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大同大學 電機工程學系(所) 許超雲所指導 陳煒凱的 應用邊緣運算與深度學習的智慧自走車之實現與應用 （2019），提出ark電腦配備關鍵因素是什麼，來自於Nvidia Jetson Nano、增強學習、Reinforcement Learning、邊緣運算、AI、人工智慧、自走車、Deep Q Network。

而第二篇論文國立政治大學 法律學研究所 何賴傑所指導 卓巧琦的 視訊(Video)證據之刑事證據調查程序─以美國法為中心 （2010），提出因為有 視訊證據、美國聯邦證據法、法定證據方法、傳聞證據的重點而找出了 ark電腦配備的解答。

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電腦配備
CPU：intel　I9-7940X
（內搭塔扇：日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器）
主機版：X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡： RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟： 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體：Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼：AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器：銀欣６５０W 金牌/半模

鍵盤：TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠：羅技 Logitech G300S
麥克風：AT2020USBｉ 靜電型電容式麥克風

應用邊緣運算與深度學習的智慧自走車之實現與應用

為了解決ark電腦配備的問題，作者陳煒凱 這樣論述：

現在的人工智慧的模型大多執行在桌上型電腦甚至伺服器級的電腦上，通常都會在雲端上執行，如果地端設備數量龐大，蒐集的資料量跟著變大，對伺服器是個很大的負擔，這時候如果把一些運算分攤到地端設備上，可以更快速的運算完畢並提供更即時的服務。AI運算因為使用大量的神經元以及隱藏層，需要大量的運算核心來做運算，而Nvidia推出的Jetson Nano開發版則配備了一張GPU搭載128個CUDA核心，有效的解決傳統地端設備使用CPU作AI運算時效能不足的問題。本論文將AI模型部署至低功耗（5V2A）的開發版上，只需使用行動電源就可以驅動Nvidia Jetson Nano，控制驅動模組操控自走車，並將車前

攝影機所拍攝到的影像輸入至Deep Q Network進行訓練並作決策。透過Deep Q Network的off-policy及experience replay的機制，讓神經網路更有效地打斷資料與資料間的相關性，也讓DQN的學習更有效率，最後自走車從足球對抗中學會如何獲得高分。

視訊(Video)證據之刑事證據調查程序─以美國法為中心

為了解決ark電腦配備的問題，作者卓巧琦 這樣論述：

視訊資料於現今社會下於生活中廣泛被使用，從專門用於拍攝影片的V8、DV，到結合攝影功能的數位相機，更甚至於最近的手機、平版電腦，其之影片拍攝之功能，更成為其之基本配備。是以，視訊資料做為證據使用，亦隨之成為普遍，視訊證據於刑事審判程序如何被使用，將有討論的必要。 除說明本文之研究動機、研究目的、研究方法及範圍外，本文依序探討視訊資料之發展以及視訊證據之概念與優缺點，並藉由介紹美國學者對於視訊證據之分類，以建立視訊證據之討論基礎。接著，討論視訊證據於美國刑事審判程序之調查規範與適用，並分析視訊證據於美國刑事審判程序調查時所可能發生之問題，探究美國刑事審判實務相應之解決方案。最後，

比較與我國刑事審判實務上對於視訊證據調查之差異，以供我國刑事審判實務之借鏡外，亦藉此分析視訊證據於我國刑事審判程序調查時所可能發生之問題，並尋求相應之解決方案。

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