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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Intel i7 桌 機關鍵因素是什麼，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。
而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 林俊宏、張雲南所指導 張桓的 實現以網頁為基礎的多方安全視訊會議系統 （2018），提出因為有 多方視訊會議、安全多方視訊會議、點對點傳輸、WebRTC的重點而找出了 Intel i7 桌 機的解答。
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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Intel i7 桌 機 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。
實現以網頁為基礎的多方安全視訊會議系統
為了解決Intel i7 桌 機 的問題，作者張桓 這樣論述：
會議是人們彼此交流、討論、交換意見、宣布事情、報告進度的活動，由一人以上參與會議，會議參與人員通常需要在同一地點，需要實體場地、投影機、電腦、麥克風、桌子、椅子，而隨著科技的進步，現場會議慢慢轉變成線上會議，會議人員能在不同地方，不必有實體場地，只需要電腦及網路就能開會。目前線上會議系統，通常需要而外安裝會議系統軟體，會議人員皆使用此會議系統軟體進行視訊會議，會議系統軟體需要因應各式作業系統而開發，因此會有作業系統的限制，例如Windows、Linux等等，而Linux又延伸出許多系統例如Android、Ubuntu、CentOS等等。在論文中使用WebRTC (2.4節)、ASP.NET、
微軟資料庫、Javascript、NodeJS，開發出一套只要有瀏覽器就能進行多方視訊會議的系統。視訊會議當中，每位會議人員彼此都是點對點傳輸信息，信息傳輸皆使用加密傳輸協定，且開發出一套管理機制，管理會議室人員的進入，達成安全的多方視訊會議。多方視訊會議中，需要瀏覽器點對點傳輸資料，而每位會議人員的網路環境經常不同，有些在單層或多層NAT (2.2節)後面，因此系統整合了ICE (2.2.4節)協定，能夠克服各種網路環境。本系統主要克服了五個項目，Web NAT traversal (網頁上的點對點防火牆穿越)、Support dynamic leave and join (會議室人員能夠自
由進出會議室，動態與其他人建立點位點連線)、Access control (會議室人員的身分驗證)、Dynamic resolution adjustment (動態調整解析度，降低處理器使用率)。