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兩條記憶體雙通道的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JohnvonNeumann寫的 電腦與人腦：現代電腦架構之父馮紐曼的腦科學講義 和袁霄的 Python股票量化交易從入門到實踐都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[雙通道]單買一條記憶體*2 與兩條裝記憶體差別也說明：標題那樣打可能會讓各位看不懂我的意思是說現在去買記憶體4G的，通常都是單條賣2G通常是兩條一起賣(也就是2G*2) 如果我主機板支援雙通道， ...
這兩本書分別來自貓頭鷹 和人民郵電出版社所出版 。
國立成功大學 微電子工程研究所 王永和所指導 馬蘇門的 以結構重置方式用於 AlGaN/GaN 高電子遷移率電晶體的表現提升及熱力工程在高功率元件的應用 （2021），提出兩條記憶體雙通道關鍵因素是什麼，來自於常規 HEMT（ c-HEMT）、奈米通道 HEMT（ NC-HEMT）、填充因子（ FF）、GaN、2DEG、閘極後退火（ PGA）、臨界電壓（ VTH）、次臨界擺幅（ SS）、AlGaN/ AlN/GaN、氧化鎵、MOSHEMT、HfSiOX、紫外線/氧氣、鈍化、界面陷阱密度、Flicker 雜訊、類似 MOS-HEMT 的 Flash、陷阱輔助穿隧、雙閘極 (DG)、多閘極 (MG) 浮動金屬、閘極間距 (IGS)、RON、SP。
而第二篇論文國立陽明交通大學 光電工程研究所 劉柏村所指導 李侑軒的 低功耗非晶態氧化銦鎢鋅之銅導電橋式記憶體與薄膜電晶體整合研究 （2021），提出因為有 內嵌式記憶像素、電橋式隨機存取記憶體、薄膜電晶體、1T1R、氧化銦鎢鋅、低功率消耗的重點而找出了 兩條記憶體雙通道的解答。
最後網站問題記憶體與硬碟的廠牌選擇@電腦應用綜合討論哈啦板巴則補充：3.從CPU Z看到RAM電壓1.5，在選購要注意到電壓? 4.如果要跑雙通道，要買4G兩條，插同顏色?這跟差條8G，在執行遊戲或程式會有 ...
電腦與人腦：現代電腦架構之父馮紐曼的腦科學講義
為了解決兩條記憶體雙通道 的問題，作者JohnvonNeumann 這樣論述：
電腦科學與腦科學的跨界經典 ◎人工智慧先驅馮紐曼的遺世思想 ◎中文版特別收錄羅中泉博士（國立清華大學系統神經科學研究所所長）專文導讀 專家推薦 吳其勳＼iThome總編輯 洪士灝＼台大資工系教授兼系主任 賴以威＼數感實驗室共同創辦人、臺師大電機系副教授 謝伯讓＼台大心理系副教授、《大腦簡史》作者 電腦真的能像人腦一樣思考嗎？ 近年來，深度學習與人工智慧的發展都在試圖讓電腦的行為模式愈來愈接近真實的大腦，讓許多人開始好奇電腦是否真的能和大腦一樣思考，或者是否可以用電腦的邏輯來理解大腦、甚至是整個身體神經系統的運作。實際上，早在1950年代，馮紐曼就已經開始嘗試
以電腦概念理解人腦作用機制。 現代電腦架構先驅馮紐曼 現今大部分的電腦都由CPU、RAM、硬碟等部件組成，進行記憶與計算。而這種從洗衣機中的微控制器到最大的超級電腦中都找得到的架構，早在1945年就由數學家馮紐曼提出，一直沿用至今。馮紐曼可以說是二十世紀最重要的數學家，拓展了目前數學的發展方向，在電腦、物理與經濟方面也都有相當大的貢獻。 人工智慧的先驅之作 本書就是是馮紐曼在1957年去世前為這次嘗試的講稿集結。這份講稿分兩部分，第一部分從電腦的基本原理和架構開始，以線路、處理速度與精確度等等層面一步步介紹計算與思考的本質。第二部分則接續第一部分的基礎，試圖以數學與電子傳訊的概
