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另外網站不求效能，但求耐用，請推薦PCIe的SSD (第2頁) - Mobile01也說明：不求效能，但求耐用，請推薦PCIe的SSD - 現在中階的TLC SSD，等到你筆電報廢了，SSD可能都還可以用主要就是看TBW跟主控，主控的等級很容易查，硬碟容量就用1T的吧追求 ...

長庚大學 資訊管理學系 林維昭所指導 林佳勳的 深度學習於結構性醫學資料集之應用與比較 （2020），提出ssd推薦mobile01關鍵因素是什麼，來自於深度學習、特徵選取、機器學習、結構性資料集。

而第二篇論文明志科技大學 電機工程系碩士班 古家豪所指導 朱彥勳的 應用於WLAN/WiMAX/LTE之小型多頻天線設計 （2013），提出因為有 的重點而找出了 ssd推薦mobile01的解答。

最後網站SSD固態硬碟 - Mobile01則補充：美光Micron Crucial P5 Plus 1TB 跟威剛XPG S70BLADE 1T選擇. 謎漾晃晃. 2022-10-05 11:43. SSD行動硬碟大家推薦哪個廠牌呢? claire8205. 2022-10-02 21:30.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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Intel 不爭氣啊 Thunderbolt 4 剛發表就淘汰
下一代 Thunderbolt 5 大家買不買單還很難說
ROG 就率先出征 挾帶廣大電競玩家走一條自己的 XG Mobile 特規之路
Flow X13 電競筆電就是要跟 XG Mobile RTX3080 顯卡合體
才算是給電競玩家完整的交代

傳輸介面上光是 PCIe® 3.0 x8 就達到 64Gbps
效能運算上滿血 TGP 150W 給到頂
這張 RTX3080 Mobile 輸出運算和桌機版 RTX3070-O8G 比起來如何
我們影片也會詳細實測

至於其他細節 Flow X13 也是滿載 ROG 魂
就跟伊森一起張大鼻孔聞聞香吧


::: 章節列表 :::
➥ 規格設計
00:00 全新感受
00:35 筆電 A 面
00:58 筆電 B 面
01:22 筆電 C 面
01:49 筆電 D 面
02:40 筆電 I / O 連接埠
03:12 1 + 1 = 完美方案

➥ ROG XG Mobile 實測
03:41 外接顯卡 ROG XG Moblie
04:41 外接顯卡頻寬差異
05:55 3DMark 跑分實測
06:44 遊戲實測

➥ 全方面制霸
07:50 筆電模式
09:57 平板模式
10:30 影音模式
11:23 遊戲模式
11:42 全方面制霸
11:53 電力續航
12:07 極限燒機

➥ 最後總結
13:10 最後總結


::: ROG Flow X13 GV301QH 規格 :::
AMD Ryzen 9 5900HS 3.3GHz
16GB LPDDR4X-4266 Dual-channel on board
WD PC SN530 M.2 2230 NVMe PCIe 3.0 x4 SSD 1TB
NVIDIA GeForce GTX 1650 4GB GDDR6 Max-Q 35W
16：10 可觸控螢幕 13.4” IPS 康寧大猩猩強化玻璃
3,840 x 2,400, 338ppi
Intel Wi-Fi 6 AX200, Bluetooth 5.1
2 x Type-C USB 3.2 Gen 2
1 x Type-A USB 3.2 Gen 2
1 x HDMI 2.0b
1 x 3.5mm 音訊孔
1 x ROG XG Mobile Interface
電源鍵整合型指紋辨識
4-Cell 62Whr / 4,007mAh
NT$54,900


::: ROG XG Mobile GC31 規格 :::
NVIDIA GeForce RTX 3080 Mobile 150W
1 x ROG XG Mobile Interface
1 x HDMI 2.0b
1 x DisplayPort 1.4 (支援輸出 4k@120 HDR)
1 x 10GbE 乙太網路
4 x Type-A USB 3.2 Gen 1
1 x SD UHS-II 讀卡槽
總供電瓦數 280W
NT$45,900




