Surface Laptop 4 開 箱的問題,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

淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 劉昭華所指導 李鑑勲的 電競筆記型電腦之熱對策分析 (2020),提出Surface Laptop 4 開 箱關鍵因素是什麼,來自於實測驗證、電競筆記型電腦散熱、筆記型電腦表面溫度、熱流設計。

而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 蔡篤銘所指導 陳明君的 應用快速之紋路一致性指標於表面瑕疵檢測 (2008),提出因為有 表面瑕疵檢測、紋路分析、主成分分析、紋路指標設計、積分影像的重點而找出了 Surface Laptop 4 開 箱的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Surface Laptop 4 開 箱,大家也想知道這些:

Surface Laptop 4 開 箱進入發燒排行的影片

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價格在 3 萬至 5 萬元
文書、通用、高效通通有
分別有以下幾台

從 0:00 開始
2:20 Apple MacBook Air
4:44 HP ENVY x360
6:08 LG Gram 16
7:11 Lenovo ThinkPad X1 Carbon Gen 9
9:37 Apple MacBook Pro
11:25 Razer BLADE 15
13:09 微軟 Surface Laptop 4
15:00 MSI Katana GF66
16:18 ASUS ROG Strix G15
17:58 ASUS ROG Zephyrus G14

【製作團隊】
企劃:莫娜
腳本:莫娜
攝影:高小宇
剪輯:高小宇
字幕:高小宇
監製:蜜柑、宇恩、Cookie

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電競筆記型電腦之熱對策分析

為了解決Surface Laptop 4 開 箱的問題,作者李鑑勲 這樣論述:

本文的研究目的為降低電競筆記型電腦的表面溫度。因為電競筆記型電腦的功耗較大,系統內部電子元件溫度也較高,連帶使筆記型電腦的表面溫度過高。因此,本文針對電競筆記型電腦溫度過高的區域其熱流走向進行重新設計,使系統的熱流走向可以依照散熱模組至風扇的方向傳遞,並讓風扇以主動式散熱的方式進行熱能的排除,使筆記型電腦表面溫度確實降低。 進行實驗步驟時,本文會使用熱像儀與熱電偶式溫度計分別針對筆記型電腦不同的區域部位進行熱對策量測,先行以熱像儀照片找出筆記型電腦表面溫度過高的區域,將該區域溫度最高之點位處進行標記,再以熱電偶式溫度計對該點位進行測量,最後針對不同的區域位置選用適當的解熱手法,並進行實

驗以驗證結果。 本文針對該電競筆記型電腦的開機按鈕區域、後出風口上方區域、下進風口區域及上進風口區域進行不同的熱流設計設變。於開機按鈕區域改變其機構件設計,使其降低由系統內部傳導至外殼表面的熱能。於後出風口上方區域黏貼絕熱材質,其熱流設計原理亦同開機按鈕區域,目的為降低熱能的傳遞。於下進風口區域黏貼均熱材質,其目的為使外殼表面的溫度可以均勻分散。於上進風口區域則使用了更改熱管厚度、增加熱管與外殼間距及黏貼均熱材質三種熱流設計的方法,其原理亦同上述三個區域,目的皆為使其系統內的熱流走向可以減少影響到外殼表面的溫度。 實驗結果顯示以上方法可降低電競筆記型電腦的表面溫度,並最終達到顧客與

使用者的表面溫度需求。

應用快速之紋路一致性指標於表面瑕疵檢測

為了解決Surface Laptop 4 開 箱的問題,作者陳明君 這樣論述:

本研究利用機器視覺技術針對規律性之隨機性紋路及無紋路表面上細微變化之瑕疵進行檢測,由於檢測影像上的瑕疵區域並沒有特殊的結構或形狀特性,因此從視覺上看起來和正常部分並沒有太明顯的差異且不易觀察,使得檢測的工作極為困難。 本研究藉由觀察在固定視窗中影像的灰階變異情形及其在空間中的相關程度開發兩項技術來設計紋路一致性之特徵指標。第一項技術為透過主成分分析(Principal component analysis)法所設計之特徵指標,此指標是在視窗內以灰階值當成密度計算x軸和y軸兩個方向的共變異數,利用主成分分析法計算共變異矩陣所得到的固有值(Eigenvalue)之較小者λ2,而紋路不一致之

瑕疵區域的λ2值會較正常區域為小。第二項技術為將每個視窗區分成數個大小相等但不重疊之小區塊,若檢測之表面具均勻性,則每一個區塊之灰階加總值應相類似,本研究針對此條件提出卡方χ2與熵(Entropy)兩個特徵指標,利用特徵指標在瑕疵區域和其他正常區域之間的差異,透過一個適當之指標閥值區分瑕疵和正常部份。為了加快指標值之運算速度,本研究利用積分影像(Integral image)的三步加減運算取代視窗或區塊內之逐點加總運算,使用積分影像前後λ2的處理時間改善了約400倍,而χ2與熵則改善了10倍。經測試筆記型電腦塑膠外殼、皮革表面、LCD背光模組中的擴散膜(Diffuser)之紋路影像及太陽能電池

反面部份之無紋路表面影像後驗證本研究所提之特徵指標都能有很好的檢測效果。