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這兩本書分別來自深智數位 和千華數位文化所出版 。
國立臺北科技大學 電機工程系 李俊賢所指導 林志強的 三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別 （2021），提出工程 計算機 幾 分 之 幾關鍵因素是什麼，來自於骨架動作識別、深度學習、三流、門控機制、自適應圖卷積。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 王乃堅所指導 王奕升的 利用特徵濾波器分析的卷積神經網路壓縮方法 （2021），提出因為有 卷積神經網路、主成分分析、濾波器剪枝的重點而找出了 工程 計算機 幾 分 之 幾的解答。
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PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用
為了解決工程 計算機 幾 分 之 幾 的問題，作者張書寧 這樣論述：
☆★☆★【檔案系統技術精解！】★☆★☆ 了解所有檔案原理，技術內幕一網打盡！ 檔案系統可以說是電腦軟體系統中最複雜的子系統，也是作業系統的基石，了解其中原理及應用可以幫助使用者解決各種類型的問題。檔案系統的實現與運算資源管理、記憶體資源管理、網路資源管理相互作用，了解這些充滿歷史的故事和智慧的技術方案不但實用，在深入學習電腦各種知識如AI、大數據時，心中更有底，知道考慮的重點是什麼。在網際網路與自媒體時代，知識的獲取變得容易和便捷，資訊的產生、多樣性和品質、獲得呈爆炸性增長。當今個人電腦的硬碟即將進入PB時代，雲端儲存更早就突破這個數字了。本書讓你有機會重新複習各大作業系統的檔案系統
，不管是Linux、MacOS或是Windows，一窺我們眼中已具體化的資料，是如何用0/1方式儲存在磁單位或電子單位中，而最新一代的網路檔案系統NFS、SMB，甚至更進一步的分散式雲端檔案系統GFS、CephFS、GlusterFS，甚至是Amazon S3系統，都收納至本書中，從本機到雲端，從雲端到分散，一覽無遺。 本書看點 ✪檔案系統的概念、原理和基本使用 ✪本地檔案系統的關鍵技術、原理介紹 ✪傳統網路檔案系統介紹 ✪分散式網路檔案系統介紹 ✪NFS及SMB ✪CephFS和GlusterFS ✪Amazon S3
三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別
為了解決工程 計算機 幾 分 之 幾 的問題，作者林志強 這樣論述：
近年來隨著計算機視覺技術的高速發展，人體動作識別作為其中一個重要的方向吸引了越來越多學者的興趣，得到了廣泛的研究。人體動作識別在人機交互，機器人視覺等方面都有廣泛的應用。但由於場景中存在光照、物體、顏色等複雜的變化以及障礙物的遮擋、背景的噪音等會對動作識別造成巨大的影響。而基於骨骼的動作識別具有強適應性，並且資料更加的簡潔。因此在基於骨架的動作識別上還有許多發展以及改善的空間。近幾年圖卷積神經網路在許多應用中得到了成功的應用，並且成功應用於骨骼的動作識別當中。圖卷積神經網路是一種能對圖數據進行深度學習的方法，其原理為將卷積從一幅圖像推廣到另一幅圖像，其中圖（Graph）結構是一種非線性的數據
結構。因此本文根據已提出的雙流自我調整性圖卷積模型進行改善。本文提出的改善為兩個部分，首先，對於某些動作對於順序資訊的強烈依賴性文中並沒有應用，因此在原有的雙流（骨骼流以及關節流）基礎上，加入整體的運動流來補充時間域的資訊。其次，在原有的雙流網路當中，具有兩種類型的圖，分別為全域圖以及局部圖，兩種類型的圖都針對不同的層進行了單獨的優化。基於每個模型層中所需兩種圖的重要性並不一致，本文中使用門控機制將這兩種圖形融合在一起。當模型使用三流門控自適應圖卷積時，在X-View模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比正確率提升了0.19%。在X-Subject模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比
正確率提升了0.97%。依據實驗結果顯示得出，利用三流門控的方式可以得出較好的結果，有效的改善辨識的錯誤率。
2022[工務類-電信線路建設與維運專業職(四)工程師]中華電信從業人員(基層專員)遴選課文版套書：名師指點考試關鍵，分類彙整集中演練!
為了解決工程 計算機 幾 分 之 幾 的問題，作者名師作者群 這樣論述：
【套書內容】 《英文》 《基本電學致勝攻略》 《計算機概論(含網路概論)》 【套書特色】 ★重點凸顯－關鍵字詞貼心標記 ★高效率學習‧應考關鍵貼心標示 ★最新試題與解析‧掌握命題趨勢 【各冊內容】 《英文》 ◎本書共分六部分： 收錄單字及片語、文法、會話、綜合測驗、閱讀測驗，並且收錄必讀字彙、模擬試題及最新試題及解析等單元。依據考試題型分列各個主題詳述，考試最重點詳細說明，並配合表格統整字首、字根、字尾的分類規則，以及易混淆相似字比一比，版面呈現清楚、美觀，輕鬆學習，對英文不再有距離感！ 《基本電學致
勝攻略》 ◎在電機電子群、各類相關工程系或公私立專業級考試裡，「基本電學」是當相重要的基本專業知識，作者根據多年的授課經驗，參考各方書籍、歷屆考題及參考書，將內容精確的歸類編排，文字說明盡可能言簡意賅，使讀者在研讀時達淺顯易懂的效果，兼具教科書和參考書之特性；為了讓讀者在自修時能明白各章大綱，標題開頭皆有提醒和特性說明，歷年考題出現的頻出度，以及各章的難易度，為提供良好的學習前準備。每一章節中後均提供適當之相關練習題，使讀者能立即自我評量，為接下來的學習做調整。 《計算機概論(含網路概論)》 ◎計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等
，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 1.數字系統： bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍
芽）。 3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計中的基本定義亦是常見的試題。 4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 ＊＊＊＊
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利用特徵濾波器分析的卷積神經網路壓縮方法
為了解決工程 計算機 幾 分 之 幾 的問題，作者王奕升 這樣論述：
隨著深度學習領域不斷的進步，計算機視覺領域中的卷積神經網路架構比起以往擁有更多的記憶體使用量和更複雜的運算需求，相對地對於硬體的要求也就更高，導致將深度學習的應用部屬到移動式裝備的困難度逐年在增加，這使得如何在有限的記憶體和硬體效能中擁有差不多的辨識準確率成為近幾年被關注的問題之一。因此，本論文提出了一個新穎的卷積神經網路的壓縮方法。此方法首先利用主成分分析分解卷積層中的濾波器，再藉由分解的結果，設計一個用來重建濾波器和輸入圖片的卷積運算架構。最後，利用剪枝的技術對整個卷積神經網路進行壓縮，並且在壓縮後透過微調的方式將模型恢復到壓縮前的辨識能力。此外，透過實驗證明，將本論文提出的壓縮方法與最
先進的剪枝方法相比能在模型的整體效能上帶來顯著的進步。以ResNet-34 為例，提出的方法可以使整個模型在CIFAR-10 數據集上獲得6.9倍的壓縮率，並且只損失百分之0.7的辨識準確率。