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能源效率的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦華健寫的 永續海運 和DK出版社編輯群的 超簡單物理課:自然科超高效學習指南都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自五南 和大石國際文化所出版 。

國立陽明交通大學 電子研究所 張添烜所指導 江宇翔的 應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計 (2021),提出能源效率關鍵因素是什麼,來自於記憶體內運算、物件偵測、關鍵字辨識、模型個人化。

而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 黃崇勛所指導 陳威仁的 以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用 (2021),提出因為有 數位控制低壓降線性穩壓器、可容錯數位系統、即時視訊處理、電源軌抖動、電壓調節技術的重點而找出了 能源效率的解答。

最後網站能源效率幾級的判別標準到底是怎麼看????? - Mobile01則補充:如標題,我一直都搞不清楚所謂的「能源效率等級」最後幾級是怎麼判定的?我們拿下面這張進口小客車耗能證明資料來看……(資料引用自經濟部能源局)有兩個 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了能源效率,大家也想知道這些:

永續海運

為了解決能源效率的問題,作者華健 這樣論述:

  本書從能源價格、相關法規、海運需求、技術與運轉改進及替代燃料與船舶推進系統的引進,討論未來數十年海運的發展,以及其如何同時在環境、經濟及社會層面,進一步追求永續。   本書特色     海運為多變全球經濟的命脈,也在一般消費上扮演重要角色。未來海運業與各產業經營的獲利與存續,取決於對永續性的相應策略。本書適合想了解海運界如何因應諸多變動,力圖追求永續的各界專業人士及消費大眾閱讀。

能源效率進入發燒排行的影片

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在進口大型速克達的市場上,不能不說到 YAMAHA XMAX 300,承繼「MAX」家族DNA的XMAX不僅享有大型運動速克達的優異品質、獨特風格,更兼具便利性及輕巧重量。除了頭、尾燈具都是LED之外,XMAX 300還標配ABS防鎖死煞車系統、TCS循跡防滑控制系統以及SMART KEY免鑰匙系統。售價的部分為22.5萬,今天我們更邀請了重機達人 BEN 讓我們來為大家一起進行分析。

YAMAHA XMAX 300 採用多功能液晶儀表板,搭配左右的指針式的時速與轉速顯示,鑰匙為SMART KEY免鑰匙系統,上方有一個可調式風鏡,可調幅50mm,騎士把手也可前後可調整20mm,懸吊系統配備了33mm的雙三角台前懸吊以及雙後避震設計,右邊把手下方有循跡控制系統的開關,車體裝備重量為179公斤,油箱容量為13公升。

動力的部分,引擎採用了新世代BLUE CORE節能引擎,採用DiASil壓鑄鋁矽合金汽缸,搭配12孔電子供油系統,使引擎運轉更加順暢,保有高燃燒效率、高冷卻性以及低馬力損耗三個特點。在XMAX 300的部分則有28匹最大馬力,最大扭力為3.0公斤米,平均油耗34.6(km/L),能源效率為1級。

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音樂來源:
NCT ft. James Burki - Hold On
Kvarmez & Markvard - Hopeless
LiQWYD - Smile (Vlog No Copyright Music)

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決能源效率的問題,作者江宇翔 這樣論述:

近年來,由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果,像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識,深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量,記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展,不同於傳統的范紐曼架構,記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點,比起純數位的設計,在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響,包括元件本身或是周邊電路的誤差,這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中,我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先,為了降低元件誤差的影響,我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量,同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次,為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署,我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後,我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算,這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作,我們在考慮完整的元件特性誤差,周邊電路誤差以及硬體限制之下,於IVS 3cls中做測試,能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%,在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中,雖然非理想效應的影響相對較小,但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償,在經過補償及微調訓練後,在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外,由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異,我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率,在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題,我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中,這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率,達到68TOPS/W,同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

超簡單物理課:自然科超高效學習指南

為了解決能源效率的問題,作者DK出版社編輯群 這樣論述:

  從最基本的能量轉換到力與運動的關係,從到波的各種形式到光學原理,從電路的基本法則到磁場與電磁學──物理這門科學的牽涉範圍之廣、資訊量之龐大,時常讓人難以招架。學生為了應付考試只能強記,物理學也因此成為許多人學生時代的夢魘。   這套最新的基礎科學學習指南系列,就是從輔助學生課堂理解出發,針對自然科琳瑯滿目的重點逐一突破,快速解除學習挫折感。《超簡單物理課》把物理的內容分成超過250 個環環相扣的觀念全面講解,透過精細的繪圖與照片,配上條理清晰的文字說明,從物理的科學方法與思考要領開始,依序進入能量、運動、力學、波動、光學、電路、磁場、電磁學、物質、壓力、原子與放射性以

