電腦耗電量計算的問題，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

資訊大歷史：人類如何消除對未知的不確定

為了解決電腦耗電量計算的問題，作者吳軍 這樣論述：

　　★兩岸最會說故事、「吳大猷科普寫作獎」得主吳軍，點評人類在資訊領域的重大時刻。 　　★獨樹一幟的史觀和理論，解讀兩百年資訊史，大膽推演發展趨勢。 　　★迎接未來產業的關鍵挑戰，身處資訊時代的全人類必讀！ 　　人類用資訊探索未知，拼湊世界的真相。 　　從摩斯密碼到圖靈電腦，這是一個用資訊決戰未來的時代！ 　　電報、電話、電影、無線電、大眾傳播、行動通訊、衛星技術、網際網路…… 　　生活中對人類影響至鉅的發明和創造，多半都和資訊有關。資訊的本質，正是人類用以探索這個不確定世界的工具和度量！你是否好奇，從1G進化到5G，從網際網路、區塊鏈到元宇宙，人類以資訊建構的未來，會是什麼樣子？

　　■用故事來認識人類的資訊史 　　●美聯和路透社如何讓新聞即時傳送到世界角落，讓電力成為推動資訊進展的關鍵動力？ 　　●跨大西洋電報電纜的鋪設堪稱傳奇！你知道讓一個聲音同時在兩塊大陸響起，需要花上多大代價？ 　　●出身聾啞家庭的貝爾，如何從聲學跨界電話發明，走上交織著絕望和奇蹟的夢想旅程？ 　　●世上第一位程式設計師艾達，竟是英國文豪拜倫的女兒？她如何用理性的頭腦發揮詩人的想像力，打破思考框架？ 　　■談資訊，不可不知「摩爾定律」 　　摩爾定律是一種指數性增長的觀測。資訊發展依循著「摩爾定論」，每18個月以翻番的速度成長，這種事可謂人類史上頭一遭，而且數十年間保持高速不墜。30年前，一

秒鐘處可以理一億個訊息的計算機已經是超級電腦，但現在任一款手機的運算、儲存和網路傳輸能力，都遠超過30年前的超級電腦。 　　■吳軍首創「資訊發展階段論」 　　作者吳軍梳理資訊發展的脈絡，將資訊史分成兩階段，為歷史規律提供了全新的視角。 　　以1936年和1948年圖靈和向農提出資訊理論為分界，在此之前為「自發階段」，此時人們對資訊規律沒有本質上的理解，實驗和發明因而大量失敗。此後進入「自覺階段」，以成熟的理論主導創新，改善技術並運用新工藝，自此資訊發展一躍千里。 　　本書將兩百年的資訊史彙整起來，從圖靈、維納到香農，全面檢視資訊發展的脈絡，並大膽歸納資訊發展的終極規律：用更少的能量來傳

遞、處理和儲存各種資訊，就是資訊發展的趨勢。身處資訊時代，每日的訊息傳播對我們來說宛如空氣和水一樣稀鬆平常，但唯有回顧過去的歷史，才能理解推動整個時代的動力，得以對未來採取前瞻性策略。這本書讓我們在變動洪流中看清自己的位置，善用資訊判斷局勢、解決問題，找到前進的方向。 本書特色 　　●用生動的故事介紹人類的資訊史 　　●援引說明資訊領域的重要理論 　　●大膽提出獨特的史觀和見解 　　●在完整的脈絡下，推演資訊的「終極規律」 專業推薦 　　●李啟龍（師大附中資訊教師、臺灣科技大學資管所博士） 　　●曲建仲（曲博科技教室、知識力科技公司創辦人、台大電機博士） 　　●寒波（盲眼的尼安德塔石器

