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I7 6700 Win11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
國立臺北科技大學 電子工程系 李宗演所指導 謝鈞潔的 以FPGA實現個人 化ACC系統之深度類神經網路 （2018），提出I7 6700 Win11關鍵因素是什麼，來自於自動巡航系統、跟車模型、深度類神經網路、FPGA、深度學習演算法。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 許騰尹所指導 廖孝凱的 無線接取之光纖介面網路的設計與軟體實體層之整合實現 （2017），提出因為有 前程網路、光纖前程網路、軟體實體層、無線寬頻頭端設備的重點而找出了 I7 6700 Win11的解答。
以FPGA實現個人 化ACC系統之深度類神經網路
為了解決I7 6700 Win11 的問題，作者謝鈞潔 這樣論述：
現今先進輔助駕駛系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)廣泛的應用在許多汽車配備上，而個人化自動巡航系統（Personalized Adaptive Cruise Control, PACC）的概念可提升自動巡航時的舒適度及安全性。在相關文獻中就提出了一種深度類神經網路（Deep Neural Network, DNN）的PACC系統，但深度類神經網路的運算極為複雜，而難以實現於嵌入式系統中，因此本論文以FPGA實現個人化自動巡航系統之深度類神經網路，是在終端運算中實現一個高精準度、低功耗的深度類神經網路架構，並包含了對駕駛者習慣的學習及預測
，實現於Xilinx Zedboard 上。從實驗結果得知，所提出的深度類神經網路架構改善了計算密集型問題，並保持高精準度的計算，更於預測部分相較於其他GPU實現架構，降低了27％的功耗。
無線接取之光纖介面網路的設計與軟體實體層之整合實現
為了解決I7 6700 Win11 的問題，作者廖孝凱 這樣論述：
由於對高速通訊的需求，前程網路是基於無線存取網路而被提出的嶄新架構，此架構被廣泛應用於4G / 5G行動網路中。與傳統基站的架構相比起，前程網路分成為BBU跟RRH兩部份。此分割導致將導致BBU和RRH之間的傳輸介面需要花更多力氣去處理高速傳輸的資料。在本篇論文中，我們將提出基於光纖前程網路來實現高頻寬的需求。被提出的光纖前程網路主要有三個部分，第一部分是將軟體實體層運行在通用處理器架構(光纖前程網路)，而第二部分是以Xilinx VC707來作為資料收集器，而最後一部分是使用Xilinx ZC706和Xilinx VC707來實作無線寬頻頭端設備。其中軟體實體層和資料收集器的接口是透過PC
Ie，而資料收集氣和無線寬頻頭端設備的接口是透過光纖。最重要的是，我們提供同步的演算法用來同步與校準在不同無線寬頻頭端設備上的即時時鐘。因此，所提出的光纖前程網路能達成並實現出長距離且穩定的高速傳輸目標。