螢幕下指紋辨識手機的問題，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

電腦之書

為了解決螢幕下指紋辨識手機的問題，作者SimsonL.Garfinkel 這樣論述：

史上最強系列之《電腦之書》 從西元前兩千年的蘇美算盤，到個人電腦的發明，乃至21世紀的臉書等網路社群 250則趣味的電腦科學故事＋詳解歷史＋精采圖片 從閱讀中學習科學知識的百科 　　一本圖文並茂的電腦科學百科．一本博古通今的資訊科技發展史 　　一本趣味橫生的電腦科學故事．一本條理分明的資訊科技資料庫 　　關於電腦科學世界裡最重要、最有趣的故事盡在其中 　　電腦已經滲透到我們生活各個層面。原本只用於破解納粹密碼、發展核彈的技術，現已廣泛應用於我們的日常之中，其影響力甚至遠及太陽系之外。 　　《電腦之書》依照時間順序編列，探索古今250則計算機科學的關鍵里程碑，範圍從古代算盤到人工智能和

社群媒體，時間軸涵蓋了運算裝置、程式語言、文化和科學領域的發展史。擁有數十年計算機研究並鑽研創新領域的兩位作者西姆森‧加芬克爾（Simson L. Garfinkel）與瑞秋‧格隆斯潘（Rachel H. Grunspan），不但挑出推進智能機器發展的里程碑，也納入應用廣泛的科技、廣為人知的象徵，甚至是有潛力成為未來里程碑的新技術。 　　《電腦之書》列舉諸多關鍵發明，包括：蘇美算盤，第一封垃圾郵件，摩斯電碼，密碼學，早期計算機，艾薩克•阿西莫夫的機器人定律，UNIX和早期編程語言，電影，遊戲，大型機，小型微型計算機，駭客技術，虛擬現實等主題。每項里程碑背後的重點人物也有所介紹，如：愛達・勒芙

蕾絲、西摩．克雷、葛蕾絲．霍珀、家釀電腦俱樂部、艾倫・圖靈以及比爾・蓋茲。 　　本書呈現科技發明的進程，絕對有顛覆你認知的事實——舉例而言，語音辨識技術居然在1950年代就起頭？早在1975年，人工智慧就用於醫療診斷？《魔獸世界》裡大規模擴散的瘟疫，更有助於流行病學家探究現實裡的傳染病？！ 　　本書條目按照年代排序，各含一則簡短摘要和至少一幅精美圖畫，每頁底下的「參照條目」方便你快速查閱其他篇目，讓知識立體化。跟著《電腦之書》進入一趟收穫滿滿的電腦科學之旅吧！ 本書特色 　　‧豐富條目：250則人工智慧史上重大里程碑一次收錄。 　　‧編年百科：條目依年代排序，清楚掌握人工智慧發展演變；

相關條目隨頁交叉索引，知識脈絡立體化。 　　‧濃縮文字：每篇約700字，快速閱讀、吸收重要科學觀念和大師理論。 　　‧精美插圖：每項條目均搭配精美全彩圖片，幫助記憶，刺激想像力。 　　‧理想收藏：全彩印刷、圖片精緻、收藏度高，是科普愛好者必備最理想的科學百科。  

螢幕下指紋辨識手機進入發燒排行的影片

黑馬飆股操作攻防術：阿文師的快速致富指南

為了解決螢幕下指紋辨識手機的問題，作者連乾文 這樣論述：

　　你真的希望每年賺20%？ 　　還是希望一年賺3倍？   　　如果你一年可以存20萬，一年賺20%，才4萬，有很了不起嗎？有許多股票一年可以漲個好幾倍。你為什麼不試圖去掌握他們？本書告訴你那裡有最好的機會找到一年可以賺好幾倍的股票。買進他們，漲了賺到，沒有漲，持有一檔好股，其實也不錯。退可攻，退可守。 會大漲的股票通常出現在以下地方，本書用大量的案例告訴你，讓你身歷其境，你好像親眼看到樓起、樓塌。   　　特定熱門的產業：有些產業的產值，每年以20%的速度成長，阿文師以他的經驗提出未來幾年被看好的產業及公司，讓你不霧裡看花；高市占而技術突破的公司；跌到谷底而找到第二春的公司；受政府政策推

