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國立臺北科技大學 電子工程系 黃育賢、孫卓勳所指導 王東宇的 筆記型電腦電源管理之研究探討 （2017），提出intel i7價格關鍵因素是什麼，來自於能源之星、電池續航力、消耗功率、筆記型電腦。

而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班 江正雄所指導 林庭宇的 低成本文件影像系統之研製 （2017），提出因為有 樹莓派、方向性提升式離散小波轉換、積分影像、最小均方演算法的重點而找出了 intel i7價格的解答。

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LG gram 16Z90P 就是又輕薄又有大螢幕的軍規筆電！

這次的 16 吋 LG gram 通過嚴苛的 Intel Evo 平台認證、擁有超快的反應速度，並搭載最新第 11 代 Intel® Core™ i7 10nm 處理器，內建一體成形的 Thunderbolt 4 插下去一線就能提升效能，而且它還是金氏世界紀錄認證過最輕的筆電。

撇開效能在輕薄的 LG gram 上塞了 2K 螢幕，DCI-P3 99% 廣色域加上大於 Rec.709 的色域標準沒有毛邊沒有顆粒彩度表現超高，敲碗之後再加個 HDR 把觀影體驗升到最頂啦！XD

那實測續航表現、使用體驗和效能部分老樣子都在這片一次說囉！

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::: 章節列表 :::
➥ 軍規輕薄
00:00​ 真的輕薄沒在騙
00:31​ A 面
00:51 B 面
01:23 C 面
01:51 D 面
02:58 I / O 連接埠
03:24 七項軍規測試

➥ 綜合表現
03:50​ 畫面表現
04:25​ 音效表現
04:46​ 軟體搭載
05:02 Intel EVO
05:26​ 充電續航

➥ 極限燒機
06:01​ 實際使用
06:54​ 極限測試

➥ 最後總結
08:12 最後總結


::: LG gram 16Z90P 曜石黑規格 :::
Intel® Core™ i7-1165G7 4C / 8T
@2.8GHz / @4.7GHz
Intel Iris Xe Graphics G7 96EU
16GB LPDDR4X-4266 Quad-channel on board
SK hynix PC601 M.2 2280 NVMe PCIe 3.0 x4 SSD 1TB
16" IPS
2,560 x 1,600, 189ppi
Intel Wi-Fi 6 AX201, Bluetooth 5.1
1 x HDMI 2.0b
1 x 3.5mm 音訊孔
2 x Thunderbolt 4
1 x MicroSD 讀卡機
2 x Type-A USB 3.2 Gen 1
電源鍵整合型指紋辨識
80Wh
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筆記型電腦電源管理之研究探討

為了解決intel i7價格的問題，作者王東宇 這樣論述：

近幾年市面上的筆記型電腦與早期產品比較起來，除了電競類的筆記型電腦，在價格方面越來越平價外，甚至在效能上也遠遠超越早期產品，但是整體的消耗功率卻比以往越來越低。 本篇研究論文是針對在同樣的測試條件下之筆記型電腦，改變中央處理器電源狀態和作業系統安裝的硬體位置，來比較直流電源(電池續航力)和交流電源(能源之星)下之整體消耗功率改善狀況。實驗結果證明，得知直流電源下的整體消耗功率可改善1.36 W，當然電池續航力也增加了2.28小時。而在100 V/ 50 Hz的輸入交流電源下獲得6.37 W的最大改善能源數據。此研究的最大貢獻是節省了能源開支，也就是減少因二氧化碳等溫室氣體排放造成人類居

住環境的損害，進而提昇生活品質和拯救地球環境。因此，降低筆記型電腦之整體消耗功率卻能增加筆記型電腦效能之設計，已是目前所有筆記型電腦工程師所追求的一致目標。

低成本文件影像系統之研製

為了解決intel i7價格的問題，作者林庭宇 這樣論述：

由於資訊科技的快速發展，藉由數位典藏的方式進行歷史文件手稿或書籍資料的保存逐受重視，但是一般印刷或是手稿用紙因所選擇之材質與厚度不同也可能會造成背面的文字或圖片翻印至正面。市面上有許多掃描設備，雖然使用方便及設計客製化，但是價格多為高昂且在輸出影像上可調性也較簡單。有鑑於此，本研究提出一個以低成本設備所設計之文件影像系統，本研究使用樹梅派3B+(Raspberry 3B+)作為硬體，搭配樹莓派相機(PI NOIR CAMERA V2)，能在控制端輸入指令後自動拍照並執行演算法，以移除原稿上的雜訊及汙染並且修正背面資訊翻印至正面的問題。在演算法的部分，本研究使用自適應方向性提升式離散小波轉換(

Adaptive Directional Lifting-based Discrete Wavelet Transform, ADLDWT)將影像資訊轉換成頻率域分析，分別對高頻與低頻做處理。在低頻的部分，對低低頻帶(LL subband)做區域二值化處理將文字與背景分割，其中使用積分影像(Integral Image)的概念加快運算速度。在高頻的部分，對低高頻帶(LH subband)、高低頻帶(HL subband)和高高頻帶(HH subband)採用改良式最小均方演算法(Least Mean Square, LMS)訓練流程，對三個子頻帶資訊各別進行獨特的權重遮罩訓練，且以各別子頻帶影

像細部所產生不同變異數值(Variance)進行分類，再利用訓練出的權重遮罩對各別的頻帶進行卷積(Convolution)運算，讓高頻影像能保留邊緣資訊並將背景細部雜訊濾除。最後，對四個子頻帶做小波反轉換，將影像重建成原尺寸。 實驗結果使用Document Image Binarization Competition (DIBCO)的公用樣本做測試，也使用此比賽所提供的數據測量工具與其他的方法做比較。除了做數據比較，本研究也計算出各種演算法在電腦以及樹梅派上的運算時間，結果顯示本研究所提出的演算法雖然在數據上並非全部都是最佳，但是在樹莓派上執行演算法與電腦上執行的時間差不會過大，影像結果

也沒有失真。由實驗得知本研究所提出的低成本文件影像系統之樹梅派嵌入式平台具有即時的特性並且可以得到和電腦上一樣的結果。

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