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2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決基本定理的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學乙試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學乙之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及

優惠活動

基本定理進入發燒排行的影片

微積分統一教學題庫之研究：以臺灣大學微積分乙班試題為例

為了解決基本定理的問題，作者蘇威全 這樣論述：

本研究是以民國 98 至 109 學年度臺灣大學微積分乙班試題之歷屆期中期末試題為例進行整理，以 Larson and Edwards (2018) 為架構，將內容分為 11 個章節：極限及其性質丶微分丶微分的應用丶積分丶積分技巧和瑕積分丶積分的應用丶無窮級數丶多變數函數丶多重積分丶微分方程式丶機率。在 11 個章節中，將會說明各章節中的定義丶定理，以及解題的觀念與技巧，並附上臺大微積分乙班歷屆考題作為例題說明。

2023警專數學甲滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決基本定理的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學甲試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學甲之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及

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基於記憶體內運算架構之多巨集稀疏化感知深度學習硬體加速器

為了解決基本定理的問題，作者謝軒顥 這樣論述：

隨著近年來深度神經網路蓬勃發展，人工智慧已漸漸出現在生活周遭的各種應用上，在這之中又以應用於邊緣裝置為最大宗。然而深度神經網路在推論時所需的大量參數存取空間和計算量皆對於裝置的能耗與速度造成龐大的負擔。為了減少傳統馮．諾伊曼架構中資料在記憶體與中央處理器之間搬運所耗費大量的能耗，記憶體內運算之架構被提出以省去資料搬運過程所耗費的能量與時間。此外在基本定理中，零值乘任意數皆為零值，而網路模型中隨著層數的深度增加，權重值為零的分佈比例越高，故對於硬體裝置而言若能省略這些大量零的計算將在不影響結果的前提下有效提升運算速度及處理能耗。本研究提出一具備高效率且低功耗之硬體加速器架構，並依據此提出之架構

設計下線一顆晶片。本架構採用記憶體內運算巨集設計專屬的資料流，並具備有省略含零值的計算與存取機制，以此達到更低的能耗、更快的推論速度、更少的記憶體資源存、通樣記憶體下更大的網路模型應用等優勢。此論文提出之架構與方法應用4bit圖片精度8bit權重精度下辨識CIFAR10資料集圖像，於VGG16及ResNet18此兩網路上分別達成99 fps與114 fps之結果。具備稀疏化感知機制之設計相較於無稀疏化感知提升了最高13倍的推論速度，以及最多440倍的記憶體存取次數。