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深度學習於結構性醫學資料集之應用與比較

為了解決ssd推薦mobile01的問題，作者林佳勳 這樣論述：

目錄指導教授推薦書　口試委員會審定書　致謝　iii摘要　ivAbstract　v目錄　vi圖目錄　ix表目錄　xi第一章、緒論　11.1　研究背景　11.2　研究動機與目的　31.3　研究問題與目標　41.4　論文架構　5第二章、文獻探討　62.1　深度學習　62.1.1　卷積神經網路　92.1.2　循環神經網路　152.2　機器學習於特徵選取之應用　162.2.1　特徵選取　172.2.2　監督式學習分類器　192.3　小結　22第三章、實驗方法　253.1　資料集　253.2　實驗架構　303.3　實驗參數　373.4　實驗工具　40第四章、實驗結果　414.1　資料前處理　414.2　

深度學習CNN技術向量組合之比較　424.3　最佳的CNN組合與機器學習之比較　474.4　單一特徵選取於深度學習與機器學習之比較　524.5　融合特徵選取於深度學習與機器學習之比較　584.6　實驗結果探討　64第五章、結論　705.1　研究目標回顧　705.2　實驗限制與未來展望　715.3　個人總結　72參考文獻　73圖目錄圖2-1：機器學習與深度學習比較示意圖　7圖2-2：網路架構示意圖　11圖2-3：CNN LeNet-5架構示意圖　11圖2-4：卷積層架構示意圖　13圖2-5：池化(最大值)層架構示意圖　14圖2-6：全連接層架構示意圖　15圖2-7：RNN結構示意圖　16圖2-8

：決策樹示意圖　19圖2-9：K-NN示意圖　21圖2-10：SVM示意圖　22圖3-1：資料前處理步驟　31圖3-2：四種資料前處理方法組合示意圖　33圖3-3：深度學習CNN技術向量組合之比較　33圖3-4：最佳的CNN組合與機器學習之比較　34圖3-5：「單一特徵選取」於深度學習與機器學習之比較　35圖3-6：「融合特徵選取」於深度學習與機器學習之比較　36圖3-7：CNN模型之Pseudo code　38圖3-8：CNN模型架構與參數　39圖4-1：CNN向量組合之比較　44圖4-2：最佳的CNN組合與機器學習之比較　49圖4-3：CNN模型Loss值　51圖4-4：單一特徵選取於深度

學習與機器學習之比較(K-NN)　54圖4-5：單一特徵選取於深度學習與機器學習之比較(SVM)　56圖4-6：融合特徵選取於深度學習與機器學習之比較(K-NN)　60圖4-7：融合特徵選取於深度學習與機器學習之比較(SVM)　62表目錄表2-1：深度學習技術之比較表　10表3-1：長庚醫院臨床醫療資料集　26表3-2：UCI醫學相關領域資料集　28表3-3：開發工具之套件版本表　40表4-1：經過資料前處理後的資料集　42表4-2：CNN向量組合之比較表　45表4-3：資料前處理類型之影響　46表4-4：資料集案例數量之影響　46表4-5：最佳的CNN組合與機器學習之比較表　50表4-6：單

一特徵選取於深度學習與機器學習之比較表(K-NN)　55表4-7：單一特徵選取於深度學習與機器學習之比較表(SVM)　57表4-8：融合特徵選取於深度學習與機器學習之比較表(K-NN)　61表4-9：融合特徵選取於深度學習與機器學習之比較表(SVM)　63表4-10：各Study最佳組合之準確率比較　65表4-11：Study 1方法組合之執行時間　66表4-12：Study 2方法組合之執行時間　67表4-13：Study 3方法組合之執行時間　68表4-14：Study 4方法組合之執行時間　69

應用於WLAN/WiMAX/LTE之小型多頻天線設計

為了解決ssd推薦mobile01的問題，作者朱彥勳 這樣論述：

本論文中提出了兩款不同種類應用之天線，其中第一款天線為適用於筆記型電腦WLAN/WiMAX/LTE之天線設計，天線設計主要是利用PIFA架構，其操作頻帶包含LTE(2.3GHz~2.5GHz、2.5GHz~2.69GHz)、WLAN(2.4GHz~2.484GHz、5.15GHz~5.35GHz及5.725GHz~5.85GHz)、WiMax(2.3GHz~2.69GHz及5.25GHz~5.85GHz)以及Bluetooth(2.4GHz~2.48GHz)等多個頻帶，所使用基板材質為玻璃纖維板(FR4)，該天線設計的尺寸為20(W)×10(L)×1.6(H) 〖mm〗^3，接地面尺寸為16

0(W)×100(L)×1.6(H) 〖mm〗^3，並能達到反射損失(Return loss)皆符合S11

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