記憶體計算機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)

為了解決記憶體計算機的問題，作者薛博仁 這樣論述：

　　依據108課綱，升科大/四技/二專必備專書 　　抓住重點、掌握趨勢、精選題目，考前衝刺效率更加倍！ 　　✽60單元好複習：歸納歷年得分重點 60 大單元，輕鬆運用一天一單元的架構，快速完成統測複習。 　　✽趨勢導向看清楚：依照108~111 年統測考題進行統計分析，讓考生清楚統測命題趨勢。 　　✽統測考題即時通：由統測題型重新變化出題，即時透過單元測驗檢視自己的學習狀態。 　　✽專有名詞全收錄：彙整常見專有名詞，一網打盡、迅速吸收。 　　✽單位&計算題大彙整：重要計量單位&計算題一次到位，建構致勝關鍵。 　　✽輕薄小巧好攜帶：比十吋平板還小本，便於攜

帶、隨時複習。 　　✽跨領域加深加廣：運用專業延伸，有效銜接大學課程，跨領域學習創造斜槓歷程。

記憶體計算機進入發燒排行的影片

利用特徵濾波器分析的卷積神經網路壓縮方法

為了解決記憶體計算機的問題，作者王奕升 這樣論述：

隨著深度學習領域不斷的進步，計算機視覺領域中的卷積神經網路架構比起以往擁有更多的記憶體使用量和更複雜的運算需求，相對地對於硬體的要求也就更高，導致將深度學習的應用部屬到移動式裝備的困難度逐年在增加，這使得如何在有限的記憶體和硬體效能中擁有差不多的辨識準確率成為近幾年被關注的問題之一。因此，本論文提出了一個新穎的卷積神經網路的壓縮方法。此方法首先利用主成分分析分解卷積層中的濾波器，再藉由分解的結果，設計一個用來重建濾波器和輸入圖片的卷積運算架構。最後，利用剪枝的技術對整個卷積神經網路進行壓縮，並且在壓縮後透過微調的方式將模型恢復到壓縮前的辨識能力。此外，透過實驗證明，將本論文提出的壓縮方法與最

先進的剪枝方法相比能在模型的整體效能上帶來顯著的進步。以ResNet-34 為例，提出的方法可以使整個模型在CIFAR-10 數據集上獲得6.9倍的壓縮率，並且只損失百分之0.7的辨識準確率。

EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書)

為了解決記憶體計算機的問題，作者陳毅(Ian) 這樣論述：

「計算機結構X作業系統實務X開發工具鏈」 一本全方位的作業系統開發入門指南 　　本書內容改編自【 第 13 屆】2021 iThome 鐵人賽，Software Development 組佳作《微自幹的作業系統輕旅行》。王佑中博士曾說：「寫一個 OS 是多麼美好的事，在有限的生命中千萬不要遺漏了它。」如果你不知道從何下手，就跟著 EN 一起體驗 DIY 作業系統的樂趣吧！ 本書特色 　　1.第一本繁體中文的 RISC-V 相關書籍 　　◾不知道處理器的運作模式？沒關係！本書帶你學習處理器快取、流水線設計。 　　◾深入探討 RISC-V 架構，涵蓋 RV32I 指令集介紹、呼叫慣例與中

斷處理。 　　2.探討數個開放原始碼專案的設計細節！ 　　◾成功大學資工系師生團隊開發的 rv32emu 　　◾MIT 開發的 xv6 作業系統 　　◾金門大學資工系陳鍾誠教授開發的 mini-riscv-os 　　3.實務與理論兼具的技術書籍沒有碰過作業系統沒關係！ 　　本書將會帶你探討以下內容： 　　◾基礎計算機科學知識 　　◾RISC-V 架構探討 　　◾作業系統概論與實作 　　◾並行程式設計基礎 　　◾開發作業系統所需的工具包 專業推薦 　　『相信陳毅的這本書，也會讓你真正看懂《作業系統》到底為何物！ 一個真正的程式人，一輩子當中至少要寫一個自己的作業系統，就讓陳毅帶你入門吧！

』陳鍾誠 教授 　　『陳毅的這本書以先理論後實作的方式，結合了Computer Science的基礎知識，進而探討作業系統設計並嘗試解讀開源專案的原始程式碼，能幫助讀者深入了解作業系統的核心價值。』謝致仁 教授  

Increasing the Fault Tolerability of 3D NAND Flash In-memory Computing Architecture with MDS Coding for DNN Inference

為了解決記憶體計算機的問題，作者高懷謙 這樣論述：

記憶體內計算(Computing in Memory)近年來逐漸成為神經網路的硬體加速策略中一個重要的領域，透過打破傳統馮紐曼(Von Neumann)計算機架構的記憶體牆帶來更好的計算效率。3D NAND Flash在眾多記憶體材料中以其非揮發性以及高記憶體密度的特性，在神經網路的應用上有相當大的潛力成為記憶體內計算的實現平台。然而3D NAND Flash先天的資料可靠度議題在記憶體內計算的應用中對計算穩定度形成一定的風險，而傳統的錯誤糾正碼(Error Correction Code, ECC)在神經網路這類讀取頻繁的應用中也造成相當大的讀取成本。為了探索應用於記憶體內計算改善計算可靠

度的方法，本論文探討過去以單層單元(Single Level Cell, SLC)為主的記憶體內計算架構的可靠度特性，並提出多層單元可行的記憶體內計算架構，並針對多層單元的記憶體內計算架構提出基於MDS Code的估計算法，透過改善計算中對於Error Bit的承受能力以延緩資料反覆更新造成的記憶體壽命下降議題。為了從提高計算容錯能力改善計算可靠度以解決NAND Flash反覆更新資料造成的壽命下降議題，我們提出MDS Coded Approximate MAC Operation方法，透過資料編碼以及3D NAND Flash記憶體內計算的平行化達到高吞吐量的估計算法，並針對我們的方法提出一

系列的最佳化策略。實驗結果表明，我們的方法可一定程度修正矩陣運算的結果，在Error rate為0.1%修復約26%的矩陣乘法誤差，並且延長資料須重新寫入的週期，在3D TLC NAND Flash延長約7天，在3D MLC NAND Flash延長約210天。