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開南大學 資訊管理學系 李盛安所指導 吳欣容的 運用虛擬化技術建構虛擬化教室-以手機程式設計課程為例 （2016），提出i7 i5效能比較關鍵因素是什麼，來自於虛擬化技術、遠端桌面連線、程式設計教學環境。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系在職專班 蘇木春所指導 張泳鉑的 類神經網路於中央處理器風扇轉速最佳化與散熱片狀態偵測之應用 （2012），提出因為有 主動式散熱器、脈波寬度調變、風扇轉速控制、Over-Cooling、放射狀基底函數網路、Thermal Profile、TDP、散熱器狀態偵測的重點而找出了 i7 i5效能比較的解答。
i7 i5效能比較進入發燒排行的影片
ZenBook Flip S OLED ( UX371 ) 翻轉螢幕筆電 開箱評測實測 華碩筆電螢幕好嗎？評價實際表現 效能 2021 華碩輕薄筆電推薦，適合辦公、文書、娛樂、看影片使用。實測 i7-1165G7 搭配 Intel Iris Xe 的實際性能表現，邦尼帶來性能跑分，並帶來 Premiere Pro 剪輯實測 螢幕色域表現 充電速度 續航測試 發熱散熱表現溫度、評價、推薦、值不值得買。本集也同步帶來 OLED 與 LCD 螢幕的差異比較，包括顯色、亮度、低藍光護眼及反應速度等。
ZenBook Flip S OLED ( UX371 ) 搭載 13.3 吋 4K OLED 16:9 顯示器，實測擁有 97% DCI-P3 , 98% Adobe RGB , 100% sRGB 螢幕亮度可達 400 尼特，效能上採用 i7-1165G7 + 16GB RAM + 1TB SSD，本集也將帶來 65W 充電速度實測 , 續航力測試 電力 電量測試 、跑分測試 PCMARK 10 , CineBench R23 , 3DMark , Premiere Pro 2021 輸出測試，本集為完整評測，將帶來更完整的效能快充續航實機實際測評。
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邦尼找重點：
ZenBook Flip S OLED
0:00 邦尼幫你評測 開場
00:31 外觀設計 / A 面 / 軍規認證
01:12 I/O 接孔 / HDMI 1.4 / Thunderbolt 4 USB-C / PD 快充 / USB Type-A
01:52 重量 / 單手開闔 / 可 360 度翻轉
02:25 B 面 / NanoEdge / Windows Hello 臉部辨識
02:39 螢幕規格 / 色域覆蓋 / Pantone 認證 / HDR 串流
03:32 螢幕顯示表現 / 亮度實測
04:00 翻轉模式 / 使用情境
04:35 ZenBook OLED 系列筆電 / 色域實測
05:13 IPS & OLED 對比實測
06:06 低藍光護眼說明
06:51 OLED & LCD 反應速度實測
07:25 MyASUS / ASUS OLED Care
08:14 harman/kardon 喇叭 / 外放實測
08:46 C 面 / 快捷鍵
09:11 鍵盤 / 三段背光 / 薄膜 / ErgoLift 螢幕軸承設計 / 虛擬數字鍵盤
09:46 Evo 認證 / i7-1165G7 / Iris Xe 內顯 / LPDDR4X 4266MHz 16GB / 1TB PCIe SSD
10:09 散熱實測
10:28 i7-1165G7 & i5-1135G7 性能對比
11:06 Cinebench R23 實測
11:11 UL Procyon / Premiere Pro 實測
11:23 Premiere Pro 2020 輸出實測
12:58 續航力實測 / 67Wh 電池
13:26 充電實測 / 65W 充電器 / 支援 Wi-Fi 6
13:50 跑分實測數據
14:09 總結
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影像創造者：驢子
