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2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決cpu記憶體時脈的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，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。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　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106～110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！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

cpu記憶體時脈進入發燒排行的影片

氧化鉿鋯鐵電記憶體之疲勞恢復與非晶氧化鎵銦鋅通道整合

為了解決cpu記憶體時脈的問題，作者陳昱豪 這樣論述：

如何以節能的方式處理大量數據是未來包括大數據、人工智能、物聯網、自動駕駛汽車和高性能計算等領域中最重要的問題。鐵電記憶體因其高CMOS兼容性、高操作速度和低能耗而被視為實現未來以數據為中心的計算之關鍵元件。對於像鐵電隨機存取記憶體或鐵電穿隧記憶體這樣的電容式鐵電記憶體，其中一個重要的挑戰是在快速且低電壓操作下由不飽和極化切換造成的嚴重極化疲勞。不飽和極化切換造成的極化疲勞可以藉由電場去除累積的電荷來回復。然而，大部分的研究只嘗試透過雙向的大電場來回復。在第二章中，我們藉由使用不同電壓，不同脈衝時間，不同操作次數以及不同方向的電場來探討極化疲勞回復的行為。我們是第一個指出操作次數是極化疲勞回復

的關鍵且極化疲勞不可被單極性的電場回復。這暗示鐵電翻轉對於移除累積的電荷扮演重要的腳色。我們引用一個鐵電翻轉引發電流注入的模型來解釋此行為。最後我們在1.5V的低操作電壓下，透過大電場回復使操作次數進步了104次到達總共1010次操作。使用非晶氧化物半導體的鐵電電晶體目前被視為有潛力取代快閃記憶體的人選。因為其低製程溫度可以實現具有高頻寬及高容量特性的三維層積型整合。 然而，目前許多使用非晶氧化物半導體的鐵電電晶體都遇到了高操作電壓以及低操作速度的問題。同時，目前針對改良使用非晶氧化物半導體的鐵電電晶體的討論非常少。在第三章中，我們全面研究了用於三維、低電壓應用、具有非晶氧化銦鎵鋅通道的單柵極

氧化鋯鉿鐵電電晶體。我們是第一個針對此元件提出考慮了電荷捕捉效應，負載電容，以及通道漂浮電壓的優化指南。

2023超前部署 趨勢先端計算機概論 (全工科適用)

為了解決cpu記憶體時脈的問題，作者吳燦銘,胡昭民 這樣論述：

　　超新版計算機概論，專為資訊、工科相關科系學群、大專院校通識性課程設計的最佳教材 　　◆ 精要輕鬆的說解，照應豐富圖像與文字配搭，呈現時下最夯資訊新知。 　　◆ 羅列整理、詳細敘述必備之核心知識，讓您隨時掌握教與學的方向。 　　◆ 破除教材枯燥乏味的舊印象，淺顯易懂、循序漸進，讓您能融會貫通。 　　◆ 重點式架構內容編寫，幫助您快速建立起資訊學習的清晰脈絡。 　　◆ 精心規畫課後評量，針對問題特性供讀者預複習，紮深資訊學習基礎。 　　本書專為全國大專院校通識性課程或資訊暨工科相關科系之教學設計編著，圖文搭配詳細解說必備核心知識，隨時掌握現代趨勢。 　　本書涵蓋計算機概論基礎原理及時下

最新科技及資訊新知，包括電腦軟硬體、流行裝置與平台、多媒體與行動科技、網路通訊及安全和電子商務、程式語言與數位邏輯、資料庫暨大數據與人工智慧、資料結構與演算法等，清楚的章節架構和圖文內容，方便學習者迅速掌握計算機概論核心，並於各章課後附有評量，可作為教學者課程使用及學習者的自我評測，可隨時預複對照並有效提升學習效能。 　　精心規畫以下教學內容，更有效率擴充資訊領域知識 　　‧電腦發展與科技新生活 　　‧電腦資料表示法與數字系統 　　‧電腦系統單元 　　‧電腦的周邊裝置 　　‧輔助記憶裝置 　　‧電腦軟體 　　‧大話程式語言 　　‧多媒體概說 　　‧現代化資訊管理 　　‧資料庫、大數據與人工智

慧 　　‧通訊網路實務 　　‧無線網路與行動科技 　　‧網際網路、雲端運算與物聯網 　　‧網路安全的認識與防範 　　‧電子商務導論 　　‧資訊倫理與相關法律研究 　　‧布林代數與數位邏輯 　　‧資料結構與演算法

一種用以訓練使用二階漏積分發射模型之脈衝類神經網路的時間與空間反向傳播法

為了解決cpu記憶體時脈的問題，作者陳昭宇 這樣論述：

現行常見的深度學習 (deep learning)是利用反向傳播法 (back propagation)解析資料集 (data set)後，調整數位類神經網路 (digital neural network)中的參數，使之得以完成指定任務。由於數位類神經網路之硬體多以中央處理器 (central processing units, CPUs)或圖形處理器 (graphics processing units, GPUs)實現，其大量的數位運算需求導致能量消耗 (energy consumption)和晶片面積 (chip area)過大，無法應用於行動裝置的邊緣運算 (edge comput

ing)。而脈衝類神經網路 (spiking neural network, SNN)是一種以脈衝 (spikes)表達資訊的類神經網路，因其類比式的天性得以在硬體實現上克服上述問題，進而逐漸成為新的類神經網路研究方向。在眾多演算法中，許多論文因為方便性而採用了頻率編碼 (rating coding)，這不僅導致脈衝類神經網路失去了編碼於時間點的特性，並且頻率編碼比本論文使用的時間編碼的能量消耗更大。為此，本論文採用了對脈衝發射時間點限制最小的第一脈衝發射時間編碼(Time-to-first-spike, TTFS)與二階漏積分發射 (leaky integrate-and-fire, LIF

)模型來確保資訊不受到限制。此組合擁有高仿生性 (biological plausibility)與容易使用簡單硬體實現的特色，是目前最受歡迎的脈衝類神經網路模型。針對所採用之TTFS與二階LIF模型之脈衝類神經網路，本論文提出一個用以訓練此脈衝類神經網路的空間與時間反向傳播法，不但避免了頻率編碼的問題外，同時據我們所知是第一個應用空間與時間反向傳播法於二階LIF模型。本論文採用以PyTorch機器學習框架實現此用於辨識MNIST資料集之脈衝類神經網路學習法，實驗結果顯示其辨識率可達98.78%。