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找回深度專注力：43個科學化技巧，使你1小時的價值，高過他人1萬倍

為了解決16核心cpu的問題，作者井上一鷹 這樣論述：

★來自超過萬人研究數據，破解「回復專注力」秘訣★   每個人的「時間」絕對不是等價。 本書介紹43項科學化的深度專注力技巧， 讓你1小時的價值，達到其他人的1萬倍以上！   　　我們每天平均花在手機和電腦的時間高達11小時。但研究指出，有84%的人，真正專心的時間只有3個小時多一點。   　　比爾．蓋茲曾說：「優秀的軟體工程師，能創造出一般工程師10,000倍的價值。」如何讓你的1小時，創造出10,000倍的價值？關鍵就在於本書介紹的：   　　「如何改變思考方法，找回深度專注力。」   　　在資訊過量、職場邁入新型態的後疫情時代，專注力就等同於我們的產出價值，也是我們的寶貴資產。書中將介

紹工作自由度大爆炸時代，你不可不知的2大重要議題：   　　▓　如何透過專注力脫穎而出 　　▓　如何創造自由的工作態度   　　本書不僅僅是一本「幫助你培養專注力的指南書」，更能讓你獲得沉浸在某件事物中的體驗－－「深度專注」。只要進入深度專注狀態，你就能從眼前事物獲得滿足感與幸福感，化被動為主動，讓你的內在動力獲得最大提升。具體包括以下五大章節：   　　1. 找到專注在「一件事」的思考方法 　　2. 找回「深度專注力」 　　3. 找回「讓自己可以專注的場所」 　　4. 找回「沉浸其中的自己」 　　5. 達到工作上的時間與空間自由 　　 　　本書以最新科學與心理研究做為背景，蒐集超過10,00

0人的研究數據，從環境因素等物理元素，到時間管理、心態調整等心理要素，提供讀者43種能真正找回專注力、達到「深度專注」的實用技巧，包括：   　　●環境調整法——透過不同姿勢切換思考模式，隨時創造私人空間 　　●五感刺激法——透過布置、動作、氣味、背景聲等，讓視覺、聽覺、嗅覺、觸覺最佳化 　　●找回創意的策略——掌握零碎時間、透過「聊天」跨出同溫層，創造新火花 　　●獨立作業的策略——檢視事情的「緊急．重要」程度，守住自己的「專注時間」 　　●協同作業的策略——透過「共享」建立心理安全感，提升「遠端素養」 　　…等等。   　　在未來，無論是一般上班族還是遠端工作者，每個人都必須抱持創業家與自

由工作者的心態——「主動出擊，樂在其中」。本書將幫助我們養成不為時間與空間所困的「深度專注力」，在職場上保持高效、脫穎而出。   專家深度推薦   　　Ada｜筆記女王  　　瓦基｜閱讀前哨站  　　亨利溫｜個人品牌行銷講師  　　柚子甜｜心靈作家  　　張永錫｜時間管理講師  　　愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人  　　劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略長 　　歐陽立中｜Podcast節目「Life不下課」主持人   　　★「想提供工作績效，你一定要懂得如何凝聚專注力，而這本書可以幫助你！」——個人品牌行銷講師／亨利溫

16核心cpu進入發燒排行的影片

分散式FM-index基因搜尋於基於RISC-V的近DRAM處理之設計研究

為了解決16核心cpu的問題，作者劉沛宜 這樣論述：

FM-index是一個能很有效精準比對基因序列的資料結構，並且被廣用在各種基因分析的應用上。FM-index資料結構應用在基因分析上很節省空間並且有很低的計算複雜度。然而，因為其資料存取的隨機性和密集度，再加上現今電腦架構CPU和記憶體的速度差距，使得FM-index比對基因序列的計算主要卡在記憶體的存取。近DRAM處理(NDP)是解決記憶體存取瓶頸的趨勢。我們在這篇研究提出兩種分散式FM-index基因搜尋，包含完整的資料劃分、計算分散和中央管理方法，以將計算分散到整個平行計算NDP架構上。另外，在我們NDP架構中，我們使用多個RISC-V 運算核心搭配coprocessors作為處理單元

以提供切換計算和參數的彈性和針對FM-index重複的運算加速。與直接在CPU上用軟體計算相比，我們提出的兩種FM-index基因搜尋分散方法在我們的平行NDP系統上分別達到了2.66倍和6.39倍的加速。此外，我們有完整的比較了兩種分散式方法的效能表現不同以及各自最佳的使用場景，也呈現兩種不同硬體複雜度coprocessor設計的速度表現和影響。

2023超前部署 趨勢先端計算機概論 (全工科適用)

為了解決16核心cpu的問題，作者吳燦銘,胡昭民 這樣論述：

　　超新版計算機概論，專為資訊、工科相關科系學群、大專院校通識性課程設計的最佳教材 　　◆ 精要輕鬆的說解，照應豐富圖像與文字配搭，呈現時下最夯資訊新知。 　　◆ 羅列整理、詳細敘述必備之核心知識，讓您隨時掌握教與學的方向。 　　◆ 破除教材枯燥乏味的舊印象，淺顯易懂、循序漸進，讓您能融會貫通。 　　◆ 重點式架構內容編寫，幫助您快速建立起資訊學習的清晰脈絡。 　　◆ 精心規畫課後評量，針對問題特性供讀者預複習，紮深資訊學習基礎。 　　本書專為全國大專院校通識性課程或資訊暨工科相關科系之教學設計編著，圖文搭配詳細解說必備核心知識，隨時掌握現代趨勢。 　　本書涵蓋計算機概論基礎原理及時下

最新科技及資訊新知，包括電腦軟硬體、流行裝置與平台、多媒體與行動科技、網路通訊及安全和電子商務、程式語言與數位邏輯、資料庫暨大數據與人工智慧、資料結構與演算法等，清楚的章節架構和圖文內容，方便學習者迅速掌握計算機概論核心，並於各章課後附有評量，可作為教學者課程使用及學習者的自我評測，可隨時預複對照並有效提升學習效能。 　　精心規畫以下教學內容，更有效率擴充資訊領域知識 　　‧電腦發展與科技新生活 　　‧電腦資料表示法與數字系統 　　‧電腦系統單元 　　‧電腦的周邊裝置 　　‧輔助記憶裝置 　　‧電腦軟體 　　‧大話程式語言 　　‧多媒體概說 　　‧現代化資訊管理 　　‧資料庫、大數據與人工智

慧 　　‧通訊網路實務 　　‧無線網路與行動科技 　　‧網際網路、雲端運算與物聯網 　　‧網路安全的認識與防範 　　‧電子商務導論 　　‧資訊倫理與相關法律研究 　　‧布林代數與數位邏輯 　　‧資料結構與演算法

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決16核心cpu的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。