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特別感謝：ASUS & 每一個看影片的「你」
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運用虛擬化技術建構虛擬化教室-以手機程式設計課程為例
為了解決i7 i5效能比較 的問題，作者吳欣容 這樣論述：
如何讓學生能學好撰寫程式的能力，是資訊相關科系的重要課題，因此本研究探討虛擬化技術結合雲端技術，應用在程式設計課程，藉此比較傳統採用保護卡教室的成效。透過具虛擬化CPU之電腦教室環境，及原有網路設備架構，可建置每一台學生端機器為遠端連線的前端，同時學生端機器為伺服器雲端機房一部分的運作架構。此架構可將具備日益普及之i5、i7的電腦教室轉換為虛擬機房的形式，讓電腦教室的機器利用率大幅提升，透過實體主機虛擬多台之虛擬機器，學生能同時在不同作業系統發展手機或網頁前端介面，同時能建置多台虛擬機器測試後端相關平台，如網頁伺服器與資料庫後端管理介面。對一所學校而言，電腦教室管理對行政人員來說是繁瑣且具挑
戰性的工作，本研究透過打造虛擬機房的架構與技術，配合不同電腦相關課程，有效解決多課程間軟體重組、多版本衝突、中毒等教學現場所面臨問題，未來可搭配課堂教室的課表來實現動態調整虛擬機器啟動的架構，達成雲端虛擬教室自動化的目的。
類神經網路於中央處理器風扇轉速最佳化與散熱片狀態偵測之應用
為了解決i7 i5效能比較 的問題，作者張泳鉑 這樣論述：
隨著科技的日新月異，中央處理器(CPU)的頻率與運算能力也越來越快，相對的，我們必須面對的是CPU在高速運算時所產生的高溫與散熱問題。一般而言，目前市面上常見的CPU散熱方式有以下兩種:(以散熱器的型態來區分)(1)主動式散熱器: 由一個脈波寬度調變(PWM)風扇與散熱片(Heat Sink)組成，並由風扇轉速來控制流過散熱片的氣流強弱;(2)被動式散熱器: 體積較大且需搭配主機機殼內獨立之風扇與導風罩一起使用，方可達到散熱的效果。由於成本與便利性的考量，一般個人或套裝PC皆是以主動式散熱器為主;被動式散熱器則是多用於伺服器等具多個發熱源的系統。由於主動式散熱器是由一個PWM風扇與散熱片所組
成，為了找出CPU最佳的散熱參數(散熱片材質、結構與風扇轉速等)，一般主機板廠商在產品設計階段，皆需投入大量人力、時間與各種專業的設備，進行多次的實驗，以保證產品的散熱效能可以符合CPU的規範。然而，目前市面上的個人電腦(PC)或套裝電腦，為了支援市面上種類繁複的CPU並縮短產品上市的時間，主機板廠商通常會以能支援的CPU中功率最大者為其散熱方案的設計目標，如此雖然可以保證產品的散熱效能足以符合各種CPU的規範，但，如果使用者使用的是功率較低的CPU時，則在散熱片與風扇轉速不變的狀況下，將會產生Over-Cooling的問題，造成能源不必要的浪費與較高的噪音值。本論文提出一個CPU風扇轉速最佳
化與散熱片狀況偵測的方法，利用類神經網路之放射狀基底函數網路來建立電腦內CPU溫度的模型，並利用此一模型搭配CPU的Thermal Profile，來離線找出另一組可令CPU溫度維持在規範範圍內的風扇轉速資料，並利用此一資料來訓練另一個類神經網路控制器，從而實做一個CPU風扇轉速控制軟體。而原本用以建立電腦內CPU溫度模型的類神經網路，則可用來做為散熱器狀態偵測的用途，讓使用者無需打開機殼便可確認散熱器的狀態。經實驗證明，兩顆不同散熱設計功率(TDP)的CPU在兩部不同品牌的系統上，以本論文實作之CPU風扇轉速控制軟體來控制CPU風扇，可以比系統上原有的風扇轉速控制機制，平均降低18.65%
(ASUS+E4600)、56.03% (ASUS+X3220)、45.81% (GIGABYTE+E4600)、1.81% (GIGABYTE+X3220)的風扇轉速(風扇能源消耗與風扇噪音值也相對地下降)。而散熱器狀態偵測在不加遮罩的狀況下平均準確度可達98.20% (ASUS+E4600)、94.71% (ASUS+X3220)、98.24% (GIGABYTE+E4600)、98.40% (GIGABYTE+ X3220)。