AMOLED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

黑馬飆股操作攻防術：阿文師的快速致富指南

為了解決AMOLED的問題，作者連乾文 這樣論述：

　　你真的希望每年賺20%？ 　　還是希望一年賺3倍？   　　如果你一年可以存20萬，一年賺20%，才4萬，有很了不起嗎？有許多股票一年可以漲個好幾倍。你為什麼不試圖去掌握他們？本書告訴你那裡有最好的機會找到一年可以賺好幾倍的股票。買進他們，漲了賺到，沒有漲，持有一檔好股，其實也不錯。退可攻，退可守。 會大漲的股票通常出現在以下地方，本書用大量的案例告訴你，讓你身歷其境，你好像親眼看到樓起、樓塌。   　　特定熱門的產業：有些產業的產值，每年以20%的速度成長，阿文師以他的經驗提出未來幾年被看好的產業及公司，讓你不霧裡看花；高市占而技術突破的公司；跌到谷底而找到第二春的公司；受政府政策推

升的公司；受原物料波動影響的企業。   　　市場上有許多明日之星事後被證明是誤判的例子，他們的錯誤在那，有3個觀察的重點：產品續航力！主力客戶穩固度！關鍵技術能否被主流市場接受？   　　你找到對眼的標的，如果對股票進行評價，很簡單，用本益比和股價淨值比找到合理的價格。 　　當你買進股票，你千萬不可以放著不理，如何觀察它是否在軌道上運行？很簡單看營益率、股東權益報酬率的變化。 　　本書是最「明確」的飆股找尋指南。讓大幅提升你資產一年暴增三倍的機會。   本書特色               　　        　　用實際案例，讓你鑑往知來 　　有一個人向老師學玉的鑑定，老師要他握著一塊玉，然後

天南地北談個沒完，那人敢怒不敢言，想不到天天如此，連續幾個月。有一天他又去上課，老師還是拿一塊「玉」給他握著，他大叫，這不是玉。一個飆股的形成，成因萬端。透過大量案例學習是最好的方法。你也許年紀正輕，來不及趕上許多經典的飆股，但是阿文師在市場上30年了，他詳細的紀錄了許多股票的大起大落。利用他的經驗，你也可以「摸」出飆股的感覺。   　　精準預測！讓你避免盲目跟風！ 　　一個產業如果每年產值成長達20%以上，那所屬的公司自然容易營收、獲利快速成長，而股價也會因為展望佳而出現噴出的現象。只是你怎知一切會依劇本演出。有很多公司，原本被看好，但是看他樓起，看他樓塌，投資他沒有賺到，反而高點套牢。作者

依據他的經驗，指出未來最被看好的產業：雲端產業人工智能、第五代移動通信世代（5G）通訊產業、全螢幕手機概念股、生物辨識產業包括指紋辨識及人臉辨識、真無線藍芽（TWS）產業⋯⋯。而也說明每個產業發展的關鍵。讓你不至於盲目跟風。   專家推薦   　　非凡電視台波浪大師　林隆炫 　　非凡電視台總監　金淼 　　群益期貨董事長　孫天山 　　永豐期貨董事長　葉黃杞 　　萬寶投顧投資總監　蔡明彰 　　品豐大中華投顧董事長　蔡豐勝

AMOLED進入發燒排行的影片

藉由微型機器學習實現改善顯示器顯像品質之智慧樣本偵測

為了解決AMOLED的問題，作者劉冠宏 這樣論述：

液晶顯示器(Liquid crystal displays, LCDs)自從取代了映像管顯示器(Cathode-Ray Tube, CRT) [1]已經佔領顯示器市場一大部分，儘管有機發光二極體(Organic Light-Emitting Diode, OLED)顯示器目前在某些應用上可以取代LCD，但仍然尚未普及；而不論是LCD 或是OLED 哪種顯示器，在顯像時都不是完美的，由於其發光原理的機制在某些顯像樣本會導致顯示器上的影像與顯像樣本不同，例如：LCD上的水平串擾[2]、OLED上的像素串擾[3]……，不僅僅是顯示器架構上會造成不同的顯像缺陷，不同產品的面板也有可能會有不同的原因而

造成顯像上的缺陷，而解決的辦法也不算太複雜，大部分的顯像樣本都可以用不同的驅動方式解決其顯像缺陷，如此一來癥結點就落在偵測特定的顯像樣本上，如此一來才能針對不同顯像樣本應用不同驅動方式。在現有的顯示器上已經有偵測顯像樣本的模組在其時序控制器中，以便輸出控制訊號給驅動積體電路，不過這類特定應用的積體電路一旦需要更換面板時，由於不同面板的顯像樣本亦不同，偵測模組需要重新設計，這也意味著時序控制器需要重新下線，成本自然就提高了；偵測模組的設計其實就只是分類器，偵測影像來源是否與該面板的顯像樣本相同，若是用影像分類的機器學習亦能取代其功能，機器學習在硬體上有著與傳統特定應用積體電路不同的優勢，架構相同

的硬體只需更換學習樣本，產出一組新的權重值，即可重複利用其硬體。利用這項優點實現不同面板搭配偵測模組時，不需重新下線，只需讓機器學習的模型重新產出權重值，更新硬體內部的權重值，即可得到不同分類的偵測模組，藉此減少成本。 在半監督學習(Semi-Supervised Learning)分類下的轉導推理(Transduction or Transductive Inference)[5]是將已知標記的樣本送入模型學習，讓模型判斷同樣但並未標記的樣本其標記為何，在樣本較少的基礎上仍能有較佳的分類結果，不論是樣本少，或是測試樣本即為訓練樣本，這兩點皆吻合本文機器學習的偵測樣本模組的應用場景，因此本文將

以轉導推理為基底且較少的訓練樣本數，並以輕量化的機器學習架構，實作出顯示器內時序控制器中進行影像分類，判斷不同面板顯像樣本的微型機器學習(Tiny ML)智慧偵測模組。

工程之書

為了解決AMOLED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。

基於 AI之 OLED面板溫度分布預測、亮度衰減預測 與亮度補償演算法並實現於 FPGA

為了解決AMOLED的問題，作者林賜福 這樣論述：

因為OLED面板使用一段時間後會發生亮度衰減，所以亮度衰減是一個需要解決的問題。本論文提出一個基於類神經網路的OLED亮度補償系統，這個系統針對亮度衰減後的OLED面板進行亮度補償。首先，基於顯示圖片與貼於OLED面板後的溫度感測器來預測OLED面板的溫度分布。接著，基於OLED面板的溫度、點亮強度、點亮時間、前一刻的五種點亮強度的亮度來預測OLED面板經過亮度衰減後的亮度。最後，基於OLED面板的初始亮度、衰減後的亮度與輸入RGB值來計算出補償後的RGB值。由於硬體的運算速度比軟體的運算速度快，所以我們最終將亮度補償系統實現成硬體。硬體電路使用Verilog來描述，並且使用Xilinx V

ivado來模擬與驗證。所提出的溫度分布預測模型、亮度衰減預測模型、亮度補償演算法的測試誤差小於1.33°C、5.62%、8.96%。