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Integer 資料 型 態的問題，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
Integer 資料 型 態的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳燦銘,胡昭民寫的 圖說演算法：使用JavaScript 和STEPHEN J.CHAPMAN的 Fortran程序設計（第四版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和中國電力出版社所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 黃崇勛所指導 陳威仁的 以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用 （2021），提出Integer 資料 型 態關鍵因素是什麼，來自於數位控制低壓降線性穩壓器、可容錯數位系統、即時視訊處理、電源軌抖動、電壓調節技術。
而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 鍾菁哲所指導 許堯舜的 採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器 （2021），提出因為有 白高斯噪聲、軸承故障診斷、分層式卷積神經網路、卷積神經網路、低功耗晶片的重點而找出了 Integer 資料 型 態的解答。
圖說演算法：使用JavaScript
為了解決Integer 資料 型 態 的問題，作者吳燦銘,胡昭民 這樣論述：
零負擔理解演算法設計技巧 零程式基礎也能快速上手 採網頁前端開發工具JavaScript實作程式 一本輕量級演算法，是您獲得程式設計新技能，提升自我價值的最好投資 當「寫程式」納入必修課程的重要趨勢下，APP開發或網頁程式設計已是大部份學生或社會人士必須具備的基礎能力。演算法是用來培養程式設計邏輯的基礎理論，也是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎課程。 為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法，並實作許多經典案例，如：字串反轉（S
tring Reversal）、迴文（Palindrome）、整數反轉（Integer Reversal）、判斷兩字是否相同（Anagrams）、金字塔圖形外觀（Pyramid）…等等。同時應用不同演算法延伸出重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、排序、搜尋、雜湊…等，搭配這幾年快速竄紅的JavaScript程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。 本書特色 ✔演算法最佳首選：配合實作程式碼，將各種演算法應用在程式設計的領域 ✔強化程式設計邏輯：豐富圖例闡述基礎，將演算法做最簡明的詮釋及舉例 ✔完善科學領域議題：加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法
✔驗收學習成果：設計難易適中的習題，並參閱國家考試題型，提供進一步演練
以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用
為了解決Integer 資料 型 態 的問題，作者陳威仁 這樣論述：
電壓調節技術(voltage scaling)在提高數位系統的能源效益方面具有相當大的潛力。然而，其節能效益在極大程度上受制於系統中穩壓電路之性能。本論文旨在提出一種可打破此限制的基於時序錯誤導向之電源軌調變技術，並以此技術實現細緻化的電壓調節。所提出之技術只需要少數電壓檔位，即可利用電源軌抖動(supply rail voltage dithering)的方式來近似出細緻化電壓調節的效果。因此，所提出之方法可以顯著降低晶片內穩壓電路的設計開銷。由於數位式低壓降線性穩壓器(digital low-dropout regulator, DLDO)具有無縫整合：（一）穩定輸出電壓、（二）電源軌抖
動、以及（三）電源閘控(power gating)等技術之特性，因此本論文利用DLDO來實現所提出之電源軌調變技術。為了精確與快速地實現適用於不同應用場景之DLDO電路，本論文也提出一種具有快速週轉時間的DLDO設計方法，並實際以一高性能DLDO設計為例驗證其效益。實驗結果指出，使用了聯電110奈米製程所製造的DLDO測試晶片展現出3毫伏特的超低漣波、67奈秒的輕載至重載暫態響應及250奈秒的重載至輕載暫態響應。與最先進的DLDO設計相比，該DLDO具有更簡潔的硬體架構且在品質因數(figure of merit)方面展現出高度競爭力。而後，本文以一種基於DLDO的抖動電源 (dithered
power supply)來實現所提出之電源軌調變技術。為了驗證所提出技術之效益，我們使用了一個具有時序錯誤偵測與修正能力之可程式化DSP資料路徑(datapath)作為測試載體。此測試晶片以台積電65奈米低功耗製程實現，而研究結果表明，所提出之電源軌調變技術有助於回收設計階段時留下之保守設計餘裕(design margin)並提高能源效率。量測結果指出，當該DSP資料路徑被程式化為一個無限脈衝響(infinite impulse response)數位濾波器以執行低通濾波時，所提技術之節能效益最高可達30.8%。最後，本論文將所提出之電源軌調變技術應用於即時影像處理系統中並探索其先天的容錯
能力。我們利用人眼視覺可將視訊中相鄰影格及影格中鄰近畫素進行視覺積分的特性，來達到即使不須對時序錯誤進行主動偵測及修正也能維持一定視覺品質的效果。因此，藉由巧妙安排容許時序錯誤發生之位置（藉由降低操作電壓），因時序錯誤所產生的錯誤畫素即可主動被人眼濾除。 該測試晶片以聯電40奈米製程實現，其搭載了一個即時視訊縮放引擎作為測試載具。在實驗結果中，該測試晶片展現了高達35%的節能效益，並能在不需對時序錯誤做出任何修正、且不須更動資料路徑架構的狀況下，仍能維持良好的主觀視覺感受。在五分制的平均主觀意見分數(mean opinion score)評量中，各類型的畫面皆達4分以上。而在客觀評量方面，峰值
信號雜訊比(peak signal-to-noise ratio)皆高於30分貝。
Fortran程序設計（第四版）
為了解決Integer 資料 型 態 的問題，作者STEPHEN J.CHAPMAN 這樣論述：
本書介紹了Fortran語言基礎知識，以及結構化程式設計思想，該設計思想使得大型Fortran程式的維護更易於實現。本書在講述Fortran知識過程中，按適用于大型專案開發的模式來展開。本書的主要內容有：電腦和Fortran語言簡介，Fortran基礎知識，程式設計與分支結構，迴圈和字元操作，基本的I/O概念，陣列，過程，陣列的高級特性，過程的附加特性，字元變數的更多特性，附加的內置資料類型，派生資料類型，過程和模組的高級特性，高級I/O概念，指標和動態資料結構，Fortran物件導向程式設計，優化陣列和平行計算，冗餘、廢棄以及已被刪除的Fortran特性。 本書是一本理
想的Fortran語言資料。
採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器
為了解決Integer 資料 型 態 的問題，作者許堯舜 這樣論述：
現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以
40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗
的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.