電腦加速win10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

圖解RPA機器人流程自動化入門：10堂基礎課程+第一線導入實證，從資料到資訊、從人工操作到數位勞動力，智慧化新技術的原理機制、運作管理、效益法則

為了解決電腦加速win10的問題，作者YasuhiroNishimura 這樣論述：

席捲日本、引領全球的智慧化技術浪潮 ――――――――第一本完整介紹虛擬機器人流程的專書――――――――   還在每天複製貼上、手動填寫表單？ 從輸入不完的資料、反覆核對的數據中解放！ 重新思考人的價值，讓人去處理真正需要人來執行的工作！   ★深入介紹機器人流程自動化的發展趨勢、代表性產品、導入流程，第一次應用就上手！ ★大量圖解詳述實務知識、基礎架構、軟體協作，從範例中學習！ ★日本一流企業、前線專家實證解析，發揮最強實戰力，以科技提升競爭力！ ★重新定位人的角色，化繁為簡、流程再造、數位轉型的最佳活用教本！   【專文推薦】 柯志賢 │ 勤業眾信聯合會計師事務所會計師暨科技創新長 張

禎元 │ 工研院機械與機電系統研究所技術長、機械工業雜誌總編輯、國立清華大學動力機械工程學系特聘教授 黃甦    │ 工研院機械所智慧機器人組組長、交通大學機械工程學系助理教授   【好評讚譽】 郭奕伶 │ 商周集團執行長   【目標讀者】 ․給想開發機器人程式的工程師 ․給想優化作業流程的工作者 ․給想推動數位轉型的企業人士   ▌什麼是RPA？善用RPA能讓AI發揮最大成效！   RPA（robotic process automation）是一種流程機器人軟體，以自身以外的軟體為對象，自動執行定義好的處理。   RPA不是核心系統的角色，而是從外圍支援核心系統和其他業務系統輸出入等處理的

工具，發揮連結辦公室自動化工具、業務系統、核心系統等的作用。   人會因疲累或身體狀況等而使操作所需時間不同，軟體機器人不會有這樣的變化，能夠以一定的速度自動執行定義好的處理。當工作量龐大、時間冗長，RPA能發揮非常大的威力。   ▌邊做邊學，RPA軟體實際演練！   RPA可以將人所執行的規則化、機械化工作轉化為自動化，讓人從重複性的操作中解放。這項嶄新的自動化技術能夠降低成本、提高效益、改革勞動方式。有效運用RPA，將是人工智慧時代最強的利器。   本書帶領讀者從基礎開始學習AI時代的效率改革新技術，從RPA的應用場景、趨勢和效益、產品知識、協作技術、與IoT機器人的共通點，到機器人開發、

系統開發、操作可視化、導入流程、運作管理和安全性，以圖解的方式循序漸進逐步分析。   書中收錄第一線的具體範例和具代表性的RPA產品說明，包括Automation Anywhere、Blue Prism、Kofax Kapow、Pega、UiPath、WinActor等，以及實際的操作畫面，以最貼近實務現場的方式完整解析。把變數轉化為規則，讓繁瑣的流程自動執行，優化作業，減少人為疏失，進行附加價值更高的活動。   強化思維，建構效率概念，精闢解構RPA的全貌，一次弄懂機器人流程活用之道！

電腦加速win10進入發燒排行的影片

基於強化學習與自我對打之格鬥遊戲智能體訓練框架

為了解決電腦加速win10的問題，作者周圓 這樣論述：

一對一格鬥遊戲在整個遊戲史上的地位舉足輕重，直至今日依然保有大批忠實玩家。在格鬥遊戲誕生之初，一種特殊的玩家形態就已存在，那就是虛擬電腦玩家(遊戲 AI)。 遊戲 AI 很好的滿足了玩家以單機模式遊玩格鬥遊戲的需求，大大豐富了格鬥遊戲的遊玩方式，逐漸成為格鬥遊戲中不可或缺的角色。然而，傳統的遊戲 AI 生成方式多基於人為 設計的複雜規則或是行為樹算法，前者需要設計者具備相當高程度的領域知識，且設計過程過於複雜，AI 強度普遍不高；而後者則需要花費大量的時間進行空間探索，訓練成本過高。因此，如何在遊戲角色眾多的格鬥遊戲中，快速且高質量地生成虛擬玩家個體，是本論文的主要研究目標。本論文以 Fig

