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國立陽明交通大學 電控工程研究所 洪浩喬所指導 陳昭宇的 一種用以訓練使用二階漏積分發射模型之脈衝類神經網路的時間與空間反向傳播法 （2021），提出cpu z記憶體頻率關鍵因素是什麼，來自於脈衝類神經網路訓練法、脈衝類神經網路、時間編碼、二階漏積分發射模型。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 阮聖彰所指導 吳奕達的 用於穿戴式生物辨識與醫療應用的超低功耗表面肌電訊號量測系統之設計 （2021），提出因為有 表面肌電訊號、流量控制、無線傳輸、乒乓緩衝器、系統功率消耗評估的重點而找出了 cpu z記憶體頻率的解答。
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SOEZ2u多媒體學園--電腦故障排除DIY寶典
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一種用以訓練使用二階漏積分發射模型之脈衝類神經網路的時間與空間反向傳播法
為了解決cpu z記憶體頻率 的問題，作者陳昭宇 這樣論述：
現行常見的深度學習 (deep learning)是利用反向傳播法 (back propagation)解析資料集 (data set)後，調整數位類神經網路 (digital neural network)中的參數，使之得以完成指定任務。由於數位類神經網路之硬體多以中央處理器 (central processing units, CPUs)或圖形處理器 (graphics processing units, GPUs)實現，其大量的數位運算需求導致能量消耗 (energy consumption)和晶片面積 (chip area)過大，無法應用於行動裝置的邊緣運算 (edge comput
ing)。而脈衝類神經網路 (spiking neural network, SNN)是一種以脈衝 (spikes)表達資訊的類神經網路，因其類比式的天性得以在硬體實現上克服上述問題，進而逐漸成為新的類神經網路研究方向。在眾多演算法中，許多論文因為方便性而採用了頻率編碼 (rating coding)，這不僅導致脈衝類神經網路失去了編碼於時間點的特性，並且頻率編碼比本論文使用的時間編碼的能量消耗更大。為此，本論文採用了對脈衝發射時間點限制最小的第一脈衝發射時間編碼(Time-to-first-spike, TTFS)與二階漏積分發射 (leaky integrate-and-fire, LIF
)模型來確保資訊不受到限制。此組合擁有高仿生性 (biological plausibility)與容易使用簡單硬體實現的特色，是目前最受歡迎的脈衝類神經網路模型。針對所採用之TTFS與二階LIF模型之脈衝類神經網路，本論文提出一個用以訓練此脈衝類神經網路的空間與時間反向傳播法，不但避免了頻率編碼的問題外，同時據我們所知是第一個應用空間與時間反向傳播法於二階LIF模型。本論文採用以PyTorch機器學習框架實現此用於辨識MNIST資料集之脈衝類神經網路學習法，實驗結果顯示其辨識率可達98.78%。
用於穿戴式生物辨識與醫療應用的超低功耗表面肌電訊號量測系統之設計
為了解決cpu z記憶體頻率 的問題，作者吳奕達 這樣論述：
近年來，表面肌電訊號 (surface EMG) 受到了許多關注，無論是學術文章或是國際期刊，都對表面肌電訊號投入了大量的研究。EMG訊號用於分析肌肉的活動或者評估患者的肌肉狀態，現行市面上用於商業用途的表面肌電系統，不僅價格昂貴，且消耗功率極高，而本篇論文主要在於實現支援高取樣率和超低功耗的表面肌電訊號感測系統，透過分析和優化肌電訊號之感測電路的各個環節，且同時結合了擁有BLE的MCU，以優化現行市面上系統呈現上的不足。此外，本系統使用了兩種不同的CPU時脈頻率，並且結合了乒乓緩衝器作為記憶體架構，實驗結果顯示，與商用的表面肌電系統相比，本文所提出的表面肌電系統架構之平均電流可以降低高達9
2.72%，且電池壽命提高了9.057倍之多，且在相關係數上高達99.5%，這代表了商用的表面肌電系統和我們所提出的系統之間有著高度的一致和相關性，由此可見，未來若將本文所提之表面肌電訊號感測系統用於市面上，將有其不可取代的競爭力。