匠部落主、泛科學專欄作者） 　　●葛如鈞（《寶博朋友說》Podcast） 　　●雷雅淇（PanSci泛科學總編輯） 　　●「吳軍的新作秉承一貫的寫作風格，以故事的方式描述事件，不僅寫實，而且可從中透視研究探索本來的曲折與多彩，過程不乏柳暗花明，但又順理成章，靈機一動的背後是多年積累才能達到的水到渠成。這些故事情節生動，引人入勝，彷彿資訊技術大師與我們正在近距離對話！」——中國工程院院士╱鄔賀銓 　　●「我們正經歷從過去那種科技含量較低的發展模式，朝向以技術為驅動的發展模式，從過去的工業社會，朝向智慧化的社會轉型。在這樣的關鍵時期，特別需要看《資訊大歷史》這樣的好書。本書是相關領域管理階層、

產業研究人員和從業者的必讀著作，因為它能讓我們在制定產業政策和選擇發展方向上具有超越時代的視野。對於一般讀者來說，它能夠幫助大家更有效率地瞭解資訊、資訊科技和資訊產業，在新的時代找到自己的位置。」——中國工程院院士、清華大學教授╱鄭緯民

行動裝置深度學習

為了解決電腦耗電量計算的問題，作者李永會 這樣論述：

　　●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 　　●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 　　●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中   　　一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。   　　行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在

App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。   　　本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框

架並制定自己的框架。   　　本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。

透天住宅能源計算基準與標示之研究

為了解決電腦耗電量計算的問題，作者胡睿恩 這樣論述：

世界各國推動淨零碳排放立法，並呼籲在2050年前全面達到其目標，歐盟於2002年啟用建築能效標示制度（EPBD），對新建及既有建築所制定之建築能效認證制度，以有效管理並節約建築排碳量，逐步淘汰高耗能之建築。內政部建築研究所已於2020年擬定建築能效評估系統TBERS（Taiwan Building Energy-Efficiency Rating System），本研究是模擬住宅能效評估系統R-BERS（Building Energy-Efficiency Rating System for Residential Buildings）中透天住宅的耗電密度數據，為TBERS次系統之一。透天住

宅設計的多變性，每案的面積大小、空間組成、設備水準、地理位置等皆不同，無法以單一標準進行衡量，評估系統目的主要為各評估案件量身打造專屬的評分尺標。本研究採用eQUEST動態耗能軟體模擬台灣北、中、南三區，二至五層不同規模之透天住宅（包括獨棟、連棟及邊間型態），共計63種樣態進行模擬，過程以動態EUI理論為基礎，參考EEWH−RS（住宿類）綠建築評估手冊中，外殼節能效率EEV、空調系統節能效率EAC、照明系統節能效率EL等指標整合評估。最終使用台灣普遍的四層透天住宅之空調與照明數據為R-BERS耗電密度基準。透過模擬得知，獨棟與連棟透天全年空調耗電量相差34%至37%；獨棟與邊間戶透天年總耗電量

僅有些微差距，故兩類型使用獨棟透天數據即可。本研究於模擬後收集了7個包含連棟、獨棟及邊間之不同樓層規模透天案例，並使用R-BERS評估系統進行案例試算，其中列出3個案例之評估計算過程與最終能效評估等級，並以多個方案更改原設計空調、照明及固定設備水準，再和原始年總碳排放量作比較，可以了解各方案節能比例、等級提升多寡及如何達到能效1+等級。試算案例是由建築技術規則與節能手冊設計出之透天住宅且符合建築能效評估之期待，皆可以達到能效5級以上，可從試算結果推論若以市場常見透天使用瓦斯燃料供應固定設備，若使用二級瓦斯熱水器及一級瓦斯爐台，僅能提升1級左右，倘若未來法規會以建築能效4級作為最低限度，還需要利

用其他節能手法降低碳排放量。且於最終章節比較7個案例之碳排密度及建築特性分析，可以推論總樓地板面積越大，其年總碳排放量相對增加，亦可利用線性回歸公式快速計算出透天住宅的年總碳排估算與碳排密度CEI。