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超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)

為了解決主記憶體的問題，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。

主記憶體進入發燒排行的影片

重新思考鍵值儲存應用於非揮發性記憶體之軟體堆疊架構以增進其效率

為了解決主記憶體的問題，作者吳崧銘 這樣論述：

鍵值儲存本身的設計較為輕便，因此能提供相較於傳統關聯式資料庫更為高的效能，所以廣泛地被應用在資料中心。然而，近十多年來，許多新穎且高效能的非揮發性記憶體產品被陸續推出，鍵值儲存的設計若沒有隨著這些底層儲存硬體的變化而更改其設計，則在使用這些硬體時會顯得較為沒有效率。首先以固態硬碟為例，由於其特性的關係，內部會有一個空間管理層，而鍵值儲存自身也有一套空間管理層，若直接將其當作傳統的硬碟來使用，那即有多層空間管理的軟體層存在，使得固態硬碟呈現效率不佳的問題，更嚴重的是鍵值儲存與固態硬碟內部各自做空間管理可能使資料被反覆的寫入多次，進而影響硬碟壽命。此外，近幾年Intel 推出的Optane 持續

性記憶體雖與一般主記憶體一樣皆可進行位元組級的操作，但實際上仍需要符合特定條件的讀寫行為才能完整利用其效能。在這篇論文中，我們的目標是配合非揮發性記憶體的特性來重新思考既有的鍵值儲存軟體堆疊架構。首先我們提出將鍵值儲存與固態硬碟內的快閃轉換層結合，來避免軟體層層堆疊的問題，除此之外，我們根據快閃轉換層及日誌結構合併樹的特性提出了減少整體寫入量的鍵值整理機制以及資料條串化的機制來提升多晶片環境的固態硬碟效能。第二個議題是重新思考怎麼設計鍵值儲存才能完整利用到Optane 持續性記憶體的效能，經過測試我們總結出適合Optane 持續性記憶體的讀寫行為，並根據此行為提出一種合適的鍵值儲存設計。

新一代 科大四技商管群、外語群 數位科技概論與應用升學跨越講義含解析本、ICT計算機綜合能力國際認證Fundamentals Level - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量.擴增

為了解決主記憶體的問題，作者豪義工作室 這樣論述：

　　一、本書依據民國一○八年教育部發布之十二年國民基本教育課程綱要技術型高級中等學校「數位科技概論」與「數位科技應用」編寫而成。 　　二、本書適用於商業與管理群、外語群英語類、外語群日語類等升學輔導教學之用。 　　近幾年來數位科技概論與應用的題目愈來愈多元化，網路新名詞及基本觀念、電腦硬體、作業系統及程式語言一直扮演著重要的角色，而新課程又加入應用軟體、影像及影音的內容，分散了其它章節的分量。本書將數位科技概論與應用所學的東西以講義的方式呈現，更把命題趨勢及最新考型有系統、有組織地呈現給各位同學，一方面能快速複習和整合，另一方面更能加強自己的實力。下列為本書之特色：

　　◎ 掌握出題趨勢：本書整理近年的考題及最新資訊，分析最新命題比率，由作者群依實際教學經驗及歷屆試題的命題趨勢，歸納整理後融入各章節。 　　◎ 教學式講義：本書依作者群多年教學經驗融會貫通匯整而成，解題技巧和心法口訣可加快學習速度。 　　對教師的優勢：讓教師以補習班方式上課講解的最佳教材。 　　對學生的優勢：讓學生複習及模擬測驗，輕鬆掌握數位科技概論與應用必考重點。 　　◎ 超高的命中率：統測數位科技概論與應用考高分並不困難，困難的是不懂得用好方法。本書經數千位數位科技概論與應用考取高分的應屆畢業生印證，命中率超高！ 　　◎ 最新最夯素養題型：由「統整能力及探究思考」方向發展試題，主

要評量專業科目之基本知識的統整及延伸思考的能力 　　【MOSME行動學習一點通功能】 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍密碼後，可線上閱讀、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　1.詳解：至MOSME行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍密碼後，即可使用解析本內容。 　　2.診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　3.評量：全國唯一整合性線上測驗平台MOSME評量中心（plc.mosme.net），體驗多元評量方式（含模擬考、歷屆試題），了解學習狀況

。 　　4.擴增：線上提供額外補充內容，可自主學習調整進度。  

利用圖形處理單元加速遺傳模糊探勘演算法

為了解決主記憶體的問題，作者黃煜棋 這樣論述：

關聯規則分析是從給定資料中探勘商品關係的重要技術。由於交易商品常包含數量，因此，許多演算法運用模糊集來探勘模糊關聯規則。因給定的隸屬函數是探勘有用的關聯規則之必要因素，過去，不少學者亦提出了遺傳模糊探勘方法進行隸屬函數最佳化並用於探勘模糊關聯規則。因其演化過程中，每一個解是透過長度為一的頻繁項目集個數與隸屬函數合適度計算適合度值，故現存方法的問題在於演化過程非常耗時。有鑒於此，本論文提出了兩種適用於圖形處理單元以減少處理時間的演算法，分別為：(1) 單一頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘算法；(2) 所有頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘算法。在方法一，它首先隨機生成商品

的隸屬函數並形成一條染色體。隨後，根據母體大小產生初始母體。在染色體的適合度計算時，除了延用現存方法的評估函數之外，更使用圖形處理單元進行加速，計算過程共分三步驟：模糊區域轉換、模糊支持度計算與適合度值計算。每一步驟皆是將所需資料配置到圖形處理單元中，透過設計好的CUDA函式平行的計算每一條染色體的適合度，計算完畢後再將資料從圖形處理單元複製回到主記憶體中。染色體通過迭代方法不斷更新，最後收斂並取得好的商品隸屬函數。當滿足終止條件時，將會輸出最佳的染色體進行模糊關聯規則探勘。在上述方法一有效改善耗時問題後，以其為基礎，本論文進一步提出所有頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘演算法，主要

差異在適合度評估函數上運用圖形處理單元令演算法可以計算所有頻繁項目集個數取代原本單一頻繁項目集個數進行適合度評估。最後，在實驗部份，我們使用IBM generator產生多個模擬資料進行效能評估，結果顯示所提的方法是有效的。