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國立臺灣師範大學 資訊工程學系 方瓊瑤、葉耀明所指導 陳建瑋的 基於深度學習網路之農產品期貨價格預測模型 （2018），提出intel xeon價格關鍵因素是什麼，來自於短期價格預測、類神經網絡、時間序列分析、降噪自編碼器、集成學習、黃豆期貨、農產品期貨。

而第二篇論文長庚大學 資訊工程學系 林俊淵所指導 葉晉的 建立基於NVIDIA Jetson TK1的高效能計算平台及其應用 （2016），提出因為有 NVIDIA Jetson TK1、CUDA、ClustalW、VisionWorks的重點而找出了 intel xeon價格的解答。

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基於深度學習網路之農產品期貨價格預測模型

為了解決intel xeon價格的問題，作者陳建瑋 這樣論述：

摘要 iAbstract ii表次 v圖次 v第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 2第二節 研究目的 4第三節 實驗目標 6第四節 研究範圍與限制 7第二章 文獻探討 8第一節 金融價格預測模型與時間序列分析 8第二節 深度學習價格預測模型 9第三節 集成學習（Ensemble learning） 12第三章 研究方法與步驟 16第一節 資料前處理 16使用資料集劃分 17樣本與參考時間長度 19標籤：模型學習目標 21Z分數標準化 21缺失值處理 22第二節 技術指標

特徵 23第三節 降噪自編碼器 27第四章 價格預測網路模型 30第一節 長短期記憶遞歸神經網絡 30第二節 價格預測模型架構 32第三節 模型輸出預測結果 33第四節 價格預測模型流程圖 33第五節 集成學習 35Bagging演算法 35Bagging演算法實驗設計 36偏差（Bias）與方差（Variance） 38第五章 實驗環境設定 42第一節 實驗資料庫說明 42第二節 實驗的評估方式 45第六章 研究結果與分析 46第一節 模型訓練 48第二節 價格預測表現 49第七章 結論

57第一節 結論 57第二節 未來工作 59參考文獻 61

建立基於NVIDIA Jetson TK1的高效能計算平台及其應用

為了解決intel xeon價格的問題，作者葉晉 這樣論述：

近年來圖形處理器(如：NVIDIA Tesla、Fermi、Kepler等系列的顯示卡)廣泛地應用在高效能計算領域。這些GPU卡通常安裝在個人電腦或是伺服器。然而，使用個人電腦建置CPU/GPU高效能計算平台的成本和能源消耗極高。NVIDIA在2014年推出Tegra K1，稱為Jetson TK1，包含4顆ARM Cortex-A15 CPU和192 顆核心的Kepler GK20a GPU，是一種價格便宜、省電、高應用性的嵌入式開發板。Jetson TK1將會是一個新的研究方向，因此，在本論文於NVIDIA Jetson TK1建立高效能計算平台，測試效能並建立應用。在本篇論文中，我們將

ClustalW v2.0.11和CUDA ClustalW v1.0移植到NVIDIA Jetson TK1(稱為ClustalWtk)，並分別進行效能測試。使用NCBI資料庫的生物序列進行效能測試：在Kepler GK20a GPU上執行ClustalWtkGPU與在Intel Xeon E5-2650 CPU上執行ClustalW v2.0.11比較能有3倍加速比；在Kepler GK20a GPU上執行ClustalWtkGPU與ARM Cortex-A15 CPU上執行ClustalWtkCPU比較能有3倍加速比。我們更進一步將七台NVIDIA Jetson TK1建構成叢集伺服器，

並為ClustalWtk設計單機版和叢集版網頁介面，任務間的自動排程演算法也被提出，相較於單機版，叢集版使用CPU和GPU計算分別獲得5.5倍和4.8倍的加速比。此外，我們使用電腦視覺計算函式庫進行角點偵測和影像縮小計算，對OpenCV與VisionWorks各種用法進行測試，發現自行在VisionWorks User Kernel中使用CUDA計算能獲得最好的效率，VisionWorks(Graph Mode)略微慢一些，VisionWorks(Immediate Mode)、OpenCV均比前者慢一半以上。

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