computer主機英文的問題,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

computer主機英文的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦黃心健寫的 象形迷宮(中英對照)(互動光碟) 可以從中找到所需的評價。

另外網站電腦小百科:必懂53個英文單詞和縮寫| 大紀元也說明:PC :個人電腦Personal Computer ·CPU:中央處理器Central Processing Unit ·CPU Fan:中央處理器的「散熱器」(Fan)

國立臺北科技大學 經營管理系 陳銘崑所指導 楊芝琳的 少量多樣客製化生產關鍵成功因素之研究 (2021),提出computer主機英文關鍵因素是什麼,來自於工業電腦、少量多樣生產、關鍵成功因素、AHP層級分析法。

而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 何承遠所指導 王家恩的 重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測 (2021),提出因為有 自動光學瑕疵檢測、影像處理與應用、深度學習、高效能網路的重點而找出了 computer主機英文的解答。

最後網站主機的英文翻譯 - 海词词典則補充:A shared portal from a local network into a larger information resource such as a large packet-switched information network or a mainframe computer. 查看更多 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了computer主機英文,大家也想知道這些:

象形迷宮(中英對照)(互動光碟)

為了解決computer主機英文的問題,作者黃心健 這樣論述:

  象形迷宮,根據本書,是形容文字與圖像在人的意識中所形成的幻影。   本書的開始,敘述了文字的起源,可能是外星人的殘酷玩笑;然後,故事由一千零一夜的弒妻蘇丹與說書皇后開始,穿插了星羅棋布的短篇故事。這些故事,看似互不關聯,然而,在閱讀的過程中,似乎在指引一些線索;這本書,中文與英文似乎不只是對照的關係;而本書的終結,是否真的是象形迷宮的出口?傳說中的牛頭人身怪物,究竟隱藏何處?象形迷宮的真相,究竟為何?   書中,以魔幻的故事,數位產生的超寫實風景,與程式語言組合成的互動劇場,建構出一個獨一無二的閱讀經驗。作者簡介黃心健故事巢 故事巢工作室,台北,6, 2002 設計師及

創始人 巨礎設計,Moshi-Design Co., 12, 2002 講師 國立交通大學應用藝術研究所,新竹,9,2002 私立銘傳大學商品設計及資訊設計系,桃園,9,2002 私立實踐大學工業設計系及研究所,台北,8,2001-6,2002 藝術總監美國新力電腦娛樂公司產品研發部 (Sony Computer Entertainment America) 洛杉磯 7, 1999- 5,2001從事新力新主機PS2的研發。擔任Kinetica遊戲軟體的藝術總監。 網站設計雷光夏夏星球網站,台北 8.1999 為台灣音樂家雷光夏設計她的新專輯“雷光夏的星

球”之MTV,CD封面,海報以及網站。 藝術總監Sega 產品研發部 (Product Development Division, Sega) 舊金山 5, 1997- 4, 1999從事Sega新主機Dreamcast的研發。擔任Giest Force遊戲軟體的藝術總監。 研究員特殊產品開發部,Interval研究公司 (Advanced Product Development, Interval Research Inc) 舊金8.1996-4, 1997Interval研發公司是由微軟的共同創立人Paul Allen所設立,主要從事尖端產品的研發。在任職期間,主要從事新世代的樂器設計,

與新生代音樂家John Eichenseer合作,將他的Genetic Algorithm所產生的音樂程式設計介面。 網站設計Here, Laurie Anderson with Hsin-Chien Huang,紐約 5.1996與國際知名的表演藝術家Laurie Anderson再度合作,為她於荷蘭的Stedelijk美術館的展覽”Under Capricorn”製作網站。 領導藝術家Sega 互動研發部 (Sega Interactive Development Division) 洛杉磯5.1995-8.1996從事Sega新主機Saturn的研發。擔任Spike遊戲軟體的藝術總監。

總設計師CD ROM “Puppet Motel, Laurie Anderson with Hsin-Chien Huang,紐約1994-1995與國際知名的表演藝術家Laurie Anderson合作,製作她的第一張互動媒體光碟”Puppet Motel”。此光碟和她的全美巡迴演唱會”Puppet Motel”同步發行。此作品並於次年出版法文版。 教育 博士候選人 伊利諾理工學院設計系,芝加哥1993-現在 碩士 伊利諾理工學院設計系,芝加哥,1992-1993 學士 巴沙狄那藝術中心學院工業設計系 (Art Center College of Design, Pasadena) 洛

