Edge IE mode not wor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

AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD

為了解決Edge IE mode not wor的問題，作者安艾尼 這樣論述：

背景：PCB 在日常電子產品中幾乎無處不在，不僅用於商業用途，也可用於國防和太空探索等敏感應用。在生產過程中，應對這些 PCB 進行檢查和質量驗證，以發現任何問題。大多數電子公司都專注於其商品的質量。一個電子設備（如 PCB）的製造或質量檢查過程中的微小誤差可能導致災難性的結果。已經使用了許多不同的方法和方法過去在質量檢查過程中發現PCB中的缺陷。結果，製造業務正在經歷一場巨大的變革，對象檢測方法如 YOLO-v5 成為包括電子行業在內的眾多行業的遊戲規則改變者。方法：我們設計了一個 2 級自主 PCB 缺陷檢測系統。最初，我們提供了一種新的無監督學習方法來檢測印刷電路中的缺陷使用學生-教師

特徵金字塔匹配作為預訓練圖像的板分類模型來學習沒有異常的圖像的分佈。這種無人監督學習方法以 3000 張好的圖像開始。第二階段，我們使用了YOLO-V5，這是最先進的算法，我們使用了 23,000 個有缺陷的 PCB 圖像。據我們所知，監督學習需要更多的數據，並且很難收集數據和檢測使用較少數據的缺陷。首先，知識被提取到一個學生網絡中與教師網絡相同的架構。這一一步轉移保留了盡可能多的關鍵線索盡可能。系統還添加了多尺度特徵匹配技術。一種混合來自特徵金字塔的多層次知識通過更好的監督流動，稱為分層特徵對齊，允許它被學生網絡接收，允許用於識別不同大小的異常。評分函數表示發生的異常。結果：正如我們開始使用

無監督學習方法一樣，我們已經部署了無監督方法的兩種模型。在第一個模型中，我們使用了 SGD學習率為 0.04 的優化器，對於無監督學習中的第二個模型，我們有使用學習率為 0.001 的 Adam 優化器。我們已經達到了平均準確度學習率為 0.04 的 SGD 優化器和 Adam 優化器分別為 94.63% 和 97.43%學習率為 0.001。在第一階段之後，我們進入第二階段，一個有監督的已經測試了 3 個模型的方法：小型、中型和大型。小的平均精度，中、大分別為 97.52%、99.16% 和 99.74%。結論：我們對無監督的 STPM 幾乎達到了 97.43% 的準確率學習和監督學習的 9

9.52%。將兩種算法結合在一起將它們作為兩階段自主 PCB 缺陷系統實施 我們開發了一個完全實施已部署在質量檢測環境中的自主系統。仍然，必須實施和執行持續集成和持續部署，這將引導我們進入一個連續形式的完全自治系統。未來，我們希望開發一種可以在行業中實施的連續形式的完全自主的方法在不遠的將來。

車載網路之比較分析與未來發展

為了解決Edge IE mode not wor的問題，作者魏世昌 這樣論述：

人們使用車輛的習慣越來越進步，為尋求更加舒適的駕駛體驗，無論是駕駛輔助、舒適系統都與日俱進，因此車上的電控模組對於資料傳輸、資料安全的要求也越來越高，無論是車內封閉的網路傳輸環境或是車聯網需要對外傳輸的情況，都有非常多不同種類的通訊協定。然而，車載網路，在不同的應用情境該使用哪種通訊協定，是一門很深的課題，這個選擇不光是影響網路傳輸效率、生產成本以及未來可否持續更新等因素。本文嘗試將現在市面上常見的車種當中，研究車載通訊網路，並探討不同通訊協議的優缺點，同時分析出未來車載網路發展的趨勢與展望。