Hardware ID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

Verilog 晶片設計(第四版)(附範例光碟)

為了解決Hardware ID的問題，作者林灶生  這樣論述：

　　本書將IC設計實務經驗深入於範例探討，且每一範例均經過模擬驗證。除了基本的設計技巧外，亦說明多模組整合設計之技術。希望藉由此書帶領讀者進入以Verilog為主的各種相關設計領域中，熟悉Verilog語言全貌，更希望藉由它，幫助讀者完成各種晶片之設計。內容包含有：數位邏輯設計與Verilog發展沿革、Verilog設計風格與觀念、Verilog設計結構、閘層(Gate Level)描述、資料流描述設計、行為描述、函數及任務、自定邏輯電路與狀態機、Verilog程式設計技巧、電路的延遲時序設定、專題實務設計範例等，適合科大資工、電子、電機系教授「數位邏輯設計」、「數位邏輯設

計實習」之課程或相關業界人士及有興趣之讀者使用。

Hardware ID進入發燒排行的影片

銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決Hardware ID的問題，作者王綱 這樣論述：

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展，隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世，無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟，也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等)，主因是考量法規依據與個資保護等議題，所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後，銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外，「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範，就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明，以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點，並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象，說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。

用實務案例學會Linux網管程式設計 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決Hardware ID的問題，作者李至欽 這樣論述：

　　1.重點式整理：各章節涵蓋的內容，易學易懂，使讀者花最少時間獲取最大效果。 　　2.範例說明：每章皆有重要範例，使讀者輕鬆瞭解觀念，進一步應用複雜程式架構。 　　3.實務案例 : 各章末附有網管程式案例，以實際解說及操作說明原理與效益。 　　MOSME行動學習一點通： 　　•診斷：可反覆線上練習書籍內所有題目，強化題目熟練度。 　　•加值：附書上的實務案例程式檔案，提供讀者下載使用。 　　程式檔案與課後習題參考答案下載說明： 　　為方便讀者學習本書，請至本公司MOSME 行動學習一點通網站（http://www.mosme.net/），於首頁的關鍵字欄輸入本書相關字

（例如：書號、書名、作者）進行書籍搜尋，尋得該書後即可於﹝學習資源﹞頁籤下載程式檔案與課後習題參考答案。  

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決Hardware ID的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。