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正修科技大學 電子工程研究所 蔡有仁、林宜賢所指導 沈瑞峰的 觀賞魚養殖自動化控制系統 （2020），提出cpu排名2021關鍵因素是什麼，來自於Arduino、NodeMCU、溫度、水位、照明、餵養、pH值、APP、ThingSpeak、HMI。

而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 黃樹林、賴文正所指導 張詩含的 人臉偵測方法-YOLO研究與應用 （2020），提出因為有 人臉識別、物件偵測、樣本訓練、YOLO的重點而找出了 cpu排名2021的解答。

最後網站Cpu天梯性能圖，究竟哪個Cpu比較好現在就來看看！ | FCTE則補充：其實兩個品牌都不錯，想要追求穩定cpu性能的話Intel比較好一些，但想追求高cp值的話Amd也是不錯的。 延伸閱讀. 顯卡推薦 · 顯卡超頻參數 · 顯卡排名. 分類 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了cpu排名2021，大家也想知道這些：

觀賞魚養殖自動化控制系統

為了解決cpu排名2021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。

人臉偵測方法-YOLO研究與應用

為了解決cpu排名2021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。

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