cpu溫度軟體的問題，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

軟硬體融合：超大規模雲計算架構創新之路

為了解決cpu溫度軟體的問題，作者黃朝波 這樣論述：

物聯網、大資料及人工智慧等新興技術推動雲計算持續、快速地發展，底層硬體越來越無法滿足上層軟體的發展和反覆運算需求。本書通過探尋軟硬體的技術本質，尋找能夠使軟體靈活性和硬體高效性相結合的方法，説明有軟體背景的讀者更深刻地認識硬體，加深對軟硬體之間聯繫的理解，並且更好地駕馭硬體；同時説明有硬體背景的讀者站在更全面的視角宏觀地看待問題，理解需求、產品、系統、架構等多方面的權衡。 《軟硬體融合：超大規模雲計算架構創新之路》共9章：第1章為雲計算底層軟硬體，第2章為軟硬體融合綜述，第3章為電腦體系結構基礎，第4章為軟硬體介面，第5章為演算法加速和任務卸載，第6章為虛擬化硬體加速，第

7章為異構加速，第8章為雲計算體系結構趨勢，第9章為融合的系統。 本書立意新穎，案例貼近前沿，內容由淺入深，並且“展望未來”，可以幫助廣大互聯網及IT行業的軟硬體工程師更好地理解軟體、硬體及兩者之間的內在聯繫，也可以作為電腦相關專業學生的技術拓展讀物。  

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防水平板保護殼散熱性能研究

為了解決cpu溫度軟體的問題，作者吳炳誠 這樣論述：

隨著平板電腦應用多元化，不僅僅在設計上要求輕薄短小，攜帶方便，部分場合因工作環境特性，也增加防水保護的需求。當平板電腦裝載入防水保護殼後，因整機氣密包覆，造成平板運作時所產生之熱能無法順利向外排出，導致內部溫度上升而造成CPU效能及工作效率下降。本研究利用有限元素分析軟體 ANSYS Fluent進行一系列平板電腦在防水保護殼內運作的熱傳分析，探討不同熱傳導係數保護殼材質的散熱效能；並透過散熱片之設計變更，以期在攝氏25°C的操作環境，裝載防水保護殼後的平板電腦，能具備如裸機使用下的70%以上效能。 研究結果顯示，防水保護殼透過增加散熱片與平板接觸的面積可有效提升熱傳效率；此外

，以包射鋁材之防水保護殼，不但能有效增加熱傳遞效率，其系統內也有較均勻的溫度分布，其35°C飽和溫度值與平板裸機具備70%CPU效能時溫度相當。

Raspberry Pi最佳入門與應用(Python)(第三版)(附範例光碟)

為了解決cpu溫度軟體的問題，作者王玉樹  這樣論述：

　　本書分為基礎篇及實作篇，共十個章節。基礎篇著重於樹莓派的介紹、基本安裝以及Python基本語法；實作篇則著重於Python GPIO程式設計，全書收錄40個實驗，所有程式皆有逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，您可按照書內實體接線圖及範例撰寫操作Python程式，循序漸進的實驗安排可使您體驗到樹莓派的強大功能，並以此為基礎，設計功能更強大的嵌入式系統。   本書特色   　　1.樹莓派安裝、設定及Python程式教學與程式設計一氣呵成。 　　2.樹莓派中文系統安裝教學，建構中文使用環境。 　　3.輕鬆學習常用Linux作業系統指令。 　　4.選用樹莓派最佳開發語言Python，操作簡單

易學易懂。 　　5.濃縮的Python程式教學，縮短學習時間，以最快時間上手Python程式設計。 　　6.本書附錄詳列實驗材料之選購通路及網頁，材料選購無煩惱。 　　7.循序漸進的實驗安排，由基礎的樹莓派GPIO程式設計入門開始，再進階至GPIO結合網路運用，最後則是GPIO多媒體應用設計，替優質的物聯網前端應用學習打下良好的基礎。 　　8.全書收錄40個實驗，所有程式均逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，Maker及專題製作必備。

基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測

為了解決cpu溫度軟體的問題，作者詹于萱 這樣論述：

中文摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 IX表目錄 XIV第一章 緒論 11-1 研究背景與動機 11-2 文獻回顧 21-3 研究目標與步驟 51-4 論文貢獻 61-5 論文架構 7第二章 台電系統概況與資料採集 92-1 台灣電力系統概況 92-2 台灣各機組配比概況 122-3 台灣電力供需現況 132-4 歷史資料介紹 152-4-1 負載歷史資料 152-4-2 氣象歷史資料 172-4-3 工作日及非工作日定義 19第三章 理論基礎 213-1 卷積神經網路（Convolutional Neural Net

work, CNN） 213-1-1 卷積神經網路架構 213-1-2 卷積神經網路參數及超參數 273-2 粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 283-3 基因演算法（Genetic Algorithm, GA） 313-4 小波轉換（Wavelet Transform, WT） 333-5 輻狀基底函數類神經網路（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN） 353-6 長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM） 373-7 支持向量機（Suppor

t Vector Machine, SVM） 413-8 整合移動平均自迴歸模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA） 433-9 向量自迴歸移動平均模型（Vector Autoregressive Moving Average, VARMA） 443-10 最小冗餘最大相關性（minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR） 45第四章 硬體及軟體 464-1 硬體 464-1-1 GPU及工作站介紹 464-1-2 多GPU分散式訓練 494-2 軟體 524-2-1 Py

thon 524-2-2 Python工具包 524-3 程式執行步驟 68第五章 研究方法 725-1 輸入資料預處理 725-1-1 資料編排 725-1-2 資料正規化 735-1-3 訓練集/測試集資料分割 745-2 斯皮爾曼相關性分析 755-3 卷積神經網路架構 765-4 增強型菁英粒子演算法（Enhanced Elite-Based PSO, EEPSO） 775-4-1 平均搜尋和混沌法調整慣性權重（Mean Search and Chaotic Descending Inertia Weight） 785-4-2 粒子刪減和複製（Particle

