歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
Intel(R) Management 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
國立臺灣大學 電機工程學研究所 陳銘憲所指導 張庭綱的 基於快取特性之記憶體式資料庫批次更新 （2016），提出Intel(R) Management 關鍵因素是什麼，來自於記憶體式資料處理、快取記憶體、低局部性。
而第二篇論文長庚大學 工商管理學系 宮大川所指導 楊忠岳的 應用粒子群演算法求解多艙種車輛途程問題 （2016），提出因為有 多艙種車輛途程問題、粒子群演算法的重點而找出了 Intel(R) Management 的解答。
基於快取特性之記憶體式資料庫批次更新
為了解決Intel(R) Management 的問題，作者張庭綱 這樣論述：
低延遲、高流通量的記憶體式資料庫管理系統(DBMS)近年來因為硬體的發展，受到了研究與應用領域越來越多的關注。更甚者，有許多因應未來使用非揮發性隨機存取記憶體(NVRAM)之記憶體式儲存系統的研究也被提出。然而這些研究皆沒有對於在低局部性、密集的更新作業負載下的處理器快取利用率進行討論。此類負載容易造成低度的快取利用率，導致不理想的整體效能。我們設計了一個基於快取特性之批次更新架構藉以提升在此類負載下之效能。藉由將更新請求暫存於快取中，此系統可將數個於不同時間到達之相近請求聚合並在同一批次內更新，以避免對記憶體不必要的重複存取，進而減少快取未命中(Cache miss)並提升整體流通量。實驗
結果顯示本論文提出的快取模型相對於未考量快取特性的參考模型，能節省最高達75%的末級快取(Last level cache)未命中數，以及達到最大65%的速度提升。
應用粒子群演算法求解多艙種車輛途程問題
為了解決Intel(R) Management 的問題，作者楊忠岳 這樣論述：
如何有效且充分地利用現有的資源一直都是企業內重要的課題，在物流作業上使用多艙種車種就是一個例子，當現代社會消費者購買意願越來越高、需求種類越來越多時，多艙種物流車的空間分隔能讓物流業者將過去不能夠混送，需分車運送的貨物僅使用一台多艙種物流車就能夠運送，有效地利用物流車的空間，且降低運送成本，因此也衍生出了多艙種的車輛途程問題(Multi-Compartment Vehicle Routing Problem, MC-VRP)。本研究使用粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)來求解MC-VRP問題，並參考了Ai and Kachitvichyanuku
l (2009a)文獻裡的編碼方式(SR-2)來建構起始路線，路徑改善方法使用2-Opt及3-Opt路線交換法來改善路線，以降低運輸成本。本研究使用的粒子數為50，運算的迭代數為750。 最後，本研究以El Fallahi et al. (2008)所發表的題庫做為參考，取出其中不受車輛運送距離限制影響的題目來進行測試，共14題，其中又可以分為可分送及不可分送的特性，所以實際測試題數為28題。本研究使用C#程式語言撰寫，編譯環境為Microsoft Visual Studio 2015，並在Intel(R) Core(TM) i5-2430M CPU @240GHz的電腦上進行測試，整體
得到的解與已知最佳解誤差約為4.81%。