移除edge的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Windows 10究極攻略!升級、設定、優化、問題排除，高手活用技巧速學實戰【地表最強進化版】

為了解決移除edge的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

Windows 10上市滿周年，你升級了沒？超好用最新OS整合電腦平板雙介面，比Windows 7更潮更厲害！完整收錄安裝升級、優化加速、安全強化、系統神改、介面改造、OneDrive雲端硬碟、Edge瀏覽器活用技，更緊急追加2017微軟最新「Creators Update」第一手報導！

移除edge進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決移除edge的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

Windows 10超級練功坊

為了解決移除edge的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

　　【好厲害！Windows 10絕秘極技一次報你知】 　　八大主題、九十多招進階密技完全公開！揭密你不知道的Windows 10超應用！ 　　【介面改造優化DIY＋新系統升級必備調校大全】 　　優化設定自己來，改造Windows 10介面更個人化，小技巧讓電腦愈用愈好用。 　　【強化Windows 10功能＆安全性、急救備份全揭密】 　　達人必學系統自救術！無法開機也不怕，超快速一鍵修復讓Windows 10永遠不死！ 　　你升級到好用的Windows 10了沒？誰說天底下沒有白吃的午餐？可以免費升級的Windows 10還是頭一遭呢！升級到Windows 10以後

還可以享受一堆以前沒有的新功能喔！什麼？你不知道怎樣讓Windows 10更好用？趕緊翻開本書看下去囉～ 　　本書收錄了各式各樣的好用密技，從系統安裝好的優化開始，讓Windows 10更加好用，還有許多與檔案管理、OneDrive使用、介面優化與改造、系統帳號安全、Edge瀏覽器與網路相關密技……書中還特別加入了備份救援Windows 10的實用密技，萬一真的遇到電腦無法開機的情況，不用求助電腦維修中心，也可以馬上修好系統重回桌面。

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決移除edge的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

提供更多服務應用。