及太空等主題,幾乎每一頁都附有容易消化與加深印象的重點提示與補充說明,幫助融會貫通。DK 發揮一貫強大的博物館式圖文整合能力,讓讀者在研讀每個觀念時,就宛如進入一座迷你主題博物館,得到不同於教科書的學習體驗。   本書的內容架構不但有利於學生參照課堂進度來學習,也便於初次接觸物理的成人讀者尋找延伸閱讀方向,因此除了適合作為小學高年級到國中程度的補充讀物,也是其他年齡層讀者認識物理的最佳入門參考書。 本書特色   ●全球百科權威DK理工編輯團隊第一套專為學校課程而設計的物理參考書。   ●章節規畫完整,涵蓋「物理課」所有內容與跨科主題:原子、力學、光學、電磁學。   ●高品質的照片與繪圖,

搭配一目瞭然的圖解式教學架構,精準解析基礎物理核心概念。   ●視覺化的物理概念說明,快速查找內容綱要、釐清重點,提升遠距教學與居家自習效率。

以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用

為了解決能源效率的問題,作者陳威仁 這樣論述:

電壓調節技術(voltage scaling)在提高數位系統的能源效益方面具有相當大的潛力。然而,其節能效益在極大程度上受制於系統中穩壓電路之性能。本論文旨在提出一種可打破此限制的基於時序錯誤導向之電源軌調變技術,並以此技術實現細緻化的電壓調節。所提出之技術只需要少數電壓檔位,即可利用電源軌抖動(supply rail voltage dithering)的方式來近似出細緻化電壓調節的效果。因此,所提出之方法可以顯著降低晶片內穩壓電路的設計開銷。由於數位式低壓降線性穩壓器(digital low-dropout regulator, DLDO)具有無縫整合:(一)穩定輸出電壓、(二)電源軌抖

動、以及(三)電源閘控(power gating)等技術之特性,因此本論文利用DLDO來實現所提出之電源軌調變技術。為了精確與快速地實現適用於不同應用場景之DLDO電路,本論文也提出一種具有快速週轉時間的DLDO設計方法,並實際以一高性能DLDO設計為例驗證其效益。實驗結果指出,使用了聯電110奈米製程所製造的DLDO測試晶片展現出3毫伏特的超低漣波、67奈秒的輕載至重載暫態響應及250奈秒的重載至輕載暫態響應。與最先進的DLDO設計相比,該DLDO具有更簡潔的硬體架構且在品質因數(figure of merit)方面展現出高度競爭力。而後,本文以一種基於DLDO的抖動電源 (dithered

power supply)來實現所提出之電源軌調變技術。為了驗證所提出技術之效益,我們使用了一個具有時序錯誤偵測與修正能力之可程式化DSP資料路徑(datapath)作為測試載體。此測試晶片以台積電65奈米低功耗製程實現,而研究結果表明,所提出之電源軌調變技術有助於回收設計階段時留下之保守設計餘裕(design margin)並提高能源效率。量測結果指出,當該DSP資料路徑被程式化為一個無限脈衝響(infinite impulse response)數位濾波器以執行低通濾波時,所提技術之節能效益最高可達30.8%。最後,本論文將所提出之電源軌調變技術應用於即時影像處理系統中並探索其先天的容錯

能力。我們利用人眼視覺可將視訊中相鄰影格及影格中鄰近畫素進行視覺積分的特性,來達到即使不須對時序錯誤進行主動偵測及修正也能維持一定視覺品質的效果。因此,藉由巧妙安排容許時序錯誤發生之位置(藉由降低操作電壓),因時序錯誤所產生的錯誤畫素即可主動被人眼濾除。 該測試晶片以聯電40奈米製程實現,其搭載了一個即時視訊縮放引擎作為測試載具。在實驗結果中,該測試晶片展現了高達35%的節能效益,並能在不需對時序錯誤做出任何修正、且不須更動資料路徑架構的狀況下,仍能維持良好的主觀視覺感受。在五分制的平均主觀意見分數(mean opinion score)評量中,各類型的畫面皆達4分以上。而在客觀評量方面,峰值

信號雜訊比(peak signal-to-noise ratio)皆高於30分貝。