htingICE 作為實驗平台，提出了一個基於強化學習和自我對打的訓練框架。框架主要分為四個部分：(1)前處理，我們將收集 FightingICE 平台上往屆參賽選手模型的對打數據，並將其處理成強化學習模型能夠識別的形式，以供後續模型使用。(2)預訓練，此部分將使用行為克隆算法，針對(1)中收集的數據進行模仿學習，獲得預訓練模型。(3)強化學習訓練，我們分別嘗試了 DQN、PPO 和 SAC 三個算法， 對比分析了其各自在 FightingICE 上的表現。除此之外，我們還加入了規則判斷和動作遮罩機制，協助加速強化訓練。(4)自我對打，為豐富訓練過程中對手模型的種類，我們將讓主模型與不同訓練階

段的舊模型對打，避免訓練過擬合。將我們的模型與往屆選手的模型進行比較後的結果表明，我們的模型表現優於 FightingICE 平台上的多位往屆選手，且需要使用的領域知識也遠小於大多數模型。此外，我們還驗證了自我對打的訓練模式對模型泛化性的影響，雖然針對單一模型的訓練可能在該模型上能夠快速達到更高的勝率，但模型整體的泛化能力極差，在面對新對手時表現落差較大。

Windows 10究極攻略!升級、設定、優化、問題排除，高手活用技巧速學實戰【地表最強進化版】

為了解決電腦加速win10的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

Windows 10上市滿周年，你升級了沒？超好用最新OS整合電腦平板雙介面，比Windows 7更潮更厲害！完整收錄安裝升級、優化加速、安全強化、系統神改、介面改造、OneDrive雲端硬碟、Edge瀏覽器活用技，更緊急追加2017微軟最新「Creators Update」第一手報導！

基於雙向LSTM桌球揮擊姿勢分群之IoT量測系統

為了解決電腦加速win10的問題，作者朱冠融 這樣論述：

隨著感測器技術的進步，智慧感測的應用已普及生活上的各個角落，並且結合了物聯網(Internet of Things, IoT)與人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的AIoT，將資料有效的收集並予以分析，而目前這樣的技術已經在各領域上廣泛使用，其結果也應證了AIoT量測對比於傳統量測的各項優勢，比如系統大小、成本、準確度等差異。為了解決現今桌球「運動科技」所面臨的高成本設備、困難的裝置架設以及複雜的系統開發，本研究將基於雙向長短期記憶(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型分類、嵌入式的量測設備與I

oT的無線傳輸等技術，應用於運科領域的研究，並且選擇桌球作為主要項目，目的以擊球的姿態分群為研究方向，協助桌球選手的分級，或是選材與等延伸應用，找出未來選手調整技術的關鍵因子。 本研究為了取得球員的揮擊姿態資料，在桌球拍的握柄上嵌入了一組九軸運動感測器，其中包含了基於微機電系統(Microelectromechanical Systems, MEMS)技術的3軸加速度計、3軸陀螺儀以及3軸磁力計。配合內部的數位運動處理器(Digital Motion Processor, DMP™)，取得球員揮擊桌球拍時的感測器資料，並經由微控制器與感測器之間的傳輸協議進行傳輸，之後將資料進行封裝，由RF無

線傳輸模組負責傳輸至連接於電腦的接收端，作為深度學習模型的輸入資料以進行訓練。當模型訓練完成後，將會作為分類重要依據，其分析結果最終會顯示於應用程式端，實現桌球選手揮擊球拍時的姿勢分群。 AI的模型類型採用Bi-LSTM。由於LSTM是基於遞迴神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)進行改良的一種神經網路模型，對於具有時序關係的加速度感測器數據，能進行良好的分類工作以及預測。在此研究中，我們招募12位的桌球運動員，進行揮拍姿勢的數據收集，為此，我們訂定了標準化的實驗流程以及數據前置處理，最後再進行模型的訓練以及驗證，最終選擇六種不同的揮拍姿勢進行實驗，其結果顯示

分類準確度高達90%以上。 最後，本研究以專業的桌球選手作為實驗對象，並與其討論桌球擊球方式的各項細節，以分類揮拍種類為基礎，探討該研究結果的延伸應用或是改良，找出本研究開發裝置的相關問題以及其研究價值所在，協助桌球選手找出比賽的勝負關鍵。