杉磯,1989-1992 學士 國立台灣大學機械系,台北,1984-1988 展覽經驗Pictographic Labyrinth象形迷宮2003 9/20,台北國際藝術村 Living in Mirage 家住海市蜃樓個展2003 1/1-2/21,壢新藝術空間 Hello World 數位山水個展2002 8/1-9/13,智邦藝術空間 Here, Laurie Anderson with Hsin-Chien Huang 5.1996,Stedelijk美術館,荷蘭 Puppet Motel, Laurie Anderson with Hsin-Chien Huang 互動媒體光碟Ju

ly, 1996,Digita數位藝廊, New York 時間之夢 (Dream of Time, Multimedia software)1994,Grand Prize,九五年新聲音新視界國際互動媒體獎,紐約 得獎 “Puppet Motel” 互動媒體光碟頭獎The Third Annual Digital Salon 1995 The Critics\’ Choice 1995-96 CD ROM category USA Today時間之夢 (Dream of Time, Multimedia software)優勝九五年新聲音新視界國際互動媒體獎,紐約,1994空中之城 (Ae

rotecture)銅牌獎九三年日本設計協會國際設計競賽,大阪,1993在指導教授Charles Owen的主導下的集體設計,伊利諾理工學院設計系 古典風 佳作 中華民國國際電話亭設計競賽,台北,1990與李枝盈和郭維新之集體設計

computer主機英文進入發燒排行的影片

遊戲名稱:VR賽車
英文名稱:Virtua Racing
出品廠商:世嘉(SEGA)
發售時間:街機版1992年12月3日
1992年,世嘉AM2-研在推出了首部3D遊戲《VR戰士》後,意猶未盡。他們將3D多邊形技術運用到了賽車遊戲上。1992年底,3D賽車遊戲《VR賽車》在MODEL1 街機主板上問世,每秒18萬多邊形的處理能力令業界嘆為觀止,四種視角隨時自由切換更是艷惊四座。在日本的街機廳,《VR賽車》紅得發紫,受玩家追捧程度超乎想像。
1993在引入中國後,同樣刮起了VR賽車旋風,當時一個擁有世嘉《VR賽車》的街機廳,機台前總是人頭攢動擠得密不透風,想一睹芳踪比登天都難,於是後來聰明的老闆開始在門口賣參觀票,花1元人民幣才能進去觀賞。
靠著《VR戰士》和《VR賽車》,世嘉在街機3D遊戲領域成為了絕對的領軍人物。世嘉似乎領悟到什麼,既然街機可以靠獨家擁有專利的3D多邊形技術稱霸街機業界,那麼為什麼不能利用這個技術來挽救處於頹勢的世嘉第五代主機MegaDrive呢?於是1994年3月18日,搭載了可以在16位遊戲機演繹3D效果的SVP晶片、且移植度極高的《VR賽車》在家用遊戲平台閃亮登場,但是結局卻令世嘉很失望。
1995年,《VR賽車》在32位家用主機土星上發售,日後在PS2平台上又推出了本作的複刻版。

少量多樣客製化生產關鍵成功因素之研究

為了解決computer主機英文的問題,作者楊芝琳 這樣論述:

工業電腦產品的用量規模小,生命周期長,終端客戶最在意產品的品質與售後服務,產品經認證的過程需考慮到不同應用端的操作環境,需和供應鏈上中下游建立起長久的合作關係,工業電腦產業特性具有高度客製化、少量多樣、高可靠度、高品質等產品之需求特性,在生產製造上面臨換線的效益、需求數量之變異、交貨期極短與高庫存風險等挑戰,為高度客製化落實的產業,使生產工業電腦領域有許多挑戰。本研究以少量多樣生產模式為出發點,針對國內外文獻對於少量多樣生產之考量構面、因素進行盤點和歸納,作為研究的理論基礎,並透過各企業先進、專家之建議,改善並減少不必要的浪費,修正不合宜的構面以更接近實務的考量,再利用AHP層級分析法以建構

成功因素模型,找出少量多樣生產模式的關鍵成功因素。期望此研究對工業電腦產業有實質的幫助及後續研究之依據。

重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測

為了解決computer主機英文的問題,作者王家恩 這樣論述:

在2019年底 新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19)疫情爆發,全球口罩的需求瞬間大增,口罩的生產品質也變得重要。 因此本研究藉由 AI深度學習模型替口罩進行瑕疵檢測分類, 以當前精準 的卷積神經網路模型 EfficientNet 進行口罩檢測; 在使用模型時發現,雖然此類模型的準確率 高 ,但與 其他模型 相比則 需要較長的訓練時間 尤其是EfficientNet B7,在進行檢測 若沒有 高效能 顯示卡,就 無法進行訓練 ,最低也需要有一張 10G的顯示卡才能讓模型在不會將圖片縮得太小的情況下運作 。 於是本研究透過將EfficientNet B7的模型 神經層數量 減少, 並 觀察其在

此 情況下是否能夠 維持或提高檢測準確率 以目前修改表現最好的模型 得出 若 將 模型的 神經層數量減少百分之 60 不僅能降低顯示卡的負擔,還能減少訓練所要花費的時間, 且修改後的模型準確率與原始模型的準確率 也沒有太大差異 。