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電腦&程式設計知識圖鑑：0基礎也好懂!科技素養與邏輯力躍進的第一步!

為了解決c邏輯運算子的問題，作者石戶奈奈子 這樣論述：

符合108課綱理念與目標！ AI時代不可不知的知識！ 認識生活周遭的科技，激發好奇心， 自然養成觀察與體驗日常生活中的需求或問題的習慣， 同步提升探索、創造性思考、邏輯與運算思維！   AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！   　　咦？！ 　　硬體、軟體與程式設計的必備要素 　　都變成了可愛、生動的角色！ 　　這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 　　超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 　　硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 　　編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 　　程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ 　　Python──以程

式庫為傲的AI教練 　　……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！   　　歡迎來到電腦的世界！ 　　平板電腦／智慧型手機／超級電腦／CPU／RAM／ROM／主機板／硬碟／SSD…… 　　除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 　　電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 　　將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！   　　我們的生活中充滿著程式設計？ 　　沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 　　什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 　　當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 　　介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明

， 　　原來程式設計這麼有趣！   　　電腦之間有共通語言嗎？ 　　C語言？Java？Python？ 　　這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 　　用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 　　介紹人類語言與機械語言之間的差異， 　　結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！ 　　 好評推薦   　　★臺北市日新國小校長／臺北市國小資訊教育輔導團‧召集人 林裕勝 　　★Coding魔法學院創辦人 蔡淑玲 　　★新竹市建華國中教師‧暢銷作家 謝宗翔（KK老師） 　　（依姓氏筆畫順序排列）

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二維材料於邏輯元件與記憶體內運算應用

為了解決c邏輯運算子的問題，作者鍾昀晏 這樣論述：

半導體產業在過去半個世紀不斷地發展，塊材材料逐漸面臨電晶體微縮的物理極限，因此我們開始尋找替代方案。由於二維材料天生的原子級材料厚度與其可抑制短通道效應能力，被視為半導體產業極具未來發展性材料。此篇論文為研究二維材料二硫化鉬的N型通道元件之製作技術與其材料的特性與應用。首先，我們使用二階段硫化製程所製備的二硫化鉬沉積高介電材料並使用X-射線能譜儀（XPS）與光致發光譜（PL）進行分析，量測二硫化鉬與四種高介電材料的能帶對準，參考以往製程經驗，可結論二氧化鉿是有潛力介電層材料在二硫化鉬上，並作為我們後續元件的主要閘極介電層。接著使用二階段硫化法製作鈮（Nb）摻雜的二硫化鉬，Ｐ型的鈮摻雜可提升載

子摻雜濃度用以降低金半介面的接觸電阻，透過不同製程方式製作頂部接觸和邊緣接觸的兩種金半介面結構，傳輸線模型(TLM)分析顯示出，邊緣接觸結構比頂部接觸結構的接觸電阻率低了兩個數量級以上，並藉由數值疊代方式得知層間電阻率是導致頂部接觸結構有較高接觸電阻率主因，並指出邊緣接觸之金半介面在二維材料元件的潛在優勢。在電晶體研究上，我們使用化學氣相沉積（CVD）合成的二硫化鉬成功製作出單層Ｎ型通道元件，將此電晶體與記憶體元件相結合，用雙閘極結構將讀（read）與寫（write）分成上下兩個獨立控制的閘極，並輸入適當脈衝訊號以改變儲存在電荷儲存層的載子量，藉由本體效應（Body effect）獲得足夠大的

記憶區間（Memory window），可擁有高導電度比（GMAX/GMIN = 50）與低非線性度（Non-linearity= -0.8/-0.3）和非對稱性（Asymmetry = 0.5），展示出了二維材料在類神經突觸元件記憶體內運算應用上的可能性。除了與記憶體元件結合外，我們亦展示二維材料電晶體作為邏輯閘的應用，將需要至少兩個傳統矽基元件才可表現的邏輯閘特性，可於單一二維材料電晶體上展現出來，並在兩種邏輯閘（NAND/NOR）特性作切換，二維材料的可折疊特性亦具有潛力於電晶體密度提升。我們進一步使用電子束微影系統製作奈米等級短通道元件，首先使用金屬輔助化學氣相沉積 (Metal-as

sisted CVD)方式合成出高品質的二維材料二硫化鎢 (WS2)，並成功製作次臨界擺幅（Subthreshold Swing, S.S.）約為97 mV/dec.且高達106的電流開關比（ION/IOFF ratio）的40奈米通道長度二硫化鎢Ｐ型通道電晶體，其電特性與文獻上的二硫化鉬N型通道電晶體可說是相當，可作為互補式場效電晶體。另一方面，深入了解二維材料其材料特性後，可知在厚度縮薄仍可保持極高的機械強度，有潛力作為奈米片電晶體的通道材料。故於論文最後我們針對如何透過對元件製作優化提供了些許建議。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決c邏輯運算子的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

具10位元40Ms/s連續逼近式輔助管線式類比數位轉換器晶片設計

為了解決c邏輯運算子的問題，作者林恆名 這樣論述：

隨著時代越來越進步，有許多行業如通訊、醫療等相關設備需要將類比訊號轉換成數位訊號以供給電腦進行讀取與運算，因此現在有各種各樣的類比數位轉換器架構來滿足不同客戶的需求，其中管線式類比數位轉換器雖有著高精準度與高速的優點，但功耗較大，而連續逼近式類比數位轉換器的功耗表現較優，為此本論文使用的架構是以Vcm-based架構的連續逼近式類比數位轉換器作為子電路來降低功耗，以實現分為兩級共10位元的管線式類比數位轉換器。 本論文採用TSMC 0.18 μm 1P6M Standard CMOS製程進行論證與封裝，輸入訊號為1 MHz正弦波，取樣頻率為40 Ms/s，有效位元數可達到9.22位元，電路

整體功耗為6.56 mW，晶片整體面積約為0.211 mm2，若包含I/O Pads約為0.584 mm2。