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世新大學 新聞學研究所(含碩專班) 胡光夏所指導 屠胡清的 橙光遊戲文本的敘事形式與性別再現 （2019），提出AVG Clear關鍵因素是什麼，來自於橙光遊戲、敘事、性別、權力、父權。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 吳誠文所指導 林彥廷的 應用於卷積神經網路模型的心脈陣列加速器設計與分析 （2019），提出因為有 心脈陣列、卷積神經網路、人工智慧、電阻式隨機存取記憶體、量化、計算機結構的重點而找出了 AVG Clear的解答。
AVG Clear進入發燒排行的影片
ファイナルファンタジーＸＩＩＩ
Final Fantasy XIII
Turn on Annotation!
First Aspect: Game Over Screen
Watch and see for yourself.
Aspect 2: Additional tips for the impatient one, ME! ;D
found this one when I finally get my hands back on Snow.
Little background before the finding -
Quick ATB command initiation: Press △ after you queue up the ATB commands. Like explained in MasterLL's first advanced battle technique video 1.
http://www.youtube.com/watch?v=Zsi95tRRS4Y
Ok. So during my battle with Snow I got impatient to wait for the slow charging turn of ATB gauge to become full (before this chap. I use to have 3 ATB gauge slot but now its 4!), I just did a quick initiation.
Upon doing that, I just optima change and to my surprise, I get a full ATB gauge too O.o;
So yea, ATB gauge gets fill full every other optima change. Which totally encourage you to optima change often just to take advance of faster ATB refills ;D
Tips: Use quick command initiation wisely to your advantage. Do a quick command initiation to clear off a dieing enemy so that s/he does not get another turn to hit your party.
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Requested minor libra translation???
http://img192.imageshack.us/img192/470/192010123252pm.png
橙光遊戲文本的敘事形式與性別再現
為了解決AVG Clear 的問題，作者屠胡清 這樣論述：
作為一種參與式遊戲，橙光遊戲（66RPG）具有多重屬性，它既是粉絲參與創造的視覺小說，又是一個網頁遊戲分享社區，還包括平台所提供的遊戲設計軟件。橙光以女性文字遊戲為主要支撐，短短六年發展成中國最大女性AVG遊戲社區。橙光的迅速發展，顯示出女性AVG遊戲的廣闊市場。那麼女性玩家在控制遊戲結局走向時，是否真的獲得了支配力，挑戰了中國社會的父系霸權？本研究將橙光遊戲視為一種敘事文本，以《逆襲之星途閃耀》與《君心我心》兩則案例為研究對象，透過觀察其表達形式與敘事內容，探討遊戲的性別角色再現與親密關係敘事中的權力運作模式。研究發現，從橙光遊戲的敘事結構與遊戲元素上看，它的參數指標並不複雜，其界面簡單明
瞭，而互動養成部分所提供的遊戲自由度十分有限，只能在遊戲製作者設定好的劇情套路中進行選擇。遊戲的樂趣以觀看劇情為主，操作為輔，且遊戲中的操作方式僅限於做出選擇。橙光遊戲的呈現出公式化以及拼湊感，人物形象有對性別刻板印象的再現與突破，而在親密關係敘事的部分呈現出女性玩家對於理想親密關係的想象。總體而言，橙光遊戲由生活在父權體制下的女性自我書寫與消費，文本中浸透了女性自我探索的可能性，以及女性嘗試與父權制度進行協商的過程。
應用於卷積神經網路模型的心脈陣列加速器設計與分析
為了解決AVG Clear 的問題，作者林彥廷 這樣論述：
近年來由於人工智慧(AI)應用領域的蓬勃發展，低功耗的深度神經網路(DNN)加速器於終端裝置的需求與日俱增。這些加速器必須在可接受的運算精確度下有好的運作效率。我們提出了系統性的方法設計心脈陣列，並對其進行分析。基於先前提出的矩陣乘積之心脈陣列的映射演算法，此論文拓展其方法於二維卷積運算之心脈陣列架構的設計。我們以幾種具有不同架構特性之心脈陣列架構為例，它們具有不同的運算平行度、不同的層運算型態等。我們實作了DNN加速器的模擬器，它包含了不同的心脈陣列架構以及其它周邊電路以評估它們的吞吐量、運算延遲、硬體使用率、及DNN的運算精確度等。對於固定的DNN模型，模擬器中每層運算所使用的硬體架構可
依其規格需求各自調整，即不同的層架構配置。對於不同資料處理平行度的層架構配置，增加配置平行度能使DNN模型的運作加速3.5倍，並有3.0倍的硬體使用率，而其僅會增加最多約37%的面積。這些心脈陣列依循權重值靜止數據流的特性所設計，因此其中的次級運算單元陣列得以使用新興非揮發型記憶體(NVM)來實作，例如電阻式隨機存取記憶體(RRAM)。比較次級運算單元陣列的不同實作方式，能發現使用RRAM陣列實作者較使用數位運算單元陣列者，其面積小2至3個數量級。然而，由於每次運算的輸入數據及權重數據必須對RRAM單元多次操作，以致其運算延遲會提升至多64倍。考慮權重數據和激勵數據的不同量化位元數，暫存器大小
、運算區塊的複雜度、RRAM陣列的大小等皆能縮減許多，其面積差異至少47%。