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另外網站ASUS Zenfone 8 ZS590KS (8GB/128GB) 評測與新聞也說明：日期：2021-12-29 人氣：9883. 搶救用戶信心！華碩釋出ZenFone 8與ROG Phone 5s系統優化更新. 近日風波不斷的ASUS ZenFone 8 因為無預警死機與皇家處理態度兩極，導致 ...

中國文化大學 法律學系碩士在職專班 吳盈德所指導 魯忻慧的 人工智慧之研究-以專利權為中心 （2021），提出asus系統更新2021關鍵因素是什麼，來自於AI演算、邏輯運算、機器學習、AI機器人、專利權人、發明人。

而第二篇論文中華大學 資訊工程學系 曾秋蓉所指導 彭成葳的 基於深度學習的課輔機器人之研製 （2020），提出因為有 人工智慧、教育機器人、問答匹配系統、深度學習的重點而找出了 asus系統更新2021的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了asus系統更新2021，大家也想知道這些：

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都花大錢買 iPad Pro 了，不發揮最大的效能說不過去對吧！從聽音樂到玩遊戲的教學通通有，簡單的幾個步驟就能讓產力 UP UP，速速把這幾招學起來，馬上提升使用感受！

12.9 吋的 Mini LED 真的很強，真正的高對比和黑白分明，用過就會了解它和一般 LED 螢幕的差別，不過淺色區塊的光暈問題還是避不太掉，關燈後的亮度也十分刺眼，總體來說不糟，算是有進步空間。

好的規格當然會配上高的價格，自己花錢入手的就更希望把它用到淋漓盡致，除了教學這次也一起把 M1 晶片、Mini LED 螢幕、Thunderbolt 3 接孔這三大亮點拿出來跟大家聊聊，看完之後差不多也對 iPad Pro 的升級有所了解囉！

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::: 章節列表 :::
➥ 優化 UP UP！
00:00 新角色登場

➥ 超實用 6 招
00:44 ① 解放高畫質
01:02 ② 高解析保真壓縮
01:39 ③ 白平衡調整
02:07 偷窺狂魔就交給頑皮鬼
03:08 ④ 外接設備
03:40 ⑤ 延伸螢幕
04:09 ⑥ 遊戲控制

➥ 最後總結
05:01 最後總結


::: 更多技巧教學 :::
◤ FB 帳號絕對防禦！ ◢
➥ https://youtu.be/J0YskCVYnu4

◤ Insta360 One R 對比 GoPro Hero 9 技巧教學 ◢
➥ https://youtu.be/rm4L884lOBE

◤ Galaxy S21 系列技巧大整理 ◢
➥ https://youtu.be/RHymXzFfFhM

◤ Pixel 5 / 4a / 4a 5G 體驗教學 ◢
➥ https://youtu.be/CnDy72LVlBQ

◤ ASUS ZenFone 7/ 7 Pro 功能教學 ◢
➥ https://youtu.be/en197TJ7zeQ

◤ 三星 Note20 & Note20 Ultra S Pen 超實用教學 ◢
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::: Apple iPad Pro 12.9 吋 規格 :::
建議售價：NT$34,900 起
處理器：Apple M1
儲存空間：8GB + 128GB / 256GB / 512GB
16GB + 1TB / 2TB
作業系統： iOS14.5
螢幕面板：12.9 吋 Liquid Retina XDR mini LED Display
螢幕更新頻率：120Hz
螢幕採樣頻率：240Hz
螢幕解析度：2,732 x 2,048 265ppi
電池容量：40.88Wh（支援 36W 快充）
SIM 卡槽：nano SIM / eSIM (Wi-Fi + LTE 版本)
支援訊號：Wi-Fi 6、藍牙 v5.0、GPS (Wi-Fi + LTE 版本)
接孔規格：USB 4 / Thunderbolt 3

主鏡頭規格：
12MP 廣角鏡頭 f/1.8 PDAF
12MP 125 度超廣角鏡頭 f/2.4
TOF 3D LiDAR
前鏡頭規格：
12MP 122 度超廣角鏡頭 f/2.4


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人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決asus系統更新2021的問題，作者魯忻慧 這樣論述：

簡單舉一個淺顯易懂的例子，很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋，例如:人類學習算數1+1=2；1+1+1=3；1+1+1+1=4；當1+1+1+1+1=5時以此類推，人腦的計算速度開始緩慢，此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成，這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合，未來必定將人類智慧的理論、技術和應用，發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人，AI的技術運用逐漸進入人類生活，無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革，AI與人類共存的世界會是什麼樣貌？越來越活躍的AI是否真的可以取代人類，相信是大家想知道的，AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工，以及5G網際網路的無遠弗界，近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革，早期專利申請多以機械結構或零件為主體，例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖，後來進步為震動感應式警報器，隨著科技日新月異AI科技問世，汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求，隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP，目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統，經過深度學習技術模仿大腦機制，透過腦內的神經細胞也就是「神經元」，把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。

基於深度學習的課輔機器人之研製

為了解決asus系統更新2021的問題，作者彭成葳 這樣論述：

隨著人工智慧的相關技術越來越成熟，將機器人應用於教育上，已成為相當具有潛力的研究議題。許多學術文獻也指出，教育機器人可有效提升學生學習動機和學習成效。隨著機器人技術的進步，教育機器人從扮演教學輔具進一步擴展到扮演學習對象、導師、助教、秘書、顧問…等等角色。其中，由於助教機器人可減輕教師的教學負擔，讓教師可以將有限的時間投入到更加有意義、有思想的工作中，因此目前也有越多越多的學者投入助教機器人的研究中。另一方面，培養學生的自主學習能力在教育界也越來越受到重視。自主學習能力可以幫助學生更能夠適應知識快速更新的需求，也更容易將知識轉移到新的領域學習。然而學生在自主學習的過程中，常因遇到問題沒有辦法

及時解決造成學習中斷，從而降低其自主學習意願與學習成效。由於教師無法隨時陪伴在學生身旁，及時為學生解答問題，若能由助教機器人來代理教師的角色，在學生自主學習的過程中，與學生對話，及時幫助學生解決心中疑惑，相信能讓學生自主學習的過程更加順暢，並提升其自主學習的成效。為了讓助教機器人具備解答學生問題的能力，需要蒐集學生常見的問題與解答，並利用問答匹配機制來找出學生問題的答案。但若問答匹配的精準度不足，常常發生答非所問的狀況，反而會降低學生的學習意願。傳統的問答匹配機制多半利用特徵向量的相似度計算來找出與學生問題相似的常問問題，方法過於簡單，導致精準度尚有改進的空間。有鑑於此，本論文研發一套具有解答

學生課業問題能力的助教機器人，簡稱課輔機器人。本研究以Zenbo機器人為載具，透過語音以及自然語言與學生對話，並且運用深度學習技術來剖析自然語言，建立基於深度學習的問答匹配模型，藉以提升解答學生問題的精準度。預期將此課輔機器人應用於學生的自主學習過程中，可有效減輕教師回答學生問題的負擔，並提升學生自主學習的意願。

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