念拆解大腦，了解我們的神經系統是如何溝通作出複雜的判斷與思考。 時至今日，馮紐曼對於神經與電腦的洞察啟發了對於電腦學習的新發現（連結主義、深度學習），也影響了現今對於人工智慧的思考方向。
以結構重置方式用於 AlGaN/GaN 高電子遷移率電晶體的表現提升及熱力工程在高功率元件的應用
為了解決兩條記憶體雙通道 的問題，作者馬蘇門 這樣論述：
本篇文章分析了閘極後退火處理對於的氮化鋁鎵/氮化鋁/氮化鎵奈米通道高電子遷移率電晶體之電性的影響，其通道長度分別為 200,400,600,800 奈米且填充因子為 0.45。在 10 分鐘攝氏 400 度的閘極後退火處理後，可發現 NC-HEMT 的直流電性參數有系統性的提升。透過二次離子質譜儀分析在攝氏 200 度、 300 度、 400 度以及500 度退火下的 NC-HEMT 以找出最佳的閘極後退火條件。由結果可知當退火溫度高於400 度時，閘極金屬(鎳/金)將會擴散至 AlGaN/AlN/GaN 的主動層進而劣化元件特性。在通道長度為 200 奈米的 NC-HEMT 元件中，可觀察
到透過閘極後退火可移除因電感耦合電漿乾式蝕刻所造成的淺陷阱，因此將蕭特基位障高度由原本的 0.42 電子伏特提升至 1.40 電子伏特，進而顯著地降低閘極漏電流約 3 個數量級。此外，以氧化鋁/二氧化矽作為閘極介電層的 AlGaN/GaN HEMT 可利用陷阱輔助技術以達到類似快閃記憶體之功能。此元件展示了在相對較低的讀寫偏壓(3 伏特)下，臨界電壓向正向大幅度偏移了 4.6 伏特，因此達到-0.3 伏特的臨界電壓及 575V毫安培-毫米的最大汲極電流。在閘極介電層沉積前以紫外光/臭氧表面處理，使GaN/氧化物介面處可產生 GaOxNY 的薄層，而此層可作為陷阱輔助層，為讀寫偏壓得以降低的主要
原因。根據 C-V 測量結果，造成大幅度臨界電壓正偏移的陷阱密度高達 5.7*1012 每平方公分。這些陷阱可歸類為介面或氧化層的缺陷。由於氧化鋁與二氧化矽的介面品質良好，使得 MIS-HEMT 相較於傳統 HEMT 有更低的閘極漏電流。此類似快閃記憶體的 MIS-HEMT 元件擁有 123 毫西門子/毫米的轉移電導、 1.7*1017的開關比、 121 的次臨界擺幅以及 7.5*10-9的閘極漏電流。表面鈍化處理對於 MOS-HEMT 的電流崩塌、其他元件特性的提升與可靠度而言十分重要。本篇文章中，我們將會展示在沉積二氧化矽前，施加紫外光/臭氧表面鈍化處理在 AlGaN/AlN/GaN MO
S-HEMT 上。我們使用 X 射線光電子能譜來驗證在 GaN 表面鈍化有所提升。由於紫外光/臭氧表面處理造成二氧化矽/氮化鎵介面的能帶彎曲，進而使得 MOS-HEMT 的臨界電壓正向偏移。此外，元件的電流崩塌現象、磁滯效應以及 1/f 特性由於 HfSiOX 鈍化層而有所改善。綜合上述兩種鈍化方式，使得介面陷阱得以大幅度地減少，而使得使用二氧化矽的 MOS-HEMT 電流崩塌幅度由原來的 10%改善至 0.6%。透過上述兩種方式鈍化的 MOS-HEMT 有著 655 毫安培每毫米的最大汲極電流、 116毫西門子每毫米的轉移電導、約107的開關比、 85的次臨界擺幅以及9.1*10-10安培每
