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國立勤益科技大學 電機工程系 陳鴻誠所指導 管健志的 植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置 （2021），提出cpu比較網站2020關鍵因素是什麼，來自於實驗室虛擬儀器工程平台、模糊分析、預測性維修、可程式邏輯控制器。
而第二篇論文中華科技大學 飛機系統工程研究所 吳聖俊所指導 周偉翰的 低成本人臉辨識系統之 研發 （2021），提出因為有 人臉辨識、樹莓派、哈爾特徵函數、AdaBoost演算法、記憶體使用率、CPU使用率的重點而找出了 cpu比較網站2020的解答。
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從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會
為了解決cpu比較網站2020 的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：
TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ ▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 ▌谷歌開發者專家 ▌ 本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 ▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 本書深入淺出，排版精美，
十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： ．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 ．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 ．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 ．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的
常用及前端工具 ．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。
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勘誤：02:58 Mac mini / MacBook Pro 兩種版本的核心數目都是一樣的，只有 MacBook Air 才有便宜版核心數目不同的差異。
00:00 新 M1 版蘋果電腦：Mba/Mbp/Mac mini 怎麼選？
03:13 Mba/Mbp 差異： 設計、效能、價格比較
06:45 實測：M1 Mac mini 剪接影片輸出速度不輸外接顯卡
10:19 買 M1 Mac 的 3 個注意事項：記憶體升級、軟體、應用
14:06 小提醒：關於買二手 intel CPU Mac
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植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置
為了解決cpu比較網站2020 的問題，作者管健志 這樣論述：
隨著現代工業生產設備發展日益精進，生產設備皆朝向精密化、自動化及複雜化趨近，而設備維修管理也成為重要的一環，如何做好設備故障預測，可即時預測設備故障時間點，利用並制定有效的設備預測性維修（Predictive Maintenance,PDM）計畫，又稱預測性維護或預知性維護，以提升設備有效利用率、稼動率、降低維修成本、有效備件管理靈活度及安排適當之維護維修排程時間。以無線胎壓監測系統(Tire-Pressure Monitoring System,TPMS)自動化組裝線為例，氣壓缸數量佔取動作元件之80%以上，本研究將氣壓缸故障為預測對象，建立一氣壓缸動作機構及控制系統，擷取氣壓缸在動作和靜
止時之相關數據，利用空氣流量計、壓力計、微壓計及洩漏測試等輔助儀器，以及偵測氣壓缸動作時間和氣室活塞洩漏值，先透過通訊、信號輸入及類比訊號方式將各項量測數據傳送至三菱Q系列之可程式邏輯控制器(PLC)，再藉由乙太網路之MC協定與實驗室虛擬儀器工程平台(LABVIEW)開發之人機介面進行資料交渥，將所收集資訊進行LABVIEW人機介面資料庫建立，接著以經驗法則建立模糊規則庫，最後經由LABVIEW內建之FUZZY解模糊化推論及模糊分析後，可判斷氣壓缸之劣化情況，而得知氣壓缸之故障預測，即可進行該氣壓缸之預測維修計畫。
低成本人臉辨識系統之 研發
為了解決cpu比較網站2020 的問題，作者周偉翰 這樣論述：
近年來，以單晶片技術為基礎的單板電腦，以及擁有更多功能的人臉辨識系統應用蓬勃發展， 本文主旨是在 嘗試使用 第四 代的 樹莓派 ，結合 以 Viola提出的定位演算法為主 由 Haar-like函數展開式係數 並結合 AdaBoost弱分類器進行 人臉辨識系統 的演算 ，並且 以第三代樹莓派來 比較其 硬體之 性能提升，以及學習圖像資料的耗時 性 ，最後以已商業化之系統做 價格 的 比較 。測試結果發現，硬體使用率 的部分， 當 第三代樹莓派 從執行到正在辨識時，CPU使用率位於 98%~100%之後開始卡頓，並且出現錯誤視窗 ，第四代樹莓派則是在 70%~ 顯示正常，第三與第四代樹莓派在學
習圖像耗時性的部分，將會以 1920x1080以及 1280x960兩種解析度以各 10組照片做相關的時間比較，測試結果為，在 1280x960以第一組來看，第三 &四代樹莓派耗時分別為 2.5秒以及0.5秒，相差了近 5倍速度，在 1920x1080的部分以第一組來看耗時分別為 10秒以及 1.6秒，相差近 7倍，因此，當設備 需要高解析度環境時， 升級到 使用 第四代 樹莓派 的人臉辨識系統上在時間上是優於第三代的 。 從實驗 平均 數據來看， 第四代的處理速度快第三代將近 7倍左右， 因此 第四代對於人臉辨識是很有開發潛力的 在成本的部分 第 3&4代 樹莓派加上 其他零件 的售價 是
低於 2000元， 硬體成本 相對於已商業化的商品來說，比如說 考勤 系統、 人臉辨識感應式門鎖，商用人臉監視系統，是非常有優勢的 。