OUTERSPACE的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Safe! in Outerspace

為了解決OUTERSPACE的問題，作者Holmes, Anita 這樣論述：

Anita Holmes works as a reading professional in the elementary school and has always loved reading children’s books. The idea to write a book came from a collaboration with her son, Brandon, to create an alien adventure. Safe! In Outerspace is her debut picture book.

OUTERSPACE進入發燒排行的影片

稀疏且非方正矩陣乘法加速器

為了解決OUTERSPACE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。

Cayleb’’s Magical Adventures: A Trip To Outerspace

為了解決OUTERSPACE的問題，作者Wigod, Andrew,Wigod, Kira 這樣論述：

伊朗和台灣青年對未來意象的比較性研究：以科幻電影為例

為了解決OUTERSPACE的問題，作者米蒙德 這樣論述：

本研究旨在探討科幻電影中之未來貌與青年可欲的未來兩者間之異同。作者透過討論十部賣座的科幻大片，與十四位伊朗籍及臺灣籍研究生進行訪談。研究結果指出多數賣座的科幻電影勾勒出反烏托邦的未來，與青年可欲的未來相差甚遠。再者，電影中的未來主題幾乎無法建構出一個令人嚮往的、可欲的未來。本研究使用因果層次分析(Causal Layered Analysis, CLA)與STEEP分析來解構電影主題與青年可欲的未來。同時利用以上兩種分析法探討在STEEP各領域中，青年所嚮往的未來及其因果層次；反之，亦探討科幻電影所呈現的分析結果。透過創新的觀點，本研究比較伊朗籍與臺灣籍學生對於科幻電影與個人可欲未來之觀點，

研究結果有益於未來學研究與媒體研究中的多領域研究。