intel超頻教學的問題，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

AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決intel超頻教學的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

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基於ROS機器人之深度相機與超寬頻定位

為了解決intel超頻教學的問題，作者蔡易達 這樣論述：

本論文在Linux系統下使用ROS系統開發Turtlebot3 Burger移動機器人，Turtlebot3 Burger藉由Ultra-wideband (UWB)、RealSense d435i深度鏡頭、LiDAR、里程計(Odometry)多種感測器混合優化定位。在Jetson Xavier NX開發版上建立網頁伺服器，在網頁上控制移動機器人行走，也能另外使用手機APP去控制，並使用Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)去建立地圖環境。之後使用AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization)技術使機器人在

已建立已知地圖下，命令機器人到達目的地，使用鏡頭、LiDAR感測障礙物去進行即時避障功能，去規劃路徑到達目的地，實現導航功能，比較GMapping、Cartographer、Hector SLAM、ORB SLAM3、RGB-D SLAM2和RTAB-MAP等SLAM演算法。實驗結果是RTAB-MAP在教學教室環境是定位與建圖效果最好。

SoC FPGA 嵌入式設計和開發教程

為了解決intel超頻教學的問題，作者梅雪松宋士權陳雲龍 這樣論述：

本書以Intel Cyclone v SoC FPGA系列器件為例，介紹了SoC FPGA 器件的架構特點、常用電路設計以及軟硬體開發流程和開發技巧。內容編排按照開發一個基於SoC FPGA 的應用系統所需掌握的基本的知識路線展開，從基本的Linux系統操作到分析一個基礎的應用系統框架，然後基於該應用系統框架，詳細講解應用系統的構建、BSP檔的生成、啟動引導檔的更新、Ubuntu虛擬機器安裝配置、Linux內核配置與編譯。接著介紹如何在嵌入式Linux系統環境下，使用虛擬位址映射的方式編寫相應的應用程式來實現該應用系統中各個功能IP的程式設計控制和調試。最後以兩個實際的例子

展示如何通過HPS和FPGA的片上通信橋實現軟硬體聯合開發的過程，包括FPGA側邏輯開發，IP匯流排封裝，Linux驅動程式的編寫編譯，Linux應用程式的編寫與運行等。 本書既可作為工程類應用、電子資訊類專業本科生以及相關專業專科生的嵌入式系統基礎類課程的教材，也可作為SoC FPGA自學人員以及從事SoC FPGA開發的工程技術人員的培訓教材和參考用書。  

LBPCNN人臉辨識演算法實現於樹莓派門禁監控系統

為了解決intel超頻教學的問題，作者沈岳駿 這樣論述：

現今人臉辨識技術已達到相當成熟的地步，大部分低延遲和高準確率的人臉辨識系統，都部署在普通電腦或伺服器等級的電腦上。然而，當人臉辨識系統部署在低效能的嵌入式裝置上，就可能產生效能不足的問題，導致辨識時間大幅提升，而無法達到即時的人臉辨識，進而失去系統的實用性。因此如何在嵌入式裝置上部署人臉辨識系統後，仍維持低延遲和高準確率的辨識是一個極大的挑戰。另外，人臉辨識雖然擁有極高的準確率，卻容易受到紙張或高解析度手機螢幕裡的人像欺騙，而騙過人臉辨識系統，所以現今的人臉辨識系統也會針對此類的攻擊進行防範。據此本研究探討如何在有限效能的嵌入式裝置上，建制一套能防範人臉欺騙，又有人臉辨識功能的人臉辨識門禁監

控系統。本研究提出一套複合式驗證的人臉辨識門禁監控系統，使用RFID標籤觸發辨識，並且得知辨識人員的身份，接著使用webcam擷取影像，再藉由anti-spoof-mn3模型進行防人臉欺騙偵測，確認人員為真人。然後運用MTCNN演算法對擷取的影像進行人臉偵測與人臉特徵點偵測，藉由人臉偵測和人臉特徵點偵測所得到的人臉位置和五官的座標，對影像進行人臉對齊與裁切後，得到對齊過的人臉影像。經由LBPCNN演算法對對齊過的人臉影像進行人臉辨識，最後將RFID標籤得到的人員身份，與人臉辨識所得到的人員身份進行匹配，即可得到辨識結果。在有Intel Neural Compute Stick 2的加速推理下，

Raspberry Pi 4B執行LBPCNN人臉辨識只需要74.1毫秒，擁有即時辨識的效能；人臉辨識門禁監控系統的完整辨識時間則為4.83195秒（含RFID標籤偵測、anti-spoof-mn3防人臉欺騙偵測、MTCNN人臉偵測、人臉對齊和其他附屬功能）。LBPCNN（LBP鄰域值為6，LBP半徑為2）演算法在PI資料集（本研究所蒐集的人臉資料集）的align_256、align_256_A+90~A-90以及The Extended Yale B資料集三種數據實驗中，準確率分別為100%、99.9722%和99.8931%。根據三種數據實驗結果得知，LBPCNN人臉辨識演算法在正常光照、

光照變化和姿勢變化下皆有擁有良好的準確率，據此LBPCNN演算法適用於大部分實際人臉辨識的場景中。