cpu排名的問題，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

找回深度專注力：43個科學化技巧，使你1小時的價值，高過他人1萬倍

為了解決cpu排名的問題，作者井上一鷹 這樣論述：

★來自超過萬人研究數據，破解「回復專注力」秘訣★   每個人的「時間」絕對不是等價。 本書介紹43項科學化的深度專注力技巧， 讓你1小時的價值，達到其他人的1萬倍以上！   　　我們每天平均花在手機和電腦的時間高達11小時。但研究指出，有84%的人，真正專心的時間只有3個小時多一點。   　　比爾．蓋茲曾說：「優秀的軟體工程師，能創造出一般工程師10,000倍的價值。」如何讓你的1小時，創造出10,000倍的價值？關鍵就在於本書介紹的：   　　「如何改變思考方法，找回深度專注力。」   　　在資訊過量、職場邁入新型態的後疫情時代，專注力就等同於我們的產出價值，也是我們的寶貴資產。書中將介

紹工作自由度大爆炸時代，你不可不知的2大重要議題：   　　▓　如何透過專注力脫穎而出 　　▓　如何創造自由的工作態度   　　本書不僅僅是一本「幫助你培養專注力的指南書」，更能讓你獲得沉浸在某件事物中的體驗－－「深度專注」。只要進入深度專注狀態，你就能從眼前事物獲得滿足感與幸福感，化被動為主動，讓你的內在動力獲得最大提升。具體包括以下五大章節：   　　1. 找到專注在「一件事」的思考方法 　　2. 找回「深度專注力」 　　3. 找回「讓自己可以專注的場所」 　　4. 找回「沉浸其中的自己」 　　5. 達到工作上的時間與空間自由 　　 　　本書以最新科學與心理研究做為背景，蒐集超過10,00

0人的研究數據，從環境因素等物理元素，到時間管理、心態調整等心理要素，提供讀者43種能真正找回專注力、達到「深度專注」的實用技巧，包括：   　　●環境調整法——透過不同姿勢切換思考模式，隨時創造私人空間 　　●五感刺激法——透過布置、動作、氣味、背景聲等，讓視覺、聽覺、嗅覺、觸覺最佳化 　　●找回創意的策略——掌握零碎時間、透過「聊天」跨出同溫層，創造新火花 　　●獨立作業的策略——檢視事情的「緊急．重要」程度，守住自己的「專注時間」 　　●協同作業的策略——透過「共享」建立心理安全感，提升「遠端素養」 　　…等等。   　　在未來，無論是一般上班族還是遠端工作者，每個人都必須抱持創業家與自

由工作者的心態——「主動出擊，樂在其中」。本書將幫助我們養成不為時間與空間所困的「深度專注力」，在職場上保持高效、脫穎而出。   專家深度推薦   　　Ada｜筆記女王  　　瓦基｜閱讀前哨站  　　亨利溫｜個人品牌行銷講師  　　柚子甜｜心靈作家  　　張永錫｜時間管理講師  　　愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人  　　劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略長 　　歐陽立中｜Podcast節目「Life不下課」主持人   　　★「想提供工作績效，你一定要懂得如何凝聚專注力，而這本書可以幫助你！」——個人品牌行銷講師／亨利溫

cpu排名進入發燒排行的影片

觀賞魚養殖自動化控制系統

為了解決cpu排名的問題，作者沈瑞峰 這樣論述：

本研究使用Arduino公司所製作的開源軟體，其硬體以Mega2560為基底所改良的Mega2560 Pro與安信可科技（Ai-Thinker）公司開發的NodeMCU開發板為硬體平台兩者實施應用比較，周邊硬體則結合溫度感測器(DS18B20)、超音波測距器(HC-SR04)、pH值檢測器、RTC時鐘計時器(DS1302)、Wifi無線模組(ESP-01)、邏輯位準轉換、繼電器模組(Relay Module)、散熱風扇、水泵、LED照明、餵食器及人機介面(HMI)等設備構成。有別於業界所使用之水產養殖控制系統，本系統主要應用於家庭式觀賞魚養殖缸使用，其系統控制方法，則區分近端及遠端兩種方式，

