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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 i7尺寸

另外網站Intel 推出5GHz 時脈第11 代Core U 系列筆電CPU - Cool3c也說明：針對今年更新的第11代Core U系列筆電處理器，Intel在此次Computex 2021進一步宣布推出運作時脈可達5.0GHz的Core i7-1195G7規格選項，並且在主流筆電 ...

國立宜蘭大學 電子工程學系碩士班 游竹所指導 鄧文鈺的 應用於MASK R-CNN卷積神經網絡之高效能硬體設計 （2021），提出i7尺寸關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、CNN加速器、影像辨識、Mask R-CNN。

而第二篇論文國立高雄科技大學 機械工程系 王珉玟所指導 周彥甫的 射出成形光學微透鏡熱處理研究 （2019），提出因為有 射出成形、光學透鏡、熱處理、表面粗糙度、透光度、多元回歸、最佳化的重點而找出了 i7尺寸的解答。

最後網站列印/掃描 - ibon 便利生活站則補充：圖片會依選擇的圖檔等比縮放至可列印邊界為止，單次最多可列印10 份。 4x6 相片規格：. 4x6 專用紙. 209 磅特殊用紙，採用高解析彩色雷射印刷. 尺寸：10cm x 14.8cm.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了i7尺寸，大家也想知道這些：

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::: 章節列表 :::
➥ 外觀規格
00:00 開頭前言
00:31 基本特徵
01:04 規格解析
01:40 系統新功能

➥ 拖地規格
02:16 拖地實測

➥ 對比實測
04:19 選手介紹
05:13 掃地實測
06:40 自動集塵座
07:47 軟體系統

➥ 最後總結
08:30 最後總結



::: Roborock 石頭掃拖機器人 S7 / S7+ :::
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主機尺寸：353 x 350 x 90.5mm
通訊技術： 2.4GHz Wi-Fi
導航系統：LiDAR LDS 雷射導航
越障坡度：最高 2cm
電池續航：約 2.5hrs / 14.4V / 5,200mAh 鋰電池
充電時間：小於 6hrs
吸力真空度：2,500Pa 四段調節
清掃方式：掃拖合一
集塵盒容量：470ml
拖地機能：
　600g 壓力
　5mm 升降拖布
　3,000 次/分 超聲波拖地系統
　三段調節
　精細拖地模式
水箱容量：300ml
App 遙控：米家 App、Roborock App
保固登錄：主機 1 年
產品特色：
智慧地圖、房間辨識、房間吸拖設置、定時清掃、局部清掃、遙控清掃、斷點續掃、自動回充、地毯偵測、地毯自動增壓、地毯禁拖



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應用於MASK R-CNN卷積神經網絡之高效能硬體設計

為了解決i7尺寸的問題，作者鄧文鈺 這樣論述：

卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)自從2012年AlexNet模型出現後，開啟一個非常重大的突破，因而帶動後續CNN模型熱烈的研究。CNN的應用非常廣泛，包括影像辨識、偵測、自動駕駛等，但由於CNN計算複雜度非常龐大，尤其為卷積層(Convolutional Layer)占用最多計算資源，故用於加速運算的專用硬體實現，變得非常迫切需要，尤其是應用於即時系統。本論文提出一個應用於Mask R-CNN模型之高效能計算CNN加速器，此加速器包含卷積層運算、最大池化(Max Pooling)運算及激活函數(Activation Function)計算。

為提升運算效能，本論文提出零值填充(Zero Padding)融入卷積層運算中，因而完全省去零值填充操作時所需的時間與硬體，使得CNN加速器運算變得更有效率。再者，由於提出的設計具無間斷時脈進行卷積層運算，因此有利後續下一層CNN的運算。對於處理10241024影像，採用77卷積核，當使用Intel Core i7 3.6 GHz個人電腦未配置GPU時，卷積層計算需花費約56 ms；然而使用我們設計的TSMC 90nm製程晶片，由邏輯合成的結果顯示，在時脈133 MHz下執行僅花費約7.9 ms。與前述個人電腦計算相比，加速約7倍，如我們的硬體採64個平行度處理，可加速約448倍。本設計

的晶片面積約使用253.6 K個邏輯閘數，動態功耗約116 mW。

射出成形光學微透鏡熱處理研究

為了解決i7尺寸的問題，作者周彥甫 這樣論述：

本研究以射出成形技術製造塑膠光學透鏡，再進行成形後熱處理加工，改善透鏡表面粗糙度及光學品質。改善之參數的成形視窗，並利用統計軟體計算其表面粗糙度及光學品質之量測數據，求得其多元回歸方程式與最佳化加工參數。首先，使用微射出成形機進行光學透鏡成形製造，量測光學透鏡之表面粗糙度、外觀尺寸及光學品質之初始數據，使用真空烘箱進行熱處理加工實驗，將熱處理之溫度與時間做為實驗參數，尋找以保形定義為基準之成形視窗，並以成形視窗之參數範圍再進行熱處理加工實驗，將改善後光學透鏡各品質數據彙整，利用統計軟體進行多元回歸分析，得到以溫度、時間為變量，以改善率為響應之方程式。經實驗結果顯示，成形視窗之參數範圍為：12

0℃之時間範圍為0秒至300秒；140℃之時間範圍為0秒至240秒；160℃之時間範圍為0秒至47秒；180℃之時間範圍為0秒至25秒。經由統計軟體計算得出，粗糙度改善率方程式之關係係數達90.51%，粗糙度改善率之最佳參數組合為：120℃、121秒/212秒；透光度改善率之最佳參數組合為：120℃、300秒/240秒。本研究最後利用兩次熱處理來同時改善粗糙度及透光度雙品質，以140℃、60秒進行第一次處理，之後再以120℃、180秒進行第二次處理，最原始透鏡之粗糙度18.5584 µm及透光度26.49153%，一次熱處理後改善為15.834 µm及24.06474%，再經二次處理後，更提升

至15.725 µm及34.9404%，顯示適當的熱處理可以有效改善成形後的透鏡品質。

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