nvidia測試軟體的問題，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

核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略

為了解決nvidia測試軟體的問題，作者EliStevens,LucaAntiga,ThomasViehmann 這樣論述：

【PyTorch官方唯一推薦教材！】   　　深度學習是近年來非常夯的一個領域，發展的速度也十分的驚人。曾經，深度學習的函式庫五花八門，各自都具備了一定的重要性。如今，使用者開始往兩大函式庫，PyTorch及Tensorflow靠攏，進而鞏固了它們的地位。在2018年以前，Tensorflow在國際學術頂尖會議中的論文引用率都遠超PyTorch。自2019年起，PyTorch就奮起直追，越來越受到學者們的喜愛。在ICLR 2020和CVPR 2020會議中，使用PyTorch的論文數已超越Tensorflow。由此可見，掌握PyTorch，是勢在必行的！   　　PyTorch最為人稱道就

是語法和Python相近，一樣簡潔好學，與Numpy、Pandas函式庫的相容性也很好，並支援動態運算圖（dynamic computational graph），有助於模型的優化，對記憶體的使用也非常有效率。本書作者為PyTorch核心開發者，深知PyTorch的強大之處，並擁有豐富的深度學習經驗，將帶你從無到有，利用PyTorch建構出深度學習模型，並用其來解決現實問題的能力。   　　與其他深度學習框架書相比，本書的最大特色為：利用數個章節來實作肺癌偵測專案。在實作該專案的過程中，你可以實際體會到如何充分把所學應用出來，並針對過程中所遇到的問題來找出解方。更重要的是，作者的寶貴經驗會讓你

少走許多彎路，快速培養實戰能力！   　　閱讀完本書後，你將了解： 　　★深度學習的基本資料結構：張量（tensor） 　　★如何實作模組及損失函數 　　★如何從PyTorch Hub中載入預先訓練的模型 　　★在有限的資料下，訓練模型的方法 　　★分析測試結果，並找出現有模型中的問題 　　★透過擴增資料等方法，提高模型的表現   　　如果你對深度學習非常有熱忱，並且已經具備一定的Python能力，願意跟著書中內容動手嘗試，那你就是本書最適合的讀者！    本書特色   　　◎作者為PyTorch核心開發者，能以更全面的視角來進行教學 　　◎實作內容豐富，花費大量篇幅處理肺癌偵測專案 　　◎時

刻提點實作專案時可能遇到的陷阱，讓讀者少走彎路 　　◎各章節的內容皆搭配程式範例，讀者可實際演練來加深印象 　　◎本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 　 專家推薦   　　●Soumith Chintala，PyTorch 共同開發者 & Facebook AI Research 研究員：  　　『這本書出版後，我們終於有了關於 PyTorch 的權威著作，它具體地說明了基礎的知識和概念。』    　　●Mathieu Zhang，NVIDIA 深度學習技術經理：  　　『將深度學習切割成易於讀者消化的區塊，再以程式範例作為輔助。』

  　　●Philippe Van Bergen，PÇ Consulting 雲端架構師： 　　『具及時性、實務性及透徹性的一本書。你應該把它放在你的電腦旁，而不只是把它放在書架上。』   　　●Orlando Alejo Méndez Morales，Experian 軟體分析師： 　　『這本書提供了非常實用的深度學習概述，適合做為教學資源。』

nvidia測試軟體進入發燒排行的影片

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決nvidia測試軟體的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

提供更多服務應用。

超級成長股投資法則：理科大叔買美股25年暴賺283倍

為了解決nvidia測試軟體的問題，作者林子揚 這樣論述：

每次投資只想短線賺15%、20%就落跑？ 這樣做永遠賺不到大錢 要讓身價長期跳躍式成長 就得用對方法，抱對獲利翻倍再翻倍的超級成長股 　　★《Smart智富》月刊2021年2月號封面故事主角 　　★作者淬鍊25年美股投資心得精華，想獲得超額報酬的投資人務必不可缺少的精彩好書 　　本書作者長期投資美國優秀企業 　　過去25年只有4年是負報酬，年化報酬率高達25.37% 　　他在2019年度獲利73%，2020年度獲利83%！ 　　他是沒有富爸爸、沒有幕後金主、沒有金融財務背景的科技業大叔 　　憑藉科技本業的能力圈及研究功力 　　並遵循著名價值投資大師、成長股大師已成功驗證過的投

資心法 　　將資金長年投資於美國企業蘋果（AAPL）、威士卡（V）、微軟（MSFT）、字母（GOOG、GOOGL）、臉書（FB）、萬士達卡（MA）、亞馬遜（AMZN）、阿里巴巴（BABA）等績優股 　　核心持股部位皆享有數倍報酬 　　對於產業趨勢有獨到眼光的他，也成功挖掘並投資新崛起的新創公司 　　如電商Shopify（SHOP）、金融科技的Square（SQ）與PayPal（PYPL）等 　　持股時間不到5年，累積報酬率都是500%起跳 　　本書將帶領讀者一睹這位超級投資高手的投資致勝方法！ 　　◤致勝心法◢ 　　▍將美股加入投資配置 　　講到值得投資的成長型科技股 　　台股投資人首

