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Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作

為了解決台灣ssd公司的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：

有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界   　　分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記

憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。   　　本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已

不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。   本書特色   　　1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 　　2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 　　3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。   名人推薦   　　「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體

基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理

台灣ssd公司進入發燒排行的影片

太陽能陣列於遮蔽狀況下之防逆及旁路二極體特性研究

為了解決台灣ssd公司的問題，作者黃傳翔 這樣論述：

太陽能發電系統在戶外時常發生遮蔽情形，若發生遮蔽狀況將導致輸出大幅降低，通常使用並聯旁路二極體加以改善。發生遮蔽狀況時也容易造成各串列之間輸出電流不平均的狀況，導致太陽能電池無法同時發電而成為負載，通常就會加裝防逆二極體以用於防止此情形發生，並將兩者相互配置以解決遮蔽作用。 本研究使用四塊太陽能板，接成串並聯或並串聯，在不同的遮蔽狀況下太陽能電池有無串聯防逆二極體或並聯旁路二極體，比較其對陣列輸出功率的影響。於先前研究文獻指出，有無串聯防逆二極體和並聯旁路二極體，皆會影響輸出特性。經本研究實測得出，在有遮蔽情況下，並串聯而且皆有安裝防逆及旁路二極體的接法輸出效益較好。

AI手機APP、智慧硬體專案實作：使用TensorFlow Lite(iOS/Android/RPi適用)

為了解決台灣ssd公司的問題，作者JeffTang 這樣論述：

　　．針對行動與嵌入式裝置打造整合了TensorFlow的AI應用程式  　　．學會各種最新的AI議題，例如電腦視覺、自然語言處理，還有深度強化學習  　　．取得TensorFlow文件未收錄的實務導引以及超好用的獨家程式碼    　　身為開發者，您得隨時睜亮眼睛，準備好迎接下一波浪潮，同時還要留心現在最夯的是什麼。因此，如果把現在與未來這兩個世界的最佳方案整合起來的話，還有什麼比學會這個更棒的呢？AI人工智慧顯然是行動裝置後的下一件大事，而Google所推出的TensorFlow更是機器學習領域中頂尖的開放原始碼框架。    　　本書收錄了超過10個整合了TensorFlow的完整iOS

、Android與Raspberry Pi應用程式，帶您從頭開始做，還能直接在裝置上離線執行各種超酷的TensorFlow模型：電腦視覺、語音語言處理、生成對抗網路與類似AlphaZero的深度強化學習。您將學會如何使用或重新訓練現有的TensorFlow模型、自行建置模型，以及開發可執行這些TensorFlow模型的行動裝置app。藉由本書中的逐步教學，搭配超實務除錯經驗來避開過程中的許多陷阱，您很快就會知道如何快速開發這類app了。    　　本書精彩內容：  　　．運用遷移學習技術來分類各種影像  　　．偵測物體與其位置  　　．將華麗的藝術風格套用在指定圖片上  　　．理解簡易的語音指

令  　　．以自然語言來描述各種影像  　　．運用卷積神經網路與長短期記憶神經網路來描述繪畫內容  　　．使用TensorFlow與Keras來執行遞迴神經網路來預測股票價格  　　．使用生成對抗網路來生成與增強影像  　　．使用TensorFlow and Keras打造類似AlphaZero的行動裝置遊戲app  　　．在行動裝置上使用TensorFlow Lite與Core ML  　　．使用Raspberry Pi開發各種TensorFlow app，讓它可以移動、觀看、聆聽、說話，同時還兼具學習能力喔！    　　本書是為誰所寫  　　如果您是iOS兼（或）Android的開發者，並

且有興趣自行建置或重新訓練各種酷炫的TensorFlow模型並把它們運行在您的行動app上，或者如果您是TensorFlow開發者，且想要把新作好的TensorFlow模型運行在行動裝置上的話，本書就是為您而寫。最後，如果您想了解TensorFlow Lite、Core ML或如何在Raspberry Pi運行TensorFlow的話，本書保證讓您收穫滿滿。 

基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃

為了解決台灣ssd公司的問題，作者蔡佳利 這樣論述：

「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。

本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲

得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋

轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。