arm晶片的問題，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

行動裝置深度學習

為了解決arm晶片的問題，作者李永會 這樣論述：

　　●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 　　●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 　　●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中   　　一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。   　　行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在

App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。   　　本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框

架並制定自己的框架。   　　本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。

arm晶片進入發燒排行的影片

基於穿戴式壓力與慣性感測之足部復健與矯正應用系統設計

為了解決arm晶片的問題，作者游政學 這樣論述：

本論文提出了一個足部復健與矯正應用系統設計，其中使用了99點足底壓敏感測片搭配慣性感測元件進行測試。我們採用輪循多工器的方式，透過ADC分時讀取各足底感測電極上下金手指間的壓力電阻跨壓，經由分壓的方式，將每一電極隨壓力變化所產生的電阻變化轉換成跨壓的變化數據。此外，透過慣性感測模組「GY955」取得足部運動之加速度、角速度，以及ADC所採集之腳底壓力數據，透過無線傳輸模組傳送到即時監控視窗上，達到遠端監控效果。在即時監控視窗上，顯示足部形狀之電極點，採用三原色彩融合，將每一電極之重量擴展為0~255，藍色為0表示重量最輕，紅色為255表示重量最重。三軸加速度及角速度則以波形的方式顯示。我們把

足部壓力位置分成五個區塊，依序為右腳腳尖、右腳腳根、左腳腳尖、左腳腳根及左右腳腳底完整區塊。每一區塊之重量數值總和做為判斷此步態模式之條件，以及觀察此步態模式加速度、角速度變化，即可分析人在行走時的八種腳步姿態模式。本論文在硬體、韌體、軟體上都做到了自行研發之成果。經過實際測試，WiFi通訊封包中除了包含2個bytes的頭尾碼，還有壓力資料共101bytes以及慣性資料共10bytes，一共111bytes，以每秒20個封包傳送之電腦端，傳輸率達17760bps。