電腦fps顯示的問題，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

Irrlicht 3D游戲引擎程序設計

為了解決電腦fps顯示的問題，作者許志聞（編） 這樣論述：

Irrlicht（鬼火）引擎是一款用C++編寫的高性能3D引擎，是經典的3D游戲引擎之一，可以應用於在C++程序中開發3D游戲。本書以實例的形式向讀者展示Irrlicht的編程精髓，融入了3D游戲設計的理論基礎、技巧等方面的知識。本書內容共分為15章，包括Irrlicht概述與游戲引擎安裝，編寫第一個Irrlicht程序，Irrlicht圖形學基礎，網格、紋理、覆蓋層，場景管理，攝像機，地形、紋理和渲染，光照與材質，聲音，粒子系統，碰撞檢測，數據和文件的處理，着色器，游戲人工智能，部署Irrlicht程序等。本書適合C++游戲編程初學者和具有一定編程經驗的C++游戲編程人員

，也可作為高等院校和培訓學校游戲軟件開發課程的教學參考書。許志聞，吉林大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師，中國計算機學會多媒體專業委員會委員，中國圖形、圖像學會多媒體專業委員會委員。2006年，美國佐治亞大學高級訪問學者。主要研究方向為計算機圖形學、動畫與游戲、虛擬現實、圖像處理、網絡多媒體和生物信息學等。

電腦fps顯示進入發燒排行的影片

探討顯示器更新率對遊戲玩家反應力之影響

為了解決電腦fps顯示的問題，作者吳育緯 這樣論述：

隨著個人電腦的普及化，電子遊戲也發展出許多的附加產業，其中又以電子競技（Electronic Sports, Esports）最為盛行。同第一人稱射擊（First-Person Shooter, FPS）遊戲對於玩家和電子設備的反應速度要求最高，許多廠商也與各電子競技賽事主辦方合作，推出聲稱能在遊戲中帶給玩家優勢的電腦設備和器材，包含滑鼠、耳機、顯示器、滑鼠墊、整線器等設備。而顯示器的高更新率常被解釋為「螢幕更新率是越快越好」、「高更新率能讓玩家更快辨識敵人」、「高更新率能有更高機率贏得勝利」，但沒有一個明確的實驗證明來佐證。因此，本研究開發一個測試程式，藉由測試程式來了解受測者判斷和反應時

間等數據，並搭配問卷的填答，來了解受測者對於更新率的認知度。以驗證顯示器的高更新率是否對玩家在遊戲時的反應有所幫助。透過 87 位受測者進行 4 種不同更新率、 3 種不同測試內容，研究結果顯示：1. 顯示器的高更新率對玩家在遊戲時沒有顯著影響2. 大部分使用者只有在能進行更新率互相比較的情況下分辨各更新率的差異3. 受測者遊玩遊戲的頻率會影響到測試的表現

專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python

為了解決電腦fps顯示的問題，作者劉暉,林欣,李強 這樣論述：

　　Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。 　　本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中的C++、Python遊戲引擎開發者提供價值無窮的資源。作者結合深入的專業知識及多年的實作開發經驗，重點針對市場、讀者技術實作需求撰寫此書，相信讀者能夠輕鬆掌握Pand

a3D的使用技巧，簡單快速地步入3D應用程式開發新天地。

適用於語意分割之全注意U­-Net演算法與設計

為了解決電腦fps顯示的問題，作者張家碩 這樣論述：

近年來卷積神經網路在語意分割上的卓越成果，已具有實際應用價值，特別是在許多醫學影像任務上。然而，對於顱內出血的醫學影像診斷，各種類型容易混淆，如何有效識別各個病變類型、出血位置及出血量面積在醫生診斷上至關重要，尤其是在不意發現又緊急的疾病上。然而傳統上這些資訊需要醫生人工判斷，不但耗時且容易出錯且不易量化。因此我們提出一個能有效預測多種顱內出血變化的語意分割模型，與其軟體加速模型與硬體設計，並可用於其他如街景辨別等自動駕駛任務，達到即時運算。首先，對於顱內出血的醫學影像診斷，由於7種顱內出血病灶，在同個類別中具有多樣形狀，且不同類別間具有易混淆的形狀、大小及位置，甚至有許多病灶特徵面積極小，

造成偵測的困難。為了可以有效預測，本論文提出了All Attention U­-Net網路架構，它融合了多種注意機制在編碼器端、路徑聚合端及解碼器端，進而增強模型的類別與形狀特定特徵提取及鑑別能力。此模型相比於ResNet50 + U­-Net，分別在ICH、SDH、SAH、EDH、CSDH、Pneumocranium、IVH這些病灶中分別有2.25%、28.6%、25.1%、31.8%、6.1%、1%的Dice coefficient提升。此模型並可用於其他如自動駕駛街景分割，在Cityscapes中其可高出2.57% mIoU。然而此模型的結構所需參數量及計算複雜度相當大量，不利於完成即時

語意分割預測。因此，本論文進一步依據所需計算與資料存取對模型計算影響，提出輕量化All Attention U­-Net模型，其可在顱內出血任務中維持準確度，另外它也可用於其他如自動駕駛街景分割，並且適合硬體加速器設計。在輸入解析度為512*512的情況下，計算量與參數量分別只有為2.99GMAC與0.2885M，相較原有模型減少約49.47倍的計算量與116.3倍參數量。此模型的硬體加速器設計上，由於其需同時執行多種注意力機制與多樣shortcut神經網路結構，且有需要更多的記憶體頻寬與計算量的挑戰，現有的CNN硬體加速器無法有效解決。所以本論文提出了局部分組層融合技術，將ShuffleNe

t、空間及渠道注意力機制結構多層融合計算與資料流最佳化處理，並且也提出注意力機制處理單元排程，在注意力機制運算時間與硬體成本間找到最佳平衡，結果顯示執行輕量化All Attention U­-Net時，在輸入解析度為512*512的情況下，記憶體頻寬降低2.363倍且FPS達33.36，達到即時預測語意分割任務水準。最後我們使用台積電的40奈米製程，運作在357MHz下，所需邏輯閘為130萬個NAND gate，並且其能量效率可達到1.41TOPS/W。關鍵字:深度學習、語意分割、顱內出血、頭部電腦斷層掃描、街景辨識任務、輕量化模型、卷積神經網路硬體加速器