使用相關軟體及Python工具包版本 68表5-1訓練集/測試集資料分割 74表5-2粒子搜尋空間 81表6-1不同PSO方法之三項性能指標分析 91表6-2不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 91表6-3不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 92表6-4染色體編碼及所對應之映射範圍(二進制編碼) 97表6-5染色體編碼及所對應之映射範圍(整數編碼) 97表6-6使用不同方法之比較結果(春季) 98表6-7使用不同方法之比較結果(夏季) 98表6-8使用不同方法之比較結果(秋季) 99表6-9使用不同方法之比較結果(冬季) 99表6-10

本論文所提出之EEPSO方法與其他比較方法之間四個季節DM檢定結果 101表6-11 GA-CNN和本論文所提出EEPSO-CNN訓練時間比較 102

超高命中率 新制對應 絕對合格!日檢[文法、單字] N4(25K+附QR Code線上音檔&實戰MP3)

為了解決記憶體規格查詢的問題，作者吉松由美,田中陽子,西村惠子,大山和佳子,山田社日檢題庫小組 這樣論述：

為因應學習方式的改變，研發「數位耳朵」學習， 只要掃描書本上的QR Code， 就能完全掌握「捷進」的「圖解比較文法＆關鍵字類語單字」， 只要有收機訊號，可隨時隨地在任何地方學習了。 　　《新制日檢！絕對合格 圖解比較文法N4》 　　為了擺脫課本文法，練就文法直覺力！ 　　122項文法加上244張「雙圖比較」， 　　關鍵字再加持， 　　提供記憶線索，讓「字」帶「句」，「句」帶「文」， 　　瞬間回憶整段話！ 　　關鍵字+雙圖比較記憶→專注力強，可以濃縮龐雜資料成「直覺」記憶， 　　關鍵字+雙圖比較記憶→爆發力強，可以臨場發揮驚人的記憶力， 　　關鍵字+雙圖比較記憶→穩定力強，可以持續且

堅實地讓記憶長期印入腦海中！ 　　日語文法中有像「らしい」（像…樣子）、「ようだ」（好像…）意思相近的文法項目： 　　らしい（像…樣子）：關鍵字「推測」→著重「根據傳聞或客觀證據做出推測」。 　　ようだ（好像…）：關鍵字「推測」→著重「以自己的想法或經驗做出推測」。 　　「らしい」跟「ようだ」有插圖，將差異直接畫出來，配合文字點破跟關鍵字加持，可以幫助快速理解、確實釐清和比較，不用背，就直接印在腦海中！ 　　除此之外，類似文法之間的錯綜複雜關係，「接續方式」及「用法」，經常跟哪些詞前後呼應，是褒意、還是貶意，以及使用時該注意的地方等等，都是學習文法必過的關卡。為此，本書將一一為您破解。

　　精彩內容： 　　■ 關鍵字膠囊式速效魔法，濃縮學習時間！ 　　本書精選122項N4程度的入門級文法，每項文法都有關鍵字加持，關鍵字是以最少的字來濃縮龐大的資料，它像一把打開記憶資料庫的鑰匙，可以瞬間回憶文法整個意思。也就是，以更少的時間，得到更大的效果，不用大腦受苦，還可以讓信心爆棚，輕鬆掌握。 　　■ 雙圖比較記憶，讓文法規則也能變成直覺！ 　　為了擺脫課本文法，練就您的文法直覺力，每項文法都精選一個日檢考官最愛出，最難分難解、刁鑽易混淆的類義文法，並配合244張「兩張插圖比較」，將文法不同處直接用畫的給您看，讓您迅速理解之間的差異。大呼「文法不用背啦」！ 　　■ 重點文字點破意

思，不囉唆越看越上癮！ 　　為了紮實對文法的記憶根底，務求對每一文法項目意義明確、清晰掌握。書中還按照助詞、指示詞的使用，及許可、意志、判斷、可能、變化、理由、授受表現、使役、被動…等不同機能，整理成12個章節，並以簡要重點文字點破每一文法項目的意義、用法、語感…等的微妙差異，讓您學習不必再「左右為難」，內容扎實卻不艱深，一看就能掌握重點！讓您考試不再「一知半解」，一看題目就能迅速找到答案，一舉拿下高分！ 　　■ 文法闖關實戰考題，立驗學習成果！ 　　為了加深記憶，強化活用能力，學習完文法概念，最不可少的就是要自己實際做做看！每個章節後面都附有豐富的考題，以過五關斬六將的方式展現，讓您寫對一

