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國立陽明交通大學 電子研究所 賴伯承所指導 辛佾達的 針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究 (2021),提出SSD wiki關鍵因素是什麼,來自於大數據、排序、現場可程式化陣列、資料壓縮、SystemC。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 機電工程學系 陳俊達所指導 李奕融的 混合式視覺伺服控制在農作採收之應用 (2021),提出因為有 農業機器人、視覺伺服、機器視覺、玉女番茄採收的重點而找出了 SSD wiki的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了SSD wiki,大家也想知道這些:

SSD wiki進入發燒排行的影片

ชื่อเพลงอินโทร : TheFatRat - Monody feat. Laura Brehm
https://www.youtube.com/watch?v=B7xai5u_tnk
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ชื่อเพลงอินโทร : TheFatRat - Monody feat. Laura Brehm (Radio Edit)
https://www.youtube.com/watch?v=a_MW0sX016g
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คอมพิวเตอร์ "สเปคคอมของผม" (My PC Spec)
- CPU : Intel Core I5 6400 @ 2.70 GHz
- Mainboard : ASUS B150M-A DDR4
- Ram : 16GB/Kingston (KVR21N15D8/16)
- Graphic Card : NVIDIA GeForce GTX 1050 (2GB)
- Power Supply : Corsair VS450 450W
- Hard Disk : SSD 120GB , HDD 1TB , HDD 2TB , HDD 3TB
- Sound Card : ASUS XONAR DX/XD/A/6A
- DVD Drive : ASUS DRW-24D5M
- Case : Leader Case Cubic
- Operating System : Windows 7 Ultimate 64-bit
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อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ (Computer Equipment)
- Mouse 1 : Neolution E-Sport Xtreme Gaming Mouse
- Mouse 2 : COUGAR 700M
- Mouse 3 : Oker Corded Mini Optical
- Keyboard 1 : MD Tech X-ergonomic Gaming Keyboard
- Keyboard 2 : COUGAR VANTAR Scissor Gaming Keyboard
- Mouse Pad 1 : Razer Goliathus Speed Cosmic Edition
- Mouse Pad 2 : Neolution E-Sport Logo Edition Control
- Headset 1 : Samsung Small Talk Head Phone
- Headset 2 : OKER SM-880
- Joy Stick : OKER Joystick USB
- Speaker : Microlab Just Listen Multimedia Speakers B55
- Microphone 1 : Condenser BM-800 Microphone
- Microphone 2 : Razer Seiren
- Microphone Accessory : Phantom Power 48v
- USB Sound Card : Elit USB Sound Adapter External USB 2.0 Virtual 7.1 Channel
- Webcam Camera : Signo WC-207
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- External Harddisk : WD External Harddisk 1TB
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อินเทอร์เน็ต (Internet)
-- Internet : True
- Internet Speed : Download 500 Mbps
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เครื่องเกมคอนโซล (Game Console)
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針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究

為了解決SSD wiki的問題,作者辛佾達 這樣論述:

資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中,排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說,不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料,透過探索相鄰數值的冗餘資訊,藉此進一步降低資料量。然而,FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸,成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性,難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外,先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性,不足以支援

各種資料範圍的資料型態,因此,導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計,用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA),用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實,與先前的FPGA設計相比,本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。

混合式視覺伺服控制在農作採收之應用

為了解決SSD wiki的問題,作者李奕融 這樣論述:

本論文「混合式視覺伺服控制在農作採收之應用」旨在利用不同視覺伺服控制方法開發可應用於溫室農作物採收之農業機器人。研究中利用一台深度攝影機即可獲取玉女番茄在三維空間中的姿態,可針對實際中不同角度生長方向之番茄進行視覺伺服,也探討了不同視覺伺服控制方法,包含基於位置之視覺伺服(Position-Based Visual Servo, PBVS)與基於圖像之視覺伺服(Image-Based Visual Servo, IBVS),並提出了基於模糊動態控制參數之混合式視覺伺服控制(Hybrid Visual Servoing Control, HVSC),探討不同視覺伺服控制方法之特性,並應用在實際

農作採收中。結果顯示本研究所開發之混合式視覺伺服控制對玉女番茄之平均採收時間為9.40s/per,平均採收成功率為96.25%。