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亞洲大學 資訊工程學系 何承遠所指導 王家恩的 重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測 （2021），提出顯示卡比較網站關鍵因素是什麼，來自於自動光學瑕疵檢測、影像處理與應用、深度學習、高效能網路。

而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 梁德馨所指導 邱于庭的 消費者筆電購買決策行為之研究 （2021），提出因為有 購買需求、消費者購買行為、購買意願、EKB模型的重點而找出了 顯示卡比較網站的解答。

最後網站聊PC - 在這顯卡荒的時期如何買到一張遊戲顯示卡 - CH的筆記本則補充：高階顯卡的話，比較好買到的大概還有微星MSI，配到3080的話大概要十 ... 這種搶到難度也不低，因為跟台灣的大型購物網站一樣，也都是機器人大戰，顯卡 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了顯示卡比較網站，大家也想知道這些：

顯示卡比較網站進入發燒排行的影片

MSI 這次推出了超過 10 幾款的筆電！
其中最大亮點就是位創作者而生的 Creator Z16
搭載第 11 代 Intel Core i7 處理器
還有 NVIDIA GeForce RTX 30 系列獨立顯示卡
Render 3D 動畫速度比上一代還要快 40%
看完整的全球線上發表會：https://youtu.be/wCSGDpvI1tc

【製作團隊】
企劃：莫娜
腳本：莫娜
攝影：莫娜、貝爾
剪輯：靜香
字幕：靜香
監製：宇恩、蜜柑

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重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測

為了解決顯示卡比較網站的問題，作者王家恩 這樣論述：

在2019年底 新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19)疫情爆發，全球口罩的需求瞬間大增，口罩的生產品質也變得重要。 因此本研究藉由 AI深度學習模型替口罩進行瑕疵檢測分類， 以當前精準 的卷積神經網路模型 EfficientNet 進行口罩檢測； 在使用模型時發現，雖然此類模型的準確率 高 ，但與 其他模型 相比則 需要較長的訓練時間 尤其是EfficientNet B7，在進行檢測 若沒有 高效能 顯示卡，就 無法進行訓練 ，最低也需要有一張 10G的顯示卡才能讓模型在不會將圖片縮得太小的情況下運作 。 於是本研究透過將EfficientNet B7的模型 神經層數量 減少， 並 觀察其在

此 情況下是否能夠 維持或提高檢測準確率 以目前修改表現最好的模型 得出 若 將 模型的 神經層數量減少百分之 60 不僅能降低顯示卡的負擔，還能減少訓練所要花費的時間， 且修改後的模型準確率與原始模型的準確率 也沒有太大差異 。

消費者筆電購買決策行為之研究

為了解決顯示卡比較網站的問題，作者邱于庭 這樣論述：

隨著近年來疫情效應下，筆電產品的需求與日俱增，而同時因為筆電市場狀況呈現飽和樣貌，彼此品牌間的產品相似程度高。因此消費者如何從眾多的品牌中尋找到適合的筆電產品更是目前筆電品牌廠商優先關注的議題。本研究希望能夠知道消費者在挑選筆電產品的消費行為是否會受到消費者的個人特質、不同的購買需求群的影響下是否有不同的差異存在。透過學者Engel, Kollat and Blackwell (1973)所提出的消費行為模式作為主要架構。在網路問卷平台上製作網路問卷後並刊載於各大社群網站進行蒐集，共計回收385份問卷。本研究結果發現人口統計變數在購買需求、購買行為及品牌比較上均有差異性。在不同的筆電用途上可

依用途性質分為四種群體，其中工作需求群在挑選筆電上考慮因素重視CPU運算平台、螢幕規格、邊框尺寸、相機及系統面規格。日常處理需求群在挑選筆電上考慮因素重視價格、折扣、筆電品牌口碑及機台重量。影音處理需求群在挑選筆電上考慮因素重視IO接口輸入輸出、藍芽及生物辨識功能、筆電品牌口碑及價格、折扣。遊戲娛樂需求群在挑選筆電上考慮因素重視獨立顯示卡、記憶體大小及價格、折扣。

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