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記憶精進：如何成為一名記憶高手

為了解決圖像記憶測試的問題，作者 這樣論述：

或許你聽說過理解記憶、繪圖記憶、形象記憶等詞彙，但你一定很少在身邊見到能夠1分鐘內記住一整副撲克牌、5分鐘內記住500個亂數字的記憶高手。那些在舞臺上閃閃發亮的“最強大腦”，到底是天生的記憶奇才，還是習得了某種鮮為人知的記憶秘笈呢？   翻開《記憶精進：如何成為一名記憶高手》，讓國際特級記憶大師甘考源和第25屆世界腦力錦標賽世界總冠軍蘇澤河為你講述腦力高手的記憶訣竅。   這本書不僅講述詞語、數位、英語單詞的記憶方法，還邀請了國內頂尖記憶高手們分享成為記憶大師的真實故事。相信每個人都能從中得到啟發，受到鼓舞。

圖像記憶測試進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決圖像記憶測試的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

2023嬰幼兒發展照護實務完全攻略：考前衝刺必備(升科大四技二專)

為了解決圖像記憶測試的問題，作者謝坤鐘 這樣論述：

　　◎收錄111年升科大嬰幼兒發展照護實務試題及解析！ 　　◎圖像+表格強化記憶，考前衝刺必備！ 　　◎雙色編排，名師實務見解，一本就GO！ 　　◎單元彙整各類考題，考題趨勢全面掌握！ 　　內容係根據教育部最新修正發布108課綱之家政群「嬰幼兒發展照護實務」課程綱要及技專院校入學測驗中心公布之考科範圍編寫而成，同時收錄多年統測、公幼教師甄試試題，可供家政科、幼保科教學與升學考試使用。 　　作者結合各書籍精華、考題趨勢及時事，將必考重點做系統性的整理，並輔以表格說明，以利各位在最短的時間內對本科目的重點有深入的了解，收事半功倍之效。 在內容的呈現方面，有幾項特色說明：

　　在內容的呈現方面，有幾項特色說明： 　　1.命題重點：編者研整理近年來的考題趨勢，歸納出可能的命題方向，以幫助你掌握學習重點。 　　2.重點整理：全部採圖表歸納式重點整理，統整各單元之重要概念。盼能使你更能一目瞭然，在記憶時更加快速及強化正確觀念。 　　3.小教室：補充各重要概念或或釐清易混淆概念。 　　4.小試身手：在每一個小主題的重點整理後，有小範圍的試題供你練習，建議在你研讀重點整理後，試著練習這些題目，可以讓你及時驗收自我的學習成果。 　　5.經典範題：相對於「小試身手」的「小範圍」練習題而言，「經典範題」可說是「中等範圍」練習題，題目的範圍和來源較多元，除了統測題外也包

含教育類檢定的試題，讓你有更深刻的記憶。 　　6.課後複習與頻出考點：為你整理了各單元重要的專有名詞和容易成為考題的課文重點，不僅供你在練習各單元後的大範圍「單元實力評量」前複習用，更是你考前複習的好幫手！ 　　7.單元實力評量：屬於單元後的大範圍的練習題，含括整個單元所有重點整理的考題，希望你能藉由單元實力評量強化自己的應考能力。 　　8.最新試題及解析：所有的大型考試，除了平日的認真準備，關切考試相關新聞或議題之外，練習歷屆試題也是十分重要的，唯有統測考題才能清楚的掌握考試脈絡，有助於自己在考場上能臨危不亂，增加得分的機會。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁

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採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決圖像記憶測試的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.