nvidia驅動推薦的問題，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

元宇宙大投資

為了解決nvidia驅動推薦的問題，作者焦娟,易歡歡,毛永豐 這樣論述：

★第一本元宇宙投資指南★ ★藍獅子年度財經書單、當當經濟新書榜排行No.7★ ★元宇宙投資必讀，吳曉波唯一推薦！★ ★北京大學教授作序、100+家上市公司董事長聯袂推薦★ Facebook、微軟、騰訊、英偉達，都迅速布局元宇宙！ 元宇宙時代，還在煩惱該怎麼進場投資嗎？ 給你20大最夯的產業巨頭名單， 讀這本就能快速找出元宇宙投資標的！ 　　2021年是元宇宙元年！ 　　不僅人人在用的臉書高調宣布更名「META」，更有無數科技大廠宣布進軍元宇宙。 　　但是，元宇宙到底是什麼？又跟我們有什麼關係？我們能從中找到什麼投資機會嗎？ 　　別擔心！本書帶你快速了解元宇宙， 　　讓你掌握元宇宙的無窮

投資商機，看透20大產業巨頭的最新發展策略， 　　讀這一本，就能搞懂元宇宙的發展趨勢， 　　比別人更快找出元宇宙的概念飆股！ 　　元宇宙投資，為何一定要讀這一本？ 　　本書專為投資人所撰寫，清楚闡述元宇宙的定義、如何運行，以及元宇宙投資的六大主題部分，和未來的三個投資階段， 　　只要讀這一本，就能掌握元宇宙的大致梗概脈絡！ 　　入選中國知名圖書出版機構「藍獅子圖書」與吳曉波頻道、《出版商務週報》聯合推出的「藍獅子2021年度財經書單」，此書單從中國大陸2021年出版的財經領域書籍中精選出30本好書，經過網友票選、專家撰文推薦，相當優質。 　　最貼近華人的視角，精準解析華人的元宇宙機會所

在 　　由於中國大陸與台灣業界緊密相連，所以，所提供會更親近華人讀者的投資視點。 　　內容由中國大陸金融科技界的知識領袖級業界人士所撰寫，不僅簡單扼要的解說產業現狀，且有哪些公司投入其中，介紹世界20大元宇宙的主要參加者的案例，並解析未來的產業發展方向。 　　對元宇宙還不瞭解的投資人，可按圖索驥掌握投資方向，尋找與這些企業相關的上下游產業，掌握投資先機。 　　精準構建六大投資版圖，迅速釐清元宇宙的科技發展方向 　　構建元宇宙是一項龐大的系統性工程，需跨行業的技術融合、各行各業的共同參與。 　　本書以從內向外，以及如何去實現元宇宙的視角（供給端的視角）， 　　按照價值傳導機制，以人們尋求的

感官體驗為終點， 　　導推能夠實現感官體驗的諸多科技，進而分拆出元宇宙投資版圖。 　　內容更是詳細表列20大產業巨頭（如Facebook、Apple、Google、Nvidia 、Roblox、字節跳動、華為、Microsoft等）在六大投資版圖（硬體及作業系統、後端基建、底層架構、人工智慧、內容與場景、協同方）上的經營與發展， 讓你快速看懂未來飆股何在！ 　　六張元宇宙投資全析彩圖，秒懂元宇宙的概念，還能隨時復盤！ 　　本書附有六張全析彩圖， 　　包含：元宇宙全球英雄榜、元宇宙投資六大版圖、全球視野的排兵布陣圖等， 　　用圖解幫你快速看懂元宇宙投資的機會與概念， 　　只要掃瞄書內QR碼，就

能隨時研讀，是元宇宙投資的好用利器！ 本書特色 　　1. 從投資的視角出發，提供縝密的投資脈絡，分析在元宇宙發展各階段中，應如何選擇標的。 　　2. 入選中國知名圖書出版機構「藍獅子圖書」與吳曉波頻道、《出版商務週報》聯合推出的「藍獅子2021年度財經書單」，是一本重磅級元宇宙投資專書。 推薦人 　　科技股達人 股市阿水 　　哈佛大學甘迺迪學院訪問學者 & 前立法委員 許毓仁 　　比爾的財經廚房主持人 楊書銘 推薦語 　　「在圍繞元宇宙熱點一眾碎片化的網路狂歡之中，《元宇宙》系列圖書的出現難能可貴。本書以投資為主題，不僅有對元宇宙進化前景的瑰麗想像，而且有植根於工業革命和互