毫米的閘極漏電流。我們展示了擁有目前最佳特性值的雙浮動閘極與多重浮動閘極的 MOS-HEMT，其閘極間距分別為 0.25 微米與 0.5 微米。多重浮動閘極 MOS-HEMT 的特性值達到 1.8，其歸因於 425 伏特的崩潰電壓 0.105 毫歐姆-平方公分的 Ron,sp。我們分別以定性、定量的討論部分掘入場板結構對於多重浮動閘極 MOS-HEMT 特性有何提升。元件的電場分佈也可由 Silvaco 電場模擬的結果來驗證。排列良好、高密度的二維電子雲與高效閘極調變能力的多重浮動閘極 MOS-HEMT 展示了 597 毫安培每毫米的最大汲極電流、截止頻率為 16GHz、最大振盪頻率為 23G
Hz 與 26.7%的功率轉換效率。
Python股票量化交易從入門到實踐
為了解決兩條記憶體雙通道 的問題，作者袁霄 這樣論述：
量化交易是一種新興的系統化的金融投資方法，它是以電腦強大的運算能力為基礎，運用資料建模、統計學分析、程式設計等工具從歷史資料中得到良好的交易策略，是電腦科學在金融領域的具體應用。Python語言憑藉其簡潔、高效的特性，以及其在大資料分析方面的強大性能，在量化交易領域得到了良好的應用。 本書以 A 股市場為交易標的物，引導讀者從理解量化交易開始，逐步掌握行情資料的獲取和管理、技術指標的視覺化，並在熟練程式設計的基礎上，構建出個性化的交易策略體系。 本書適合對股票的量化交易感興趣的讀者閱讀，通過閱讀本書，讀者不僅能夠瞭解 Python 資料分析和資料視覺化的核心技能，更能夠
將 Python 作為常用工具，為股票技術指標分析和量化交易提供助力。
低功耗非晶態氧化銦鎢鋅之銅導電橋式記憶體與薄膜電晶體整合研究
為了解決兩條記憶體雙通道 的問題，作者李侑軒 這樣論述：
隨著高解析度顯示器的發展，有愈來愈多數量的像素會被嵌入至顯示器的面板之中，這會衍生出顯示器中電能消耗的問題，因此就有所謂內嵌式記憶像素(Memory in Pixel, MIP)的概念被提出用於降低目前顯示器中的電功率消耗，但也因為目前主流MIP中的類靜態隨機存取式記憶體功能(SRAM-like Function)是屬於揮發型的記憶體，同時此架構也會使製程更加複雜。因此，必須發展一種節能且高元件整合密度的顯示面板技術，利用將記憶體單元串聯在薄膜電晶體(Thin Film Transistors, TFT)上的1T1R結構，使非揮發性記憶體元件內嵌於顯示面板畫素電路中，達到具有記憶特性的畫素單
元之節能技術。近幾年，新穎的非揮發型記憶體元件紛紛被提出，其中電橋式隨機存取記憶體(Conductive Bridge Random Access Memory, CBRAM)是目前被視為最具開發潛力的非揮發型記憶體，其具有結構簡單和低功率消耗等特色。我們整合CBRAM及TFT元件實現同時有驅動和記憶功能的1T1R元件，其中元件裡最關鍵的主動層，均採用了新興的透明非晶態氧化物半導體—氧化銦鎢鋅(InWZnO, IWZO)作為CBRAM的阻態切換層和TFT的通道層。為了優化CBRAM電性表現，我們額外插入一層極薄的介電質至元件中，並調變IWZO薄膜的厚度得出最佳化記憶體特性之雙層(Bilayer
)結構的CBRAM元件；在TFT方面藉由調變通道層的製程參數，將得到最佳化之電晶體特性和驅動能力的IWZO TFT元件。因此我們將兩者最佳元件整合成1T1R結構。在記憶體的電性表現上，單一CBRAM元件在耐久度測試中，能於低電流條件下成功操作多次，但1T1R元件在耐久度測試上的表現略差，原因是1T1R元件經過多次阻態切換後，進而導致TFT的驅動能力劣化。除了可靠性的測試外，單一CBRAM與1T1R元件皆在阻態切換的操作上展現了μW等級之相當低的電功率消耗，此為節能顯示器的記憶功能應用奠定了一定的基礎。