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電腦與人腦：現代電腦架構之父馮紐曼的腦科學講義

為了解決cpu比較2021的問題，作者JohnvonNeumann 這樣論述：

電腦科學與腦科學的跨界經典   ◎人工智慧先驅馮紐曼的遺世思想 ◎中文版特別收錄羅中泉博士（國立清華大學系統神經科學研究所所長）專文導讀   專家推薦 吳其勳＼iThome總編輯 洪士灝＼台大資工系教授兼系主任 賴以威＼數感實驗室共同創辦人、臺師大電機系副教授 謝伯讓＼台大心理系副教授、《大腦簡史》作者   電腦真的能像人腦一樣思考嗎？ 　　近年來，深度學習與人工智慧的發展都在試圖讓電腦的行為模式愈來愈接近真實的大腦，讓許多人開始好奇電腦是否真的能和大腦一樣思考，或者是否可以用電腦的邏輯來理解大腦、甚至是整個身體神經系統的運作。實際上，早在1950年代，馮紐曼就已經開始嘗試

以電腦概念理解人腦作用機制。   現代電腦架構先驅馮紐曼 　　現今大部分的電腦都由CPU、RAM、硬碟等部件組成，進行記憶與計算。而這種從洗衣機中的微控制器到最大的超級電腦中都找得到的架構，早在1945年就由數學家馮紐曼提出，一直沿用至今。馮紐曼可以說是二十世紀最重要的數學家，拓展了目前數學的發展方向，在電腦、物理與經濟方面也都有相當大的貢獻。   人工智慧的先驅之作 　　本書就是是馮紐曼在1957年去世前為這次嘗試的講稿集結。這份講稿分兩部分，第一部分從電腦的基本原理和架構開始，以線路、處理速度與精確度等等層面一步步介紹計算與思考的本質。第二部分則接續第一部分的基礎，試圖以數學與電子傳訊的概

念拆解大腦，了解我們的神經系統是如何溝通作出複雜的判斷與思考。   　　時至今日，馮紐曼對於神經與電腦的洞察啟發了對於電腦學習的新發現（連結主義、深度學習），也影響了現今對於人工智慧的思考方向。

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基於特殊正交群SO(3)與積分型終端滑模的四旋翼無人機飛行控制器設計

為了解決cpu比較2021的問題，作者江栢祥 這樣論述：

本論文主要研究四旋翼無人機的姿態和位置控制。首先將談論四旋翼無人機的基礎構造含硬體、韌體及飛行力學。接著將回顧其他常用姿態表示方法的優缺點。然後簡要介紹一種全域且唯一定義每一種姿態的特殊正交群SO(3)姿態表示法。基於這個姿態表示法，本文透過李亞普諾夫方程式與積分型終端滑動模式控制，設計姿態與位置控制器。除了保證無人機運動能力，滑動模式控制相較於比例積分微分控制器具有較好的強健性。最後並通過數值模擬與實際飛行實驗的結果對控制器進行有效性驗證。

2021計算機概論高分題庫：強化考前即戰力〔十二版〕(國民營-台電/中油/中鋼/中華電信/捷運)

為了解決cpu比較2021的問題，作者千華編委會 這樣論述：

　　★計算機概論的考題雖然乍看包羅萬象，但大體上仍不脫四個大範圍： 　　一、電腦概論： 　　通常算是計概領域內比較傳統的範圍，新考題也不會考得太過深入，因此只要對電腦概論有所接觸，觀念正確，多注意一些專有名詞，如CAD、GSP等，大抵就沒問題了。 　　二、網路概論： 　　各式通訊協定、網路架構、電子商務、網路所需硬體等都屬於網路概論的範圍。網路的範圍較電腦概論靈活許多，也更容易出現新考題，所以除了熟悉考古題，平日的多看多記也是十分重要。 　　三、混合： 　　這一類的考題是第一和第二類的考題應用型，需要電腦和網路概論都熟悉才能正確作答。 　　四、程式： 　　要掌握程式

類考題，請務必至少熟悉Visual Basic程式語言，像是VB的語法、VB的運算優先順序等都是出現過的考題。 　　本書為因應各種考試，特別將計算機概論中重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫、歷屆試題，期能有事半功倍的成果。 本書特色 　　◎重點彙整‧考前衝刺事半功倍 　　「精要重點」提示分為十二單元，將計算機概論的以淺顯易懂的方式條列呈現，提醒每個單元之重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎模擬演練‧精闢解析戰力倍增 　　讀完課文之後即可馬上試作，藉測驗來測試學習成果，利於增加重點概念的記憶點，並且更加瞭解考試題型及試題核心。模擬測驗題

庫共十二回，附有精密的分析擬答，透過模擬練習的積累，訓練自己在看到題目的第一時間，能夠有條理地掌握題目要點，並擁有更明確的應試邏輯與概念。 　　◎最新試題‧命題焦點融會貫通 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～109年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！

分散式FM-index基因搜尋於基於RISC-V的近DRAM處理之設計研究

為了解決cpu比較2021的問題，作者劉沛宜 這樣論述：

FM-index是一個能很有效精準比對基因序列的資料結構，並且被廣用在各種基因分析的應用上。FM-index資料結構應用在基因分析上很節省空間並且有很低的計算複雜度。然而，因為其資料存取的隨機性和密集度，再加上現今電腦架構CPU和記憶體的速度差距，使得FM-index比對基因序列的計算主要卡在記憶體的存取。近DRAM處理(NDP)是解決記憶體存取瓶頸的趨勢。我們在這篇研究提出兩種分散式FM-index基因搜尋，包含完整的資料劃分、計算分散和中央管理方法，以將計算分散到整個平行計算NDP架構上。另外，在我們NDP架構中，我們使用多個RISC-V 運算核心搭配coprocessors作為處理單元

以提供切換計算和參數的彈性和針對FM-index重複的運算加速。與直接在CPU上用軟體計算相比，我們提出的兩種FM-index基因搜尋分散方法在我們的平行NDP系統上分別達到了2.66倍和6.39倍的加速。此外，我們有完整的比較了兩種分散式方法的效能表現不同以及各自最佳的使用場景，也呈現兩種不同硬體複雜度coprocessor設計的速度表現和影響。