聯網革命的發展規律，對產業投資前景所做的合理映射，讓人有抽絲剝繭、豁然開朗之感。」－－徐輝 東方明珠總裁 　　「在『1000個人眼裡有1000種元宇宙』的今天，本書非常難得地提供了從硬體到軟體、從後臺到前端、從歷史到當下、從中國到全球，對元宇宙的全面深刻解剖。無論你是資本界的高明獵手，技術界的一流極客小還是商業界的弄潮先鋒，甚至只是一個對元宇宙感興趣的『吃瓜群眾』，這本書都不容錯過！」－－胡志鵬 網易集團副總裁、雷火事業群總裁 　　「元宇宙極有可能成為人與自然、虛擬與現實、意識與物質高度融合統一的新形態，而投資元宇宙也必將成為全球資本市場的永恆主題。」－－張秀兵 宣亞國際董事長 　　「元

宇宙是值得探討和思考的話題，它提出了在移動互聯網紅利見頂的當下，發現了下一個增量市場的可能方向。」－－成湘均 掌閱科技董事長 　　「純數宇形態產品的創造、交換、消費已經在當今時代的經濟與社會生活中體現得越來越明顯。元宇宙的提出就是為了揭示和描繪這一重要趨勢。本書將帶你系統瞭解和把握這個與你息息相關的新世界。」－－王文京  用友網路董事長兼CEO 　　「《元宇宙》系列圖書極具前膽性和洞察力，其所描述的虛擬世界與現實世界相輔相成，已然是物理世界中的實體與數位世界中的孿生體相互映射，未來必將成為人類社會數宇化發展的新形態。元宇宙將會賦能能現實世界的所有行業領域，基於現有商業模式進行元宇宙化創新，

助力數宇孿生的社會創新發展從概念走向落地實踐，數位化社會已經到來。」－－刁志中 廣聯達董事長  

nvidia驅動推薦進入發燒排行的影片

開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決nvidia驅動推薦的問題，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。

簡明的TensorFlow 2

為了解決nvidia驅動推薦的問題，作者李錫涵 這樣論述：

本書圍繞 TensorFlow 2 的概念和功能展開介紹，旨在以“即時執行”視角説明讀者快速入門 TensorFlow。   本書共分5篇：基礎篇首先介紹了 TensorFlow的安裝配置和基本概念，然後以深度學習中常用的卷積神經網路、迴圈神經網路等網路結構為例，介紹了使用 TensorFlow建立和訓練模型的方式，最後介紹了 TensorFlow中常用模組的使用方法；部署篇介紹了在伺服器、嵌入式設備和流覽器等平臺部署 TensorFlow模型的方法；大規模訓練篇介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用 TPU 訓練的方法；擴展篇介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的常用及

前沿工具；高級篇則為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 李錫涵，谷歌開發者專家（機器學習領域），北京大學資訊科學技術學院智慧科學系理學碩士，本科畢業于浙江大學竺可楨學院混合班。曾獲全國青少年資訊學奧林匹克聯賽一等獎，美國大學生數學建模競賽特等獎。曾在多智慧體會議AAMAS和自然語言處理會議COLING上發表學術論文。現研究方向為強化學習在優化領域的實際應用，即將赴倫敦大學學院攻讀電腦博士學位。開源線上入門手冊《簡單粗暴TensorFlow 2》作者。本書封面插圖作者。 李卓桓，谷歌開發者專家（機器學習領域）。清華大學本科，中歐國際工商學院

EMBA，北京郵電大學電腦博士在讀。現任PreAngel合夥人，Plug and Play Ventures Partner，關注種子期AI創業專案。zixia BBS、嘰歪網創始人，曾任優酷網首席科學家、水木清華BBS站長、ChinaRen系統工程師。擁有豐富的互聯網創業投資和程式設計經驗，著有《Linux網路程式設計》《反垃圾郵件完全手冊》《智慧問答與深度學習》《Chatbot從0到1：對話式交互設計實踐指南》等技術書。GitHub 8000+ Star 開源項目 Wechaty 作者。 朱金鵬，華為高級軟體工程師，前谷歌開發者專家（機器學習領域），從事Android系統和運行時設計開發

9年，在Android系統、運行時、機器學習等領域都有較深入的研究和探索。積極參與谷歌技術社區活動並進行技術分享。歡迎關注作者的微信公眾號deepinthinking。 第0章 TensorFlow 概述　1 基礎篇 第1章 TensorFlow 的安裝與環境配置　4 1．1　一般安裝步驟　4 1．2　GPU 版本 TensorFlow 安裝指南　6 1．2．1　GPU 硬體的準備　6 1．2．2　NVIDIA 驅動程式的安裝　6 1．2．3　CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安裝　8 1．3　第 一個程式　8 1．4　IDE 設置　9 1．5　TensorFl

