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國立臺灣大學 電子工程學研究所 吳肇欣所指導 林緯昊的 面射型雷射在3D感測與光收發電路之設計與應用 （2020），提出iphone轉hdmi關鍵因素是什麼，來自於垂直共振腔面射型雷射、垂直共振腔面射型雷射陣列、光通訊、雷射二極體驅動器、轉阻放大器、限幅放大器。
而第二篇論文義守大學 電子工程學系 王周珍所指導 洪宏銘的 應用於H.265視訊標準之快速參考畫面決策演算法與DSP實現 （2016），提出因為有 的重點而找出了 iphone轉hdmi的解答。
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商標訴訟贏的策略
為了解決iphone轉hdmi 的問題，作者林佳瑩 這樣論述：
想要於商標訴訟當中獲勝，必須對智慧財產法院最新商標判決及趨勢有一定程度的掌握與瞭解。本書整理近年來智慧財產法院最新商標訴訟的民事、刑事、行政判決，透過這些判決，可以從中解讀智慧財產法院的趨勢，並據此預測及調整訴訟策略，而最終能獲取勝訴判決。 由於現今網路及臉書等通訊軟體發達，廣告行銷的手法也日新月異，許多公司的著名商標或名稱常遭到攀附，甚至被競爭對手用以購買關鍵字廣告。如何保護公司辛苦建立的品牌與商譽，需要有完整的法律策略。 本書從訴訟實務的角度切入，收錄智慧財產法院最新的重要商標判決，以及許多作者承辦過的商標案件，無論是商標已被侵害，或期望維護辛苦建立著名
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iphone轉hdmi進入發燒排行的影片
2021 Apple TV 4K 開箱評測實測、4K HDR 60fps 電視盒 推薦 評價、推薦、值不值得買？如何把 iPhone , iPad 手機螢幕投放到電視上
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面射型雷射在3D感測與光收發電路之設計與應用
為了解決iphone轉hdmi 的問題，作者林緯昊 這樣論述：
本論文以高功率與高速 VCSEL 作為主題，探討 VCSEL 在 3D 感測以及光纖通訊上的應用。第一章介紹目前短距離高速 VCSEL 在資料中心的需求，以及高功率 VCSELArrays 在 3D 感測、LiDAR 等相關應用，顯示了 VCSEL 在光電領域上不可或缺的重要性。第二章探討 VCSEL Arrays 為研究主題，以 2017 年蘋果(Apple)在 iPhone X 中使用 VCSEL 進行 3D 人臉識別為構思，設計有別於以往傳統規則陣列，提出以二進制為排列的想法，做分時與分區的陣列設計，並展現於不同時間投射出不同點圖之新穎性。接著介紹元件模擬結果、VCSEL 製程步驟以及
元件的相關特性，包含直流特性、場型架設及特性，最後以脈衝寬度調變呈現了在不同脈衝寬度下，雷射明暗的特性，並展示 VCSEL Arrays 分區控制。第三章探討光通訊發射端(TX)以及高速 VCSEL 為主題，說明相較傳統電傳輸光傳輸上的優勢。接續對 VCSEL 元件相關特性做介紹，並針對其特性做電路設計上的考量，同時，在元件端以更貼近於真實的模型來模擬。電路設計上，雷射二極體驅動器利用等化器技術來對時域上進行補償，使 VCSEL 有較良好的時域波形與眼圖，最後對 DC、AC、Transient 以及眼圖相關特性進行模擬。第四章探討光通訊接收端(RX)為主題，針對前端類比積體電路作為設計，前半部
分對 inductive peaking 技術做說明，此為寬頻通訊最常見的高速設計技巧；後半部分別對轉阻放大器與限幅放大器做介紹以及說明設計上考量，最後對電路進行DC、AC、Transient 以及眼圖等相關模擬。
應用於H.265視訊標準之快速參考畫面決策演算法與DSP實現
為了解決iphone轉hdmi 的問題，作者洪宏銘 這樣論述：
高效能視訊編碼(high efficiency video coding: HEVC，又稱H265)是最新一代的視訊編碼標準，為了進一步提高編碼效能， H.265允許運動估測(motion estimation: ME)模組執行多重參考畫面(multiple reference frame: MRF)來進行更精準的預測，這導致HEVC進行ME-MRF編碼時需要非常龐大的計算量，以至於難以達到即時視訊的應用。為了降低H.265中ME-MRF的計算複雜度，最近近期Yang等學者提出了快速H.265參考畫面選擇演算法(fast reference picture selection algorit
hm: FRPSA)[7]，他們經實驗發現在MRF的先進運動向量預測(advanced motion vector prediction: AMVP)中，所對應的最小位元率-失真成本(rate-distortion cost: RD cost)的參考畫面與最佳參考畫面間存在正相關性。因此，Yang提出當H.265在進行ME模組之前，利用預先設定的臨界值(threshold)來判斷AMVP中最小RD cost所對應的參考畫面是否為最佳畫面，來加速ME-MRF模組的運算。由於Yang主要是根據AMVP在MRF間的相關性統計，並藉由量化參數(quantization parameter: QP)和P
U大小來設定臨界值，但是畫面是位於場景變化較大或是背景較為複雜時，將會導致平均參考畫面數變多，將無法有效的減少ME模組計算量。 由於ME-MRF具有很高的時空關聯性(temporal-spatial correlation)，為了能更進一步改善Yang的方法，本論文分別提出鄰近區塊參考畫面演算法(neighboring-blocks-based reference frame decision algorithm: NRFDA)和優先參考畫面演算法(priority-based reference frame selection algorithm: PRFSA)，來降低ME-MRF模組的計
算量。NRFDA是利用鄰近已編碼區塊的最佳參考畫面資訊和待編區塊物件的變異數(variance)，來預測最佳參考畫面資訊。為了更有效的減少ME-MRF運算次數，PRFSA首先統計ME-MRF各畫面AMVP所對應的RD cost JAMVP和JInter兩者的相關性，我們發現當AMVP的JAMVP由小到大排序，則ME的JInter也由小到大排序的機率高達58%以上，也就是JAMVP和JInter兩者具有高度的正相關性，因此PRFSA以各JAMVP值由小到大排序來決定參考畫面的優先次序(priority)，來大量減少ME-MRF模組的運算次數。最後，我們結合NRFDA和PRFSA兩種方法，完成快速
參考畫面決策演算法(fast reference frame decision algorithm: FRFDA)，更進一步提高和加速H.265視訊編碼的效能和速度。。 此外，本論文採用ADSP-BF609開發板來完成所提出快速ME模組的DSP實現。首先將DSP記憶體的配置最佳化較，我們將運算複雜較高的模組從L3配置到L2中，提高模組的執行效率，再使用開發模擬板專用指令，將程式碼進行修改與最佳化，最後進行所提方法的實驗模擬與分析。由實驗結果得知，當參考畫面為4張時，論文所提FRFDA與HM16.7[3]相比較，參考畫面平均減少約2.73張，時間改善率(time improving ratio
: TIR)平均提高約68.23%，當FRFDA與FRPSA比較時，參考畫面平均少了約0.99張，TIR平均增加約24.6%；而當參考畫面為8張時，FRFDA分別比HM16.7和FRPSA的TIR平均提高約78.38%和11.67%。本論文提出的快速ME-MRF方法，除了能加速H.265視訊編碼和提高編碼效益外，更可以獲得與HM16.7差異不大的影像品質。