題，好像闖過一關，就能累積實力點數。 　　本書廣泛地適用於一般的日語初學者，大學生，碩博士生、參加日本語能力考試的考生，以及赴日旅遊、生活、研究、進修人員，也可以作為日語翻譯、日語教師的參考書。 　　書中還附有日籍老師精心錄製的MP3光碟及QR Code線上音檔，提供您學習時能更加熟悉日語的標準發音，累積堅強的聽力基礎。扎實內容，您需要的，通通都幫您設想到了！本書提供您最完善、最全方位的日語學習，絕對讓您的日語實力突飛猛進！ 　　《絕對合格！關鍵字日檢高得分秘笈 類語單字N4》 　　日檢絕對合格秘密武器就在這！ 　　關鍵字分類密技，N4上千字馬上輕鬆入手， 　　讓您快速累積功力， 　　

單字、文法、閱讀、聽力，四大技能全面提升。 　　趕快搭上這班合格直達列車，成為日檢得分高手！ 　　關鍵字是什麼？關鍵字是龐大資訊的濃縮精華，是長篇大論中的重點、靈魂。藉由關鍵字，我們可以化複雜為簡單，節省大量時間，集中火力來提高專注力，並達到長久且深入的記憶成效。而經由此方式輸入的記憶，一旦碰到名為關鍵字的鑰匙，便能刺激大腦運作，產生敏感的直覺反應，由點到線、由字到文句一一串聯，瞬間點開龐大的記憶連結網，打開一連串記憶的篇章。 　　在面對大量單字時，只要抓對關鍵字，將容易聯想在一起的類義語綁在一塊。往後只須藉由關鍵字輕輕一點，便能經由聯想叫出整個檔案。腦袋不再當機，再多的詞彙都能納入您的專

屬字庫。 　　本書精華： 　　▲超齊全必考詞彙，高效率掌握考試重點！ 　　▲聯想記憶法，抓住同類詞語過目不忘！ 　　▲將單字分類，讓您活用零碎時間，零壓力充實記憶體！ 　　▲生活例句，立即應用在生活中，和日本人聊天對答如流！ 　　▲聽標準日文發音，提升語感，聽力測驗信心滿滿！ 　　上千單字總是背到半途而廢？明明花了很多時間卻總是看過就忘嗎？想要破解單字書無限輪迴的魔咒，並快速累積實力就靠這一本！本書由經驗豐富的日檢老師精心撰寫高質量的內容，單字搭配例句，再加上聰明的關鍵字學習方法，幫您濃縮學習時間、提高學習成效。學習新單字就是這麼簡單！ 本書特色 　　★整理N4關鍵字類語，同類用語一次

到位！ 　　本書將N4單字依照類義語分門別類，打造最充實的日本語字庫。不只能幫讀者輕易掌握單字用法，還能透過聯想串聯記憶，讓您在茫茫辭海中，將相關詞語一網打盡。同時本書也針對日檢單字第二、三大題的考法，題型包含從四個選項中選出與題目同義的詞彙，以及從相似單字中選出符合句意的選項。只要有了它，相似詞語不再混淆，同類詞彙更是替換自如，面對考題就像打開記憶的抽屜般自由活用，N4單字量大躍進！ 　　★由關鍵字查詢，讓您搜尋一字，整組複習！ 　　書中將所有關鍵字以50音排序，不但可以在想不起單字時快速查詢，且一查便能找到整組相似詞語。超貼心排序法，讓讀者忘一個字，整套一併複習，反覆閱讀加深記憶！另外在

閱讀文章時看到不會的單字時，也能透過本書的關鍵字查詢來觸類旁通，學到更多類語詞彙的表達方式！ 　　★由豐富例句深入理解詞意，大量閱讀打造堅強實力！ 　　每個N4單字旁皆附上超生活化的實用例句，在透過例句理解單字用法的同時，還能一併訓練閱讀、文法及口說應用，再藉由例句加深記憶力。可謂日檢通關技能一次提升！此外，經過本書的類語分類，讀者也能比較相似用法，抑或是透過替換類語來舉一反三、交叉練習。為日語打下雄厚根基，怎麼考都不怕！ 　　★書後50音索引，查單字就是要精準、快速！ 　　光有目錄還不夠，書末再將所有N4單字以50音順序排列，考題做到不會的單字時只要隨手一查，本書便立即化身辭典來答題解惑