ow 所需的硬體設定　10 第2章 TensorFlow 基礎　12 2．1　TensorFlow 1+1　12 2．2　自動求導機制　14 2．3　基礎示例：線性回歸　15 2．3．1　NumPy 下的線性回歸　16 2．3．2　TensorFlow 下的線性回歸　17 第3章 TensorFlow 模型建立與訓練　19 3．1　模型與層　19 3．2　基礎示例：多層感知器（MLP）　22 3．2．1　資料獲取及預處理：tf．keras．datasets　23 3．2．2　模型的構建：tf．keras．Model 和 tf．keras．layers　24 3．2．3　模型的訓練：tf．ker

as．losses 和 tf．keras．optimizer　25 3．2．4　模型的評估：tf．keras．metrics　26 3．3　卷積神經網路（CNN）　28 3．3．1　使用 Keras 實現卷積神經網路　29 3．3．2　使用 Keras 中預定義的經典卷積神經網路結構　30 3．4　迴圈神經網路（RNN）　35 3．5　深度強化學習（DRL）　40 3．6　Keras Pipeline　43 3．6．1　Keras Sequential/Functional API 模式建立模　44 3．6．2　使用 Keras Model 的 compile、fit 和 evaluate 方

法訓練和評估模型　44 3．7　自訂層、損失函數和評估指標　45 3．7．1　自訂層　45 3．7．2　自訂損失函數和評估指標　46 第4章 TensorFlow 常用模組　48 4．1　tf．train．Checkpoint：變數的保存與恢復　48 4．2　TensorBoard：訓練過程視覺化　52 4．2．1　即時查看參數變化情況　52 4．2．2　查看 Graph 和 Profile 信息　53 4．2．3　實例：查看多層感知器模型的訓練情況　55 4．3　tf．data：資料集的構建與預處理　55 4．3．1　資料集物件的建立　55 4．3．2　資料集對象的預處理　57 4．3．3　

使用 tf．data 的並行化策略提高訓練流程效率　60 4．3．4　資料集元素的獲取與使用　61 4．3．5　實例：cats_vs_dogs 圖像分類　62 4．4　TFRecord：TensorFlow 資料集存儲格式　64 4．4．1　將資料集存儲為 TFRecord 檔　65 4．4．2　讀取 TFRecord 文件　66 4．5　@tf．function：圖執行模式　68 4．5．1　@tf．function 基礎使用方法　68 4．5．2　@tf．function 內在機制　69 4．5．3　AutoGraph：將 Python 控制流轉換為 TensorFlow 計算圖　72 4

．5．4　使用傳統的 tf．Session　73 4．6　tf．TensorArray：TensorFlow 動態陣列　74 4．7　tf．config：GPU 的使用與分配　75 4．7．1　指定當前程式使用的 GPU　75 4．7．2　設置顯存使用策略　76 4．7．3　單 GPU 模擬多 GPU 環境　77 部署篇 第5章 TensorFlow 模型匯出　80 5．1　使用 SavedModel 完整匯出模型　80 5．2　Keras 自有的模型匯出格式　82 第6章 TensorFlow Serving　84 6．1　TensorFlow Serving 安裝　84 6．2　Tens

orFlow Serving 模型部署　85 6．2．1　Keras Sequential 模式模型的部署　86 6．2．2　自訂 Keras 模型的部署　86 6．3　在用戶端調用以 TensorFlow Serving 部署的模型　87 6．3．1　Python 用戶端示例　87 6．3．2　Node．js 用戶端示例（Ziyang）　88 第7章 TensorFlow Lite　91 7．1　模型轉換　91 7．2　Android 部署　92 7．3　Quantized 模型轉換　96 7．4　總結　100 第8章 TensorFlow．js　101 8．1　TensorFlow．js

環境配置　102 8．1．1　在流覽器中使用 TensorFlow．js　102 8．1．2　在 Node．js 中使用 TensorFlow．js　103 8．1．3　在微信小程式中使用 TensorFlow．js　104 8．2　ensorFlow．js 模型部署　105 8．2．1　在流覽器中載入 Python 模型　105 8．2．2　在 Node．js 中執行原生 SavedModel 模型　106 8．2．3　使用 TensorFlow．js 模型庫　107 8．2．4　在流覽器中使用 MobileNet 進行攝像頭物體識別　107 8．3　TensorFlow．js 模型訓練與性

能對比　110 大規模訓練篇 第9章 TensorFlow 分散式訓練　116 9．1　單機多卡訓練：MirroredStrategy　116 9．2　多機訓練：MultiWorkerMirrored-Strategy　118 第　10 章 使用 TPU 訓練 TensorFlow 模型　120 10．1　TPU 簡介　120 10．2　TPU 環境配置　122 10．3　TPU 基本用法　123 擴展篇 第11 章 TensorFlow Hub 模型複用　126 11．1　TF Hub 網站　126 11．2　TF Hub 安裝與複用　127 11．3　TF Hub 模型二次訓練樣例　1