升的公司；受原物料波動影響的企業。   　　市場上有許多明日之星事後被證明是誤判的例子，他們的錯誤在那，有3個觀察的重點：產品續航力！主力客戶穩固度！關鍵技術能否被主流市場接受？   　　你找到對眼的標的，如果對股票進行評價，很簡單，用本益比和股價淨值比找到合理的價格。 　　當你買進股票，你千萬不可以放著不理，如何觀察它是否在軌道上運行？很簡單看營益率、股東權益報酬率的變化。 　　本書是最「明確」的飆股找尋指南。讓大幅提升你資產一年暴增三倍的機會。   本書特色               　　        　　用實際案例，讓你鑑往知來 　　有一個人向老師學玉的鑑定，老師要他握著一塊玉，然後

天南地北談個沒完，那人敢怒不敢言，想不到天天如此，連續幾個月。有一天他又去上課，老師還是拿一塊「玉」給他握著，他大叫，這不是玉。一個飆股的形成，成因萬端。透過大量案例學習是最好的方法。你也許年紀正輕，來不及趕上許多經典的飆股，但是阿文師在市場上30年了，他詳細的紀錄了許多股票的大起大落。利用他的經驗，你也可以「摸」出飆股的感覺。   　　精準預測！讓你避免盲目跟風！ 　　一個產業如果每年產值成長達20%以上，那所屬的公司自然容易營收、獲利快速成長，而股價也會因為展望佳而出現噴出的現象。只是你怎知一切會依劇本演出。有很多公司，原本被看好，但是看他樓起，看他樓塌，投資他沒有賺到，反而高點套牢。作者

依據他的經驗，指出未來最被看好的產業：雲端產業人工智能、第五代移動通信世代（5G）通訊產業、全螢幕手機概念股、生物辨識產業包括指紋辨識及人臉辨識、真無線藍芽（TWS）產業⋯⋯。而也說明每個產業發展的關鍵。讓你不至於盲目跟風。   專家推薦   　　非凡電視台波浪大師　林隆炫 　　非凡電視台總監　金淼 　　群益期貨董事長　孫天山 　　永豐期貨董事長　葉黃杞 　　萬寶投顧投資總監　蔡明彰 　　品豐大中華投顧董事長　蔡豐勝

提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路

為了解決螢幕下指紋辨識手機的問題，作者蔡政諦 這樣論述：

在現今的社會中，由於電腦運算的速度一年比一年更為進步，使的人工智慧能夠再一次有飛躍的成長。因此，人類越來越仰賴人工智慧所帶來的生活上便利，例如:手機上的鏡頭進行臉部辨識、螢幕下進行指紋辨識、使用神經網路來進行細菌和病毒的藥物分析、更甚至是神經網路應用於車用晶片上來進行自動架駛系統上的道路偵測。當有大量的數據需要在短時間進行分群、分類時，就會使用到具有能快速處理大量且複雜的運算的神經網路系統，為了讓神經網路在短時間內運算龐大的數據，並且能夠保持具有高精準度及高可靠性，這兩項是神經網路的重要的議題。在神經網路加速的部分，現今已經存在了一些方法。其中，量化技術是一個能夠不僅低功耗且能夠使神經網路加

速的方法。有專家提出了QNNs(Quantized Neural Networks)量化神經網路[1]，更甚至有專家提出將權重偏移、激勵函數量化到只有一個位元為(+1,-1)的BNNs(Binary Neural Networks)，能夠節省大量的硬體成本，我們從中取的BNN的優點[2]能夠降低神經網路的功耗面積且有著QNN神經網路具有相同的高準確度的優點，我們使用TCB(Ternary Coded Binarized)二進位轉三元的方式，將原始二進位的數值化成(+,0,-)可以簡化位元及減少神經網路突觸，因此能夠降低運算次數。更能將複雜且大面積的乘法器與加法器化成加法器與減法器和移位來做神經

網路每一層的運算。在神經網路可靠度的部分，我們則是考量到神經網路若收到雜訊干擾時，雖然越靠近輸入層受到雜訊最後判斷時影響並不大，但是越靠近輸出層時，當受到雜訊影響往往判斷錯誤而失敗。我們使用具有保加性質的AN Codes，當神經網路運算到輸出側時，經過檢查若發現有錯誤則進行錯誤更正。由於使用二進位轉三元的轉換，我們的神經元在層內是加法與減法，AN Codes可以妥善的運用其特性，在編碼後經過幾層的運算後，便解碼輸出，若有錯誤可以透過運用伽羅瓦域(Galois Field,GF)來進行更正。