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中國文化大學 新聞學系 郭文平所指導 江明潔的 無所不在的聲音： 年輕成人的線上音樂及線上廣播消費研究 （2021），提出win11硬體需求關鍵因素是什麼，來自於線上廣播、線上音樂、媒體消費、使用與滿足理論、深度訪談法。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 劉志尉所指導 李佑荃的 稀疏且非方正矩陣乘法加速器 （2021），提出因為有 矩陣乘法運算、特殊應用硬體架構、低精確度浮點數運算、乘累加器、多重精確度運算、深度學習計算的重點而找出了 win11硬體需求的解答。
最後網站Windows 11 可以升級安裝囉！如何免費升級？要不要升級呢 ...則補充：微軟指出，Windows 11 的硬體需求為64 位元架構處理器、記憶體容量必須在4GB 以上，要求至少64GB 以上儲存容量、支援TPM 信賴平台模組即可，基本環境 ...
如何永遠贏得顧客：值得信賴、注重信譽及形象、反應快且善體人意，讓顧客永相隨 【十萬本暢銷版】
為了解決win11硬體需求 的問題，作者MichaelLeBoeuf 這樣論述：
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無所不在的聲音： 年輕成人的線上音樂及線上廣播消費研究
為了解決win11硬體需求 的問題，作者江明潔 這樣論述：
數位時代廣播及音樂的消費方式，融合了科技的發展、內容和形式的轉變，廣播聽眾開始得以使用網路在手機、電腦上收聽廣播，相關的音訊檔案甚至可以隨選、下載，收聽廣播不再受限於地點、時間、及訊號清晰程度影響，錯過想聽的節目，還可以另外抽出空閒時間重聽。音樂產業因新的科技發展面臨轉型，當代音樂和科技的關係，隨著串流平台崛起，任何人都能透過數位下載方式免費獲取，收聽廣播、音樂不再被時間、空間、硬體體積、容量所限制，科技使得消費者隨時都能享受音樂。本研究主要目的在探討在日常生活脈絡下，聲音媒介及其內容的消費實踐，消費者在數位時代下在收聽音樂、廣播時使用媒介的動機及習慣（habits）和具有的意義。本研究使用
深度訪談法進行，訪問人數11人。從使用聲音媒介的動機來看，可以區分為「心理」及「日常生活習慣」兩個面向，使用者出於「心理」情緒相關收聽的可細分為「撫慰」、「培養情緒」、「逃避互動」三個原因；「日常生活習慣」則可看出聲音在日常生活中扮演的角色，可細分為「日常生活」、「打發時間」、「陪伴」。而當日常生活形式與聲音作結合後，使用者養成了在執行日常生活行為時，就要有聲音的習慣，成為了一種固定的既定消費行為模式，在本研究中通勤跟寫作業時收聽聲音媒介，是最多年輕成人受訪者在日常生活習慣中，與聲音連結最常見的時候。在收聽線上音樂使用的媒介以手機最多，其次為電腦，而廣播仍是以傳統車載收音機收聽最多，其次為手機
APP，而在收聽音樂載具背後其實與科技符擔性（affordances）有關，又以「手機多工的符擔性」、「時間彈性符擔性」、「空間限制消除的符擔性」和「多元內容符擔性」影響消費者的使用。
稀疏且非方正矩陣乘法加速器
為了解決win11硬體需求 的問題，作者李佑荃 這樣論述：
卷積式神經網路(Convolutional neural network, CNN)是目前應用最廣泛的神經網路。其中卷積層運算占了卷積式神經網路中大部分的運算量以及運算時間，卷積層的運算可等效成一特定的一般矩陣乘法運算(General Matrix Multiplications, GEMMs)，可使用Systolic Array，一種通用矩陣乘法運算加速器，具有規律與高度平行的優點，可簡化處理單元(Processing Element, PE)間資料傳遞，但在卷積式神經網路中的一般矩陣乘法運算大多為非方正(Irregular)和稀疏(Sparse)，導致在使用Systolic Array加
速時，會有低硬體使用率以及記憶體空間浪費等問題，本篇論文針對稀疏且非方正矩陣乘法運算，使用靈活可擴展的架構[1]，並提出可同時支援BF16與INT8格式的多輸入多輸出融合累加器，使用N個乘法器接上一個包含(N-1)個加法器的樹狀累加器(Adder Tree)。為了提升硬體速度，針對浮點數運算，在計算的過程中，我們將每個浮點乘法器與浮點加法器中所需的Alignment & Normalization步驟移除，只保留前後一級浮點加法器的Alignment & Normalization，如此一來，此樹狀多輸入融合乘累加器的輸入與輸出都可維持浮點數的格式，而中間計算過程則以定點Direct Trun
cation加法器實現。此外，我們在定點Direct Truncation樹狀累加器中，安插了些許的1-bit Shifter，如此不僅可提升運算的精確度，同時也可避免定點Direct Truncation加法器產生Overflow。利用TSMC 28奈米CMOS高臨界電壓製成單元庫(cell library)，在時脈1000MHz速度下，可提供2.27 TFLOPS/W的效能，其功率消耗為28.2 mW，所需的邏輯閘大約為127K，與已知設計[1]相比，我們提升了約2倍效能，並且同時支援定點數格式與浮點數格式，滿足深度學習不同情境的需求。