近端主要結合人機介面(HMI)可藉由觸控面板設定系統時間、自動開/關燈、餵食時間、修改風扇及水泵啟動條件等，並藉其面板輸出各類檢測器相關數據，俾利觀測與控制；遠端則透過App Inventor2設計安卓系統手機應用程式，達到手動遠端控制開/關燈及餵食之功能，並將各類檢測器數值上傳至ThingSpeak達遠端監測魚缸溫度、水位、水質之目的，以適時給予照明及餵食，提昇高價魚種養殖效率，使本研究成果可供觀賞魚培育產業應用領域上之參考。

氣象術語事典：全方位解析天氣預報等最尖端的氣象學知識

為了解決cpu排名的問題，作者堀田大介（HottaDaisuke）,釜江陽一（KamaeYouichi）,大橋唯太（OobashiYukitaka）,中村哲（ 這樣論述：

日本最強九位氣象專家 ＼帶你看懂天氣預報與生活中不可不知的氣象學／   　　儘管每天都在看氣象預報，對「颱風」、「強降雨」、「酷暑」、「霸王級寒流」等名詞耳熟能詳，但什麼是「異常氣象」？除了身體感覺之外，好像不知道它的確切定義，還有諸如全球暖化、熱島現象、用人工智慧研究氣象等等，這些看似與我們很遙遠的名詞其實天天都在我們身邊發生！   　　所謂的生活氣象，就是與我們的日常生活最息息相關的氣象。譬如「熱傷害」和「流感的流行」，以及近年關注度迅速攀升的「PM2.5」，還有2019年夏天引發討論的「森林大火」等等，全面檢視人類與氣候，各種常在新聞中出現的關鍵字，在本書中你都可以一一獲得解答！  

　　也因此，本書希望用最淺顯易懂的方式，介紹這些正受到社會關注，又或是未來可能將會受到關注的天氣術語，以及針對該領域當前最新的真知灼見。本書的執筆方式，有別於過往的「知與未知」系列，不採用由研究者講解自己專門領域的書寫風格，而以電視新聞上出現的術語為主軸。不過，這次的內容也同樣集結了活躍於氣象學和天氣預報研究領域的九位氣象專家，為讀者們解說最尖端的知識和理論。   本書特色   　　‧收錄9位高人氣日本氣象學專家的專門圖書，附詳細解說照片！ 　　‧看懂氣象預報的必備知識！還有與生活息息相關的氣象學名詞一次搞懂，更讓自己豐富生活話題，人氣高漲！ 　　‧大氣科學 × 生活知識 × 豐富圖表，精彩

又清晰易懂的氣象科學全面掌握！   得獎紀錄   　　AMAZON五星★★★★★大賞

人臉偵測方法-YOLO研究與應用

為了解決cpu排名的問題，作者張詩含 這樣論述：

人臉識別是現今最廣泛的應用之一，且臉部的身份驗證識別可以在許多情況下使用。通常人臉識別第一步是偵測和定位影像或視頻中的人臉，而準確的偵測演算法可以有益於系統的性能，人臉偵測是人臉識別系統應用中關鍵步驟之一。人臉識別演算法經歷了早期演算法、人工特徵加上分類器、深度學習(深度神經網路)三個階段。目前深度學習演算法是主流，極大提高了人臉識別的精準度。本文研究目標以2020年在MSCOCO物件偵測競賽中排名世界第一的YOLOv4為主，利用少量自訂的影像資料，測試其物件偵測精確度及快速實作能力，從中探討其網路架構，在測試過程中找出如何進行有效的少量自訂樣本的漸進式訓練模式。在Linux系統中實作YOL

Ov4的自訂人臉樣本訓練與驗證，自訂少量訓練圖片數及訓練次數及人臉選取方式。本研究總共有六位學生之人臉樣本，實驗個別訓練樣本數量在3、10、20、40時不同訓練次數(1000、2000、3000)的訓練結果分析，證明其優良的物件偵測精確度及快速實作能力。考量在加入多數未知身分人員誤判後，進行調整並加入新樣本之漸進式重新訓練，發現只需要加入新樣本並使用少數時間(小於原訓練時間20%)持續之前訓練，就可成功分辨未知身分人員，很適合少量自訂資料集訓練模式的實作，研究最後提出此人臉辨識模型可以用於教室點名及口罩配戴偵測的實際應用。