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國立臺灣科技大學 機械工程系 林清安所指導 賴以衛的 以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類 （2021），提出win11 ssd分割關鍵因素是什麼，來自於3D CAD、點資料處理、深度學習、隨機取放、機械手臂。
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 ssd分割的解答。
以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類
為了解決win11 ssd分割 的問題，作者賴以衛 這樣論述：
以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，
於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。
稀疏且非方正矩陣乘法加速器
為了解決win11 ssd分割 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。