30 第12章 TensorFlow Datasets 資料集載入　131 第13章 Swift for TensorFlow　133 13．1　S4TF 環境配置　133 13．2　S4TF 基礎使用　134 13．2．1　在 Swift 中使用標準的 TensorFlow API　135 13．2．2　在 Swift 中直接載入 Python 語言庫　136 13．2．3　語言原生支援自動微分　136 13．2．4　MNIST 數字分類　137 第14 章 TensorFlow Quantum： 混合量子 - 經典機器學習　140 14．1　量子計算基本概念　141 14．1．1　量子位　

141 14．1．2　量子邏輯門　142 14．1．3　量子線路　143 14．1．4　實例：使用 Cirq 建立簡單的量子線路　144 14．2　混合量子 - 經典機器學習　144 14．2．1　量子資料集與帶參數的量子門　145 14．2．2　參數化的量子線路（PQC）　146 14．2．3　將參數化的量子線路嵌入機器學習模型　146 14．2．4　實例：對量子資料集進行二分類　147 高 級 篇 第15章 圖執行模式下的 TensorFlow 2　150 15．1　TensorFlow 1+1　150 15．1．1　使用計算圖進行基本運算　150 15．1．2　計算圖中的預留位置與資料

登錄　152 15．1．3　計算圖中的變數　153 15．2　自動求導機制與優化器　156 15．2．1　自動求導機制　156 15．2．2　優化器　157 15．2．3　自動求導機制的計算圖對比　158 15．3　基礎示例：線性回歸　161 15．3．1　自動求導機制　162 15．3．2　優化器　162 第16章 tf．GradientTape 詳解　164 16．1　基本使用　164 16．2　監視機制　165 16．3　高階求導　166 16．4　持久保持記錄與多次求導　166 16．5　圖執行模式　167 16．6　性能優化　167 16．7　實例：對神經網路的各層變數獨立求導　16

7 第17章 TensorFlow 性能優化　169 17．1　關於計算性能的若干重要事實　169 17．2　模型開發：擁抱張量運算　170 17．3　模型訓練：數據預處理和預載入　171 17．4　模型類型與加速潛力的關係　171 17．5　使用針對特定 CPU 指令集優化的 TensorFlow　172 17．6　性能優化策略　172 第18章 Android 端側 Arbitrary Style Transfer 模型部署　173 18．1　Arbitrary Style Transfer 模型解析　174 18．1．1　輸入輸出　174 18．1．2　bottleneck 陣列　174

18．2　Arbitrary Style Transfer 模型部署　175 18．2．1　gradle 設置　175 18．2．2　style predict 模型部署　175 18．2．3　transform 模型部署　178 18．2．4　效果　180 18．3　總結　182 附錄　A 強化學習簡介　183 附錄　B 使用 Docker 部署 TensorFlow 環境　197 附錄　C 在雲端使用 TensorFlow　200 附錄　D 部署自己的互動式 Python 開發環境 JupyterLab　211 附錄　E 參考資料與推薦閱讀　214 附錄　F 術語中英對照　216

基於監督式學習的HDR顯示器逆色調映射器之偏好選擇模式

為了解決nvidia驅動推薦的問題，作者黃亘淇 這樣論述：

　　隨著高動態範圍(HDR)顯示器的技術與市場愈趨成熟，對應的內容來源卻沒有跟上其發展，這使得HDR顯示器大多時候只能顯示標準動態範圍(SDR)影像，無法善用HDR顯示器的特性和優勢。　　逆色調映射器能夠將SDR影像的動態範圍擴展至高動態範圍，幫助在數量依然處於主流的SDR影像轉換成HDR影像，進而發揮HDR顯示器的性能，提升成像品質。不過現有的數種逆色調映射器是基於不同的理念或目的被設計的，不同的影像內容可能分別適用不同的逆色調映射器，因此本研究嘗試結合善於處理影像內容分析的人工智慧技術，打造一套基於監督式學習的最適逆色調映射器預測系統。　　透過標記實驗建立影像內容與偏好逆色調映射器的對應

關係資料庫，接著透過機器學習演算法及卷積神經網路(CNN)架構訓練該資料庫，其準確率大約落在76%至78%。隨後本研究進行一項人因驗證實驗，探討預測系統在實務上的表現能力。初步的預測結果顯示各模型大致可獲得40%至50%的準確率，進一步透過變異數分析比較模型預測與人因驗證的第一名逆色調映射器之間的評價分數是否具有顯著差異，結果顯示幾乎皆為無顯著差異，證明本研究的預測系統達相當程度的可靠性。　　本研究亦進行視覺差異分析，探討偏好與真實感知之間的關聯性，結果發現兩者之間的關聯不大，而Akyüz的逆色調映射器在偏好與真實感知之間擁有平衡的表現。　　整體來說，本研究推薦以灰度影像（YCbCr空間的Y影

像）所訓練的AlexNet模型，其模型的強健度表現最佳。