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另外網站2021笔记本电脑win10系统优化及使用技巧、常用软件推荐也說明：2021 笔记本电脑win10系统优化及使用技巧、常用软件推荐. 2 个月前· 来自专栏Tomato指南. 2017年买的老笔记本了，今年已经2021年了，反正现在还能用。
這兩本書分別來自博碩 和國立陽明交通大學出版社所出版 。
中原大學 機械工程學系 陳夏宗所指導 黃珮絜的 探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究 （2021），提出電腦優化軟體2021關鍵因素是什麼，來自於射出成型、模擬分析、黏彈性效應。
而第二篇論文朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 （2021），提出因為有 自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式的重點而找出了 電腦優化軟體2021的解答。
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今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)
為了解決電腦優化軟體2021 的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：
針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！ 精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！ 本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！ 四大重點 ▍小細節讓效能UP 除了依賴指標，還要從對的地方著手！ ▍前端開發必備心法 用對優化工具和技術
，提升效能&使用者體驗。 ▍深入技術原理 介紹前端技術原理，精通前端應用知識。 ▍提供完整範例檔 跟著實作範例學習，強化前端優化技能！ 精彩內容 ●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。 ●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。 ●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor
kers 與 WebAssembly。 ●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。 目標讀者 ✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 ✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 ✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者 專業推薦 「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang 「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚
至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK 「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin 「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑
莫。夏天」作者│Summer
探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究
為了解決電腦優化軟體2021 的問題，作者黃珮絜 這樣論述：
現今射出產業中從過去以來皆透過具備相關經驗的師傅為為主，近年來電腦輔助工程分析技術出現，可以事先進行模擬使現場實際的材料損失減少因而降低成本等，但模擬分析與實際射出仍存有差異，一般利用模擬分析進行機台校正流程並探索機台校正的影響，發現模擬結果與實機生產的結果完全一致是非常具有挑戰性，目前主要面臨的是因為模擬分析無法考量許多的實際狀況，像是慣性效應、噴泉效應、壓縮效應… 等。 在CAE模擬分析過去已有許多理論方法用以修正熔膠黏彈性效應行為且大多數黏彈性效應模型會需要進階材料相關參數，但仍有存有奇異點、不準確等問題出現，使分析與實際存有差異。因此須依靠統計模型校正彌補CAE不足之處，才可以
使模擬分析更為趨近於實際實驗。 本論文研究目的是為了提高黏彈性效應在分析之中準確度並靈活的預測重量且成本較低，結合數值方法使分析與實際實驗一致，然後預測不同模具在充填階段之重量，並以融熔塑膠為黏彈體去了解對重量影響，為此利用充填階段常使用因子製作不同的預測模型，因子分別為射出速度、澆口厚度、模具溫度、材料溫度以及緩衝量，先製作預測機台實際射出速度的預測模型，比較校正後機台實際射出速度之分析、未校正射出速度之分析與實際射出產品重量進行，再製作預測產品重量來了解各因子間與重量之影響，利用五因子實驗製作預測產品重量、校正後射速之分析產品重量與實際射出產品重量進行比較，最後利用驗證模具進行驗證。
研究結果顯示，將分析之中考慮黏彈性能減少分析與實際的誤差，利用校正分析準確度從97.25%提升至98.65%。預測產品重量方面，使用驗證模具時準確度在99.73%，能準確預測不同模具時之產品重量。
矽島的危與機：半導體與地緣政治
為了解決電腦優化軟體2021 的問題，作者黃欽勇,黃逸平 這樣論述：
面對地緣政治帶來的風險，台灣半導體產業如何再創奇蹟？ 半導體與供應鏈為台灣與國際接軌最重要的戰略武器，而在COVID-19 疫情期間，半導體供需失衡受到前所未有的關注，聚焦台灣的樞紐角色更甚以往。然而，台灣的半導體產業到底是懷璧其罪，還是護國神山？近年國際局勢的瞬息萬變，顛覆了全球的地緣政治，對企業帶來的影響力甚至可能遠大於技術創新與經營變革。 本書兩位作者分別為超過30餘年資歷的科技產業分析師，並為身經百戰的跨界創業與產業專家，另曾主持及帶領過多項政府企業顧問研究專案計劃，以及亞洲供應鏈研究分析團隊，他們透過本書深刻回望半導體的產業變遷，如何在張忠謀、蔡
明介等多位時代英雄帶領之下，成就台灣半導體產業的世界地位，並分析競爭對手如美國英特爾、韓國三星等代表性企業的經營戰略，如何影響著各自發展的腳步。 今時今日，面臨美中兩國的利益衝突，不僅讓位處前線的台灣再聞煙硝味，也必須在與日韓的競合、東協南亞國家的緊追下，思考如何延續半導體產業的現有優勢。本書結合作者多年的產業研究經驗，寫下對時局的觀察，希望提供不同視角的省思，思考「我們應該用什麼角度觀察台灣半導體產業的未來？」 本書特色 1. 以時間為經、地域作緯，宏觀剖析包括美國、中國及日韓、印度等國家的半導體業之過去、現在及未來展望，提供最精闢的產業趨勢觀察，期
能進而回歸提升台灣本土附加價值、提高長期競爭力，方能成為真正的「東方之盾」。 2. 於全球疫情未退、兩岸軍事威脅升高之際，跳脫對半導體產業過於自滿而產生的偏頗，以客觀角度提醒台灣半導體業所面臨的危機與轉機，有助我們思考自身之於全球地緣政治所扮演的角色。 3. 全書並附有大量圖表，輔以理解全球半導體業發展及相互角力之影響。 重磅推薦（依姓氏筆劃順序排列） 林本堅｜ 中研院院士、國立清華大學半導體研究學院院長 宣明智｜ 聯華電子榮譽副董事長 張 翼｜ 國立陽明交通大學國際半導體產業學院院長 焦佑鈞｜ 華邦電子董
事長兼執行長 陳良基｜ 前科技部部長、國立臺灣大學名譽教授 簡山傑｜ 聯華電子總經理 「我強烈推薦所有在半導體產業工作的從業人員、甚至有意投入半導體產業的大學生及研究生都仔細閱讀此書，這將有助於了解台灣半導體產業的全貌及自己工作的重要性。」——張翼（國立陽明交通大學國際半導體產業學院講座教授兼院長）
電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗
為了解決電腦優化軟體2021 的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O
nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.
1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標
715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3
工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程
可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表
68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕
疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光
線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄
圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算
流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與
標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38
特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖
80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖
88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70
R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80
棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1
07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11
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