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圖解 IT基本力：256個資訊科技關鍵字全圖解

為了解決cpu gpu搭配網站的問題，作者增井敏克（MASUITOSHIKATSU） 這樣論述：

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T變得平易近人。 這是一本有系統而清楚地帶領讀者了解「IT」相關術語的書。 利用圖像與文字深入淺出說明， 讓對IT毫無概念的人也能毫無窒礙地閱讀，輕鬆吸收相關知識。 除了每頁附有相關術語解說外， 後方更附有索引，方便讀者查閱。 同時也可兼作IT辭典使用，是極為實用的IT參考書籍。 ▌好評推薦 ▌ 科技課綱研修委員　呂添仁 台灣科技大學管理學院老師　蕭培元 （以上依姓氏筆畫排序） ▌本書特色 ▌ 1.分類清楚，架構明確。 2.收錄256個精選IT關鍵字。 3.搭配生動圖解，易於理解閱讀。 4.索引＋參考頁數提醒，簡明實用。

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基於預測方法之視差圖估計

為了解決cpu gpu搭配網站的問題，作者王建祐 這樣論述：

隨著自動化的發展，深度感知顯得格外重要，在實現自主操作中是一項不可或缺的技術，其中以感測器為主的感知方式又容易受外在環境影響，因此立體視覺(stereo vision)的技術逐漸受到重視，其使用兩相機模擬雙目的方式來獲取深度資訊，並對光源有一定抵抗能力。 在實現上，分為硬體與軟體兩種，硬體的運算速度快，但精確度不如軟體上的表現，而隨著科技的推進，處理器的運算速度越來越快，如數位訊號處理器（digital signal processor，DSP）或是圖形處理單元（graphics processing unit，GPU）等，能夠慢慢拉近運算時間上的差距，本論文以軟體為主要實現方式，並以預測

法提升其效能，來獲取精確且快速的視差圖。 在演算法上，選擇區域演算法，其比全域演算法更具有運算速度上的優勢，並搭配統計調查變換(Census Transfrom)與適應性支援權重ADSW(Adaptive Support Weight)來提升精確度，確保精確度能夠不亞於全域演算法。而預測法能夠減少運算範圍來提升速度，不過要以預測正確為前提，所以使用USM(unsharp masking)反銳化濾波器來提升物體輪廓，不僅能增加預測正確率，也使得後續運算精確度提高。 本論文以OpenCV軟體工具來實現整體演算法，並搭配Middlebury網站的錯誤率評估，能夠達到平均錯誤率在7.4%，並以In

tel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.60GHz處理器來實現，相較於其他文獻能夠將運算速度提升50%以上。