intel驅動程式的問題，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

Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作

為了解決intel驅動程式的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：

有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界   　　分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記

憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。   　　本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已

不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。   本書特色   　　1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 　　2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 　　3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。   名人推薦   　　「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體

基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理

intel驅動程式進入發燒排行的影片

矩陣轉換器永磁同步電動機驅動系統的輸入濾波器及預測型控制器研製

為了解決intel驅動程式的問題，作者李佳翰 這樣論述：

本文探討三相矩陣轉換器永磁同步電動機驅動系統的研製，在輸入側由於雙向功率開關元件的切換，導致輸入電流的波形中含有脈波寬度調變的高頻諧波成分。故本文提出兩種矩陣轉換器永磁同步電動機驅動系統的輸入濾波器的設計方法，加裝方法一濾波器將輸入電流諧波由132.14%降至9.55%，加裝方法二濾波器則降至12.08%。為了改善驅動系統的動態響應，文中探討速度迴路預測型控制器與電流迴路預測型控制器，提升電動機驅動系統的暫態響應及追蹤能力。文中亦探討速度迴路單步預測型控制器及兩步預測型控制器。使用單步速度預測型控制器將最大超越量由6%降至2%，使用兩步速度預測型控制器將最大超越量降至1%。使用電流預測型控制

器將輸出電流諧波由11.9%降至9.3%。本文使用瑞薩電子所生產的數位訊號處理器SH7237與英特爾所生產的現場可程式化邏輯閘陣列10M16SAU169I7G作為控制核心，配合周邊硬體電路達成驅動控制。相關實驗結果驗證，說明本文所提方法的可行性及正確性。

身體記憶，比大腦學習更可靠：臉書、Google、皮克斯的工程師這樣「用身體」，新手變快手的捷徑，滑世代必讀。

為了解決intel驅動程式的問題，作者SimonRoberts 這樣論述：

　　◎站在提款機前卻想不起密碼？但舉起手在空中比劃幾下……啊！想起來了。 　　◎你曾試圖描述「如何」騎腳踏車嗎？很多人不會說，但很會騎。 　　◎你比較相信谷歌地圖還是自己？了解世界不能只靠數據。   　　金頂電池為何要求所有主管都要去露營？ 　　臉書工程師如何讓網速不穩定的地區也能輕易上網看臉書？ 　　動畫團隊皮克斯還要求員工去浮潛、飛到巴黎品嘗米其林餐廳……。   　　因為這些企業越來越相信： 　　身體記憶，比大腦或市場調查更可靠。 　　用身體學習，比大腦學習更輕鬆有效。   　　本書作者賽門．羅伯斯為商業界頂尖的人類學家， 　　他曾與臉書、P&G、Google等全球五百大企業合

作，開發新的產品。   　　本書中，他藉由真實案例和尖端科學， 　　告訴你，為什麼目前矽谷工程師，都用「身體激盪」取代腦力激盪。 　　因為有些事情，人工智慧永遠無法取代你的身體，例如自動駕駛。   　　◎身體怎麼學？我們為何應該相信身體？   　　工地師傅從來不教工人怎麼做，只要工人天天看，身體自己會偷學， 　　新手跟老手差在哪？只要練習夠多，老手就算久沒接觸也不會忘記， 　　當身體比大腦先反應，代表我們夠專精，開車、烹飪、考試都是如此。 　　而且研究證實：只用文字學（沒有動手做），反而記不住。   　　想知道為何滑世代（手機世代），缺乏同理心的酸民特別多？ 　　問題都出在缺乏某種身體的記憶。

  　　◎企業利用身體記憶的實際應用：   　　臉書工程師離開電腦，深入印度，研發出「2G星期二」，讓偏遠地區民眾也能上網； 　　金頂電池讓主管去露營，體驗到若電力不可靠，露營設備會有多糟； 　　皮克斯動畫為了拍電影《料理鼠王》，動畫師甚至窩在巴黎廚房兩週； 　　還有，因為產品經理在巴西被搶，居然讓摩托羅拉的手機成功打進巴西市場。   　　原來，「身體激盪」比腦力激盪更可靠。 　　進步的價值，就是有「身體」參與其中，本書有很多案例供你參考。   各界推薦   　　林事務所執行長、國立政治大學傳播學院兼任講師／林承毅 　　百工裡的人類學家創辦人／宋世祥 　　紅面棋王／周俊勳 　　矽谷創業家、前

臉書產品經理／矽谷阿雅

以網宇實體系統實現網路化深度學習與控制的自主移動機器人

為了解決intel驅動程式的問題，作者林鴻智 這樣論述：

本論文提出了一種自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot, AMR）系統設計，透過運算網路所建構的網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS），能夠同時進行多個深度學習推理與機電控制，以滿足工業4.0時代對智慧與自動化的需求。本研究設計了一個五層的CPS架構，由上而下包括佈署、配置、網路、智慧與元件層。通過在佈署層下達簡單的任務指令，即可讓下層各司其職完成任務，並可與高階管理系統如MES、ERP等連結管控，達成更全面的智慧自動化。CPS的配置層如樂團的指揮，負責產生任務程序並協調各模組完成任務。網路層對內為神經系統負責傳遞來自各方的訊息，對外則執

行與控制中心的通訊。智慧層中含有多個智慧判斷與自動控制模組，包括自平衡與速度的機電控制、深度學習的視覺自駕和定位、避障、方向確認與機械臂控制等。感測元件層則包含了所有與物理世界產生交互作用的感測器或驅動器。本研究為具體的運算網路建構了一個基於樹莓派和英特爾 NCS2 的嵌入式集群電腦，來實現實時且平行的智慧推理和數據交換。我們測試了三種網路數據傳輸的性能，分別是網路文件系統（Network File System, NFS）、多客戶端套接伺服器（Socket Server with Multiple Clients, SSMC）和 ROS TOPIC（ROS-T），並從實測結果中選擇功效最優的

SSMC進行系統開發。最後，本文以多項場域實測檢討此基於CPS的AMR各方面的功效，對其自主走廊導航、定位、物件交付、物件拾取和放置等功能，進行了一系列現場測試。結果顯示此CPS系統完全滿足原始設定的所有需求。在自主導航方面，為了精進定位之成效，我們從起初使用純視覺拓樸定位法，到導入卡爾曼濾波整合視覺定位與里程計，進行了一系列的探討，其結果亦成功滿足了AMR對定位精準度及迴圈閉合(loop closure)的要求。