。且本系列單字書全按照日檢級數編排出版，因此讀者可選擇自己適合的難度，縮小範圍準確查詢。 　　★跟日籍老師說標準日語，口說、聽力都不是問題！ 　　書中的單字、例句還附有日籍老師精心錄製的MP3光碟及QR Code線上音檔，都是由日籍老師親自配音，以帶領讀者學習最道地的標準日文。只要反覆聆聽，面對聽力測驗便不再緊張。而且從聲音記住單字的學習法，不僅讓單字的學習更為輕鬆，就連句子也能在不知不覺中自然烙印腦海中。讓讀者從此自信滿滿，脫口而出的日語就是正確、標準！ 　　不論您是自學日語、考生、還是正準備迎向下一個自我挑戰，本書將會是最堅強的後盾。替您把握重點，並藉由對的方法，輕鬆消化紮實內容，讓您

宛如站在巨人的肩膀上。迎戰日檢，絕對合格！ 　　P.S.本書為《新制日檢！絕對合格 圖解比較文法N4》及《絕對合格！關鍵字日檢高得分秘笈 類語單字N4》二書合一編輯而成的！

架設具記錄空氣品質及查詢歷史資料功能之室內空氣品質監測系統

為了解決記憶體規格查詢的問題，作者魏佑任 這樣論述：

目錄摘 要 IABSTRACT II誌謝 III目錄 IV圖目錄 V表目錄 VII第一章 緒論 11-1 前言 11-2研究動機 21-3 論文架構 2第二章 空氣品質監測裝置及系統規畫之介紹 32-1目前空氣品質之指標 32-2 自動監測站及空氣盒子之概述 42-3 本裝置所使用之感測器 72-3-1 PMS3003懸浮微粒感測器 72-3-2 MQ-7 CO感測器 102-3-3 SHT-30溫溼度感測器 112-4 開發環境介紹 13第三章 系統架構及訊號傳輸 153-1 系統架構 153-2 微控制器介紹 163-3 A/D轉換器 18

3-4 UART序列傳輸 193-5 I2C序列傳輸 233-6 I2C及UART特性比較 26第四章 本系統之開發製作與成果討論 274-1本系統之裝置開發與設計 274-2本系統人機介面之開發與設計 304-3 功能演示 31第五章 結論 355-1 結論 355-2 未來展望 35參考文獻 36附錄一 38附錄二 38附錄三 39附錄四 40附錄五 41附錄六 41附錄七 42附錄八 42附錄九 43圖目錄圖2-1 空氣污染指標(AQI)與健康影響[附錄一] 3圖2-2 各縣市佈建感測器數量情形[附錄三] 5圖2-3 PMS3003流程

圖[4] 7圖2-4 PMS3003懸浮微粒感測器 8圖2-5 MQ-7實體圖 10圖2-6 SHT-30實體圖 11圖2-7 Microsoft Visual Studio開發功能 13圖2-8 程式流程圖 14圖3-1 系統架構圖 15圖3-2 HT66F70A腳位圖[9] 16圖3-3 HT66F70A ADC結構圖[9] 18圖3-4 PMS3003傳出訊號透過邏輯分析儀分析之封包 19圖3-5 SSCOM3.2接收UART RX執行畫面 20圖3-6 SSCOM3.2接收UART RX資料 20圖3-7 TX陣列傳出訊號透過邏輯分析儀分

析之封包 21圖3-8 SSCOM3.2接收UART TX執行畫面 22圖3-9 SSCOM3.2接收UART TX資料 22圖3-10 I2C傳輸結構圖 23圖3-11 SHT-30資料記憶體位址[6] 24圖3-12 SHT-30指令及傳輸封包時序圖[6] 24圖3-13 邏輯分析儀分析SHT-30傳輸封包時序圖 25圖4-1 HT-IDE3000模擬器開發環境 27圖4-2 系統電路設計圖 28圖4-3 系統電路佈局圖 28圖4-4 電路板曝光顯影 29圖4-5 電路板蝕刻成果 29圖4-6 Microsoft Visual Studio視

窗介面開發環境 30圖4-7 選擇COMPORT 31圖4-8 視窗介面測試執行畫面 31圖4-9 資料庫表單顯示 32圖4-10 裝置量測數據趨勢圖 33圖4-11 實作成品圖 34表目錄表2-1 與市售空氣盒子之規格比較表 6表2-2 PMS3003規格[4] 8表2-3 PMS3003資料傳輸格式[4] 9表2-4 MQ-7模組規格[5] 10表2-5 SHT-30規格表[6] 12表3-1 HT66F70A規格表[8] 17表3-2 SHT-30暫存資料陣列 26表3-3 I2C及UART比較表[10] 26表4-1 裝置量測數

據表 33