Trimming/Duplicating） 795-4-3 搜尋空間及參數定義（Search Space and Parameter Setting） 805-5 演算法流程 82第六章 模擬結果與分析 856-1 迴歸指標介紹 856-2 斯皮爾曼相關性分析結果 866-3 增強型菁英粒子演算法與現有PSO方法之比較 896-4 與其他方法之比較 93第七章 結論與未來研究建議 1057-1 結論 1057-2 未來研究建議 106參考文獻 107圖2-1台電系統電廠及電網分布圖[29] 10圖2-2台灣電力系統之示意[30] 11圖2-3台電110年系統裝

置容量與發購電量配比[30] 13圖2-4 109年與110年國內各部門能源消費變動[31] 14圖2-5台灣2019年負載曲線變化 16圖2-6台灣夏季及冬季一週負載曲線變化 16圖2-7溫度和平均用電與尖峰負載之關係圖[32] 18圖2-8交通部中央氣象局觀測資料查詢系統 19圖3-1當步幅為1時，卷積層中內核移動方式 23圖3-2當步幅為2時，卷積層中內核移動方式 24圖3-3零填充 24圖3-4卷積計算、內核大小、步幅和零填充之範例 25圖3-5平均/最大池化操作過程 25圖3-6 Dropout計算[35] 26圖3-7粒子移動向量示意圖 29圖3-8粒子群

優化演算法流程圖 30圖3-9基因演算法流程圖 32圖3-10不同尺度大小下之小波函數示意圖 34圖3-11離散小波轉換之階層架構 35圖3-12輻狀基底函數神經網路架構 37圖3-13長短期記憶神經網路單元細胞架構 38圖3-14 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 39圖3-15 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-16 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-17 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 41圖4-1 CPU及GPU處理器內部結構圖 47圖4-2 Host和Device之關係圖 48圖4-3 Ubuntu 18.04 L

TS作業系統 48圖4-4 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU之規格 49圖4-5 GPU記憶體管理allow_growth指令 50圖4-6 GPU記憶體管理per_process_gpu_memory_fraction指令 50圖4-7 使用tf.device()進行多GPU分配設定 50圖4-8展示使用tf.distribute.MirroredStrategy分散式訓練之範例 51圖4-9 Numpy工具包之範例 53圖4-10 Pandas工具包之範例 54圖4-11 簡易數據流程圖範例 55圖4-12 TensorFlow運算功能 55

圖4-13時序型建構 56圖4-14 Keras函數式API(多輸入模型)建構 57圖4-15 Keras建構模型之流程 58圖4-16 Hyperactive工具包所支援之各項功能[39] 59圖4-17 Hyperactive工具包使用指令 60圖4-18 Hyperactive運算過程 61圖4-19 DEAP工具包所提供之運算功能[40] 62圖4-20 DEAP使用步驟 62圖4-21 scipy.stats.spearmanr範例 63圖4-22 pymrmr工具包操作範例 64圖4-23 PyWavelets工具包操作範例 65圖4-24使用sklearn.

metrics計算R-Squared、MAE和RMSE之範例 66圖4-25 sklearn.svm指令範例 66圖4-26 statsmodels.tsa.arima_model指令 68圖4-27 statsmodels.tsa.statespace.varmax指令 68圖4-28 ANACONDA NAVIGATOR介面下環境建立之操作流程 69圖4-29啟動Jupyter Notebook 70圖4-30 (a)顯示程式碼運行時GPU使用率(b)為GPU初始狀態 71圖5-1混合式卷積神經網路架構之範例 77圖5-2粒子刪減和複製 80圖5-3 Hyperactiv

e工具包混合整數和實數編碼指令 81圖5-4增強型菁英粒子演算法流程圖 84圖6-1春季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-2夏季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-3秋季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-4冬季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-5不同PSO方法迭代過程之g_best^值 92圖6-6預測值與實際值負載曲線(春季) 102圖6-7預測值與實際值負載曲線(夏季) 103圖6-8預測值與實際值負載曲線(秋季) 103圖6-9預測值與實際值負載曲線(冬季) 104表4-1常見的深度學習框架優缺點統整[38] 55表4-2 sklearn.svm指令中所有參數介紹

67表4-3所使用相關軟體及Python工具包版本 68表5-1訓練集/測試集資料分割 74表5-2粒子搜尋空間 81表6-1不同PSO方法之三項性能指標分析 91表6-2不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 91表6-3不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 92表6-4染色體編碼及所對應之映射範圍(二進制編碼) 97表6-5染色體編碼及所對應之映射範圍(整數編碼) 97表6-6使用不同方法之比較結果(春季) 98表6-7使用不同方法之比較結果(夏季) 98表6-8使用不同方法之比較結果(秋季) 99表6-9使用不同方法之比較結果(冬季) 99表6-10

本論文所提出之EEPSO方法與其他比較方法之間四個季節DM檢定結果 101表6-11 GA-CNN和本論文所提出EEPSO-CNN訓練時間比較 102