選就是「護國神山」台積電 　　實際上美股有更多媲美甚至更優秀的「護國百岳」 　　眾多美國企業掌握著未來趨勢、手握市場訂單 　　是擁有高技術能力的產業命運決定者 　 　　美股長期投資報酬率更遠勝於其他國家股市 　　想要在投資生涯獲得勝過大盤的超額報酬 　　美股是不可或缺的資金配置重點  　　▍ 堅持長期持有，告別 散戶心態 　　股票投資大幅獲利的根本 　　來自於長期持有優秀企業的股票 　　只貪圖短期盈利或想早點落袋為安這2種典型散戶心態 　　恐讓你永遠不可能買到5倍股、10倍股、甚至於20倍股 　　▍聚焦投資在強大競爭優勢企業 　　不必浪費時間在沒有強大競爭優勢的企業上 　　只有擁有寬廣、可

持續加寬護城河的產品和服務 　　才能給投資者帶來豐厚回報 　　▍投資最終有多少報酬，在買入時就已經決定了 　　當你找到強大的企業 　　但若因市場狂熱以過高的股價持有 　　仍難以獲得好報酬 　　因此建立持股時須設法估算合理的買進股價 　　◤本書重點◢ 　　 　　認識富含超級成長股寶石的產業類型 　　偌大的美國資本市場橫跨眾多產業 　　作者將告訴你他最鍾情、富含超級成長股的產業類型 　　以及長期投資應避開的6種產業類型　 　 　　學習從未來明星新創事業挖掘潛力成長股 　　未上市「獨角獸」、或甫上市但未轉虧為盈的新創企業適合投資嗎？ 　　作者直接為你挑出他最看好的3大新創事業類型 　　同時以自己

投資的案例分享如何評估一家新創企業是否值得投資 　　以及如何降低風險的私房訣竅 　　教你用競爭優勢辨識「偉大公司」 　　辨識偉大的公司，首先要分析它們是否具備強大寬廣的競爭優勢 　　本書以豐富實例如微軟、蘋果、亞馬遜、台積電等強大企業 　　深入淺出帶你認識常見的13項競爭優勢 　　如何對股票進行估值？ 　　華爾街和投資銀行的明星分析師們到底是如何進行股票估值的？ 　　究竟有那些你不知道的估值方式？ 　　為什麼一堆持續鉅幅虧損的上市企業市值不斷創新高？ 　　你買的股票應該採用什麼估值方式？ 　　如何對新上市的IPO股票進行估價？ 　　了解美股的股東隱形福利 　　公司喊著要買庫藏股，實際執行

進度卻不到50%？ 　　台股投資人對此早已見怪不怪 　　這在重視股東權益、法規嚴謹的美國極少發生！ 　　本書特別帶你認識美股常見的3大股東回饋方案── 　　股票回購、現金股利、股票分割制度 　　如何能讓股東享有極為迷人的隱形福利 　　成長股的買賣訣竅 　　以過高的股價買進成長股，不易有好報酬 　　帶你學會為公司估算合理價 　　買進之後只需要長期持有並持續追蹤 　　除非發生4種非賣不可的情況，否則不要輕易放手

利用YOLO v4設計多模型胸部X光片辨識系統

為了解決nvidia測試軟體的問題，作者郭晉良 這樣論述：

在人工智慧崛起的年代，有許多的辨識系統，但目前的辨識系統大多都是固定辨識單一物件，只會告訴你一個結果，沒有對照組告訴你他可能為其他答案，那如果辨識結果為錯誤，會誤導使用者作判斷。本論文透過三個模型來建置與設計多模型辨識系統，讓模型之間的結果互相做驗證增加正確的可能性，並且測試YOLO v4是否能有效的分辨不同症狀的胸部X光圖片。所辨識的肺部症狀分類為三大類，分別為2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）、肺結核(Tuberculosis)與病毒性肺炎(Viral Pneumonia)等三大症狀，並嘗試利用伺服器電腦與NVIDIA Jetson AGX XAVIER兩種硬體設備設計系統與

測試系統，首先伺服器電腦負責進行多模型影像的收集、規劃、分類與訓練胸部X光圖片模型權重，以及利用Python輕量級Web應用框架Flask佈署網頁伺服器與Python pyinstaller來封裝程式碼將系統打包成exe檔案，再派送至NVIDIA Jetson AGX XAVIER進行測試。多模型胸部X光辨識系統利用三種不同模型(新冠肺炎、肺結核與病毒性肺炎)所建構出的辨識系統會執行三種模型的推論，使用者輸入胸部X光圖片後，系統將會顯示三種結果的準確度讓使用者查看，計算時間大約在5~10秒鐘。有了三種辨識結果互相做驗證無疑可以增加結果的可信度。最後也驗證了多模型系統的準確率優於單模型系統，如果

包含Normal正常的情況，單模型系統特異度為77.41%，多模型特異度為89.81。此外，如果排除Normal正常的情況，單模型系統F1值為70.00%，多模型系統為80.70%，明顯改善系統辨識度。