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而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 鄭秦亦所指導 簡經倫的 開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統 (2021),提出因為有 3D視覺輪廓掃描、3D圖像技術、SSD、YOLO、文字辨識、輪胎DOT碼的重點而找出了 m.2 ssd推薦ptt的解答。
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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m.2 ssd推薦ptt 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
新媒體短視頻之盈利模式及經營策略研究—以抖音和TikTok為例
為了解決m.2 ssd推薦ptt 的問題,作者饒仕群 這樣論述:
從近年來,在5G、人工智慧、區塊鏈技術的影響下,新媒體行動短視頻業突然火爆異常,短視頻之特點具有「時長短、傳播速度快」之特色,這是業界和學界對短視頻的共識,跟據《中國互聯網路發展狀況統計報告》2021年短視頻的用戶在中國已達約9億多人次,而國外已達20多億人次,成長速度非常之驚人,短視頻業具有快速不斷反覆迭代之特色,因此運營模式也將不斷的變化(周書環,2021)目前短視頻業處在全球成長期,而在中國市場已經進入成熟期,全球市場規模依然有較大的上升空間,越來越多的相關之短視頻産品迅速出現,其競爭也越發「白日化」,在社交媒體短視頻企業裏,至今最具代表性的便是短視頻APP的孵化工廠字節跳動科技公司,
它是抖音、TikTok、西瓜視頻、抖音火山版、多閃等等短視頻APP的生産工廠,據今日頭條中國短視頻業的市場績效分析報告得知,將近47.9%的短視頻團隊不能盈利,約30%略有盈餘,而短視頻業最大的收入來源依靠平臺補貼,約佔73%,短視頻內容的整合商MCN也同樣面臨這樣的問題(杜雪艷,2021)只有29.5%的從業團隊有實現盈利之目的,因此短視頻的盈利變現至今依然是一大問題,本研究為質化研究,通過大量國內外文獻之探討,運用觀察法、個案分析和專家訪談法,再結合網絡經濟中普遍存在的現象和理論:長尾經濟效應(The Long Tail)資源基礎理論(RBV)馬太效應(Matthew effect)等等(
陸宗祥,1999)對新媒體短視頻進行研究分析,並以抖音、TikTok短視頻以及其孵化公司字節跳動作爲個案研究之代表,通過對字節跳動公司之商業模式和盈利模式分析,再透過專家訪談法和觀察法挖掘分析出短視頻之盈利模式及經營策略,並提出相關之研究建議。
開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統
為了解決m.2 ssd推薦ptt 的問題,作者簡經倫 這樣論述:
硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節,不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況,一般來說,品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置,常因人員疲勞或是不同人之間,判定標準不一的狀況,造成品保工作誤差值相差甚大,故本研究針對輪胎胎側浮雕文字,也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一,因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統,期望能加以改善人工檢查方式,導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器;Gocator2340 3D輪廓掃描儀,透過此設備以線雷射三角法為基礎,掃描出輪胎胎側DOT碼文字
的3D輪廓掃描圖像,透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識,本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測,以取代人工檢測方式,藉此減少產線檢測時間,並穩定產品品質,同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描,以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構,機台採PC-Based控制,使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計,並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發,來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究,本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv
4 (You Only Look Once)演算法進行訓練,最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法,在靜態測試實驗中,訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%;而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%,因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果,並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計,以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統,具備操作簡易且低成本,並可在空間有限之區域運作。
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