自組電腦缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

丹尼爾·希利斯講計算機

為了解決自組電腦缺點的問題，作者（美）丹尼爾·希利斯 這樣論述：

● 雖然電腦技術及應用以及程式設計技術都取得了巨大進步，對社會產生的影響也遠遠超出了預言家的預期，但電腦背後的工作原理，即本書所闡述的關於電腦的概念，仍沒有改變。本書聚焦電腦背後不曾改變的基本原理，是每一個想要瞭解電腦，或從事與電腦相關工作的讀者都不能錯過的一本經典之作。   ● 《丹尼爾·希利斯講電腦》深入淺出地闡述了電腦科學中許多基本而重要的概念，包括布林邏輯、有限自動機、程式設計語言、圖靈機的普遍性、資訊理論、演算法、平行計算、量子計算、神經網路、機器學習乃至自組織系統。全書既不失深度，又妙趣橫生，幫你瞭解電腦運行背後的奧秘。   丹尼爾·希利斯   ● 著名電腦科學

家、發明家、企業家，麻省理工學院媒體實驗室客座教授。曾就讀于麻省理工學院，在馬文·明斯基的指導下研究人工智慧。   ● 他還創立了思維機器公司（Thinking Machines Corporation），建立了一支由科學家、工程師和設計師組成的團隊，成員包括諾貝爾獎得主悉尼·布倫納、著名物理學家理查·費曼等，他們共同致力於打造超級平行電腦。   ● 除了設計公司的主要產品外，希利斯還與其他用戶密切合作，將其產品應用在天體物理學、飛機設計、金融分析、遺傳學等領域。   前 言 石頭中的魔術- 001   01基礎知識- 007 布林邏輯 010 二進位位元和邏輯塊 021

液壓電腦 025 萬能工匠—積木 029 不必擔憂那些非同小可的差異 031   02通用構件- 033 邏輯功能 035 有限狀態機 047   03程式設計- 059 與電腦對話 063 建立連接關係 077 翻譯語言 086 層次結構 087   04圖靈機的通用性- 089 圖靈機 092 計算能力等級 094 亂數 097 可計算性 099 量子計算 103   05演算法和啟發式方法- 111 演算法的保證性 114 解決問題的萬能方法 121 適應度地形 127   06存儲：資訊和密碼- 131 壓縮 136 加密 144 查錯 146   07速度：平行電腦- 153 並行性

157   08能自我學習和進化的電腦- 173 訓練電腦 179 神經網路 182 自組織系統 189   09超越工程- 193 大腦 197 模組化的問題 201 模擬進化 203 進化出會思維的機器 207   致 謝   序   電腦背後不曾改變的基本原理   本書初版問世很久之後，我的出版商驚訝地發現：它在當下仍然很受歡迎。這也是我有機會為本書寫再版前言的原因。本書已被翻譯為十幾種語言，至今仍有眾多讀者。自本書問世以來，電腦技術及應用發生了天翻地覆的變化。不過本書並不著眼於電腦的具體技術及應用，而是關注電腦背後不曾改變的基本原理，這也是本書能持續熱賣的關鍵所在。   我必須承

認，令我感到詫異的不是在數位革命之初就已存在的那些關於電腦科學的原理如今依然很重要，而是迄今為止，幾乎沒有新的原理補充進來。10 多年過去了，雖然電腦技術及應用以及程式設計技術都取得了巨大進步，對社會產生的影響也遠遠超出了預言家的預期，但電腦背後的工作原理，即本書所闡述的關於電腦的概念，仍沒有改變。我本來想利用再版的機會增添一些新內容，但令我感到吃驚的是，並無新的基本原理可供補充。   在目前的版本中，我選擇性地刪除了一些無須再費筆墨解釋的概念。不過，這並非意味著這些內容是錯誤的。例如，在一個每天都享受雲平行計算服務的讀者看來，平行計算方面的內容並無新意。真正令人費解的是，為何20 世紀有如此

多的專家都堅信，平行電腦永遠不會被投入使用。此外，如今的你們可能會對本書中有關人工智慧的觀點有所抵觸，因為目前你們與智慧型機器相處得十分融洽。事實上，20 世紀時許多人對智慧電腦的概念感到惶恐不安，比如，當電腦第一次擊敗人類國際象棋冠軍時，許多人感到很沮喪。然而，過了不到20 年，當電腦在一項流行的益智電視節目中再次擊敗人類冠軍時，更多人開始為電腦鼓勁加油。從那時起，人們普遍將電腦視為助手而非威脅。   除了修訂拼寫錯誤之外，我盡可能地保持了本書初版的原汁原味，不去刻意提高文字的感性程度，實際上，感性是一種不斷變化的浮動目標。與其緊跟必將過時的當下潮流，還不如讓作品定格在某一時刻更為有趣。同時

，本書寫成於電腦科學發展歷程中的一個特殊時期，雖然那時電腦已經顯示出了足以改變我們生活的潛力，但這一切很大程度上還未實現。那時的電腦非常簡單，以至於我對自己設計的電腦的每個電晶體和所編寫的每行代碼都瞭若指掌。不過，正如本書最後一章預期的那樣，我們現在到達了一個臨界點，即電腦系統的複雜度已經超出了任何人所能完全理解和掌握的程度。   關於未來的發展，本書提出了兩個可能的方向。第一個是量子計算，正如書中所述，它具有巨大的潛力，但目前並無可行的實現方式。當我寫下這句話時，現實情況仍是如此。從理論和技術方面來說，量子計算取得了巨大突破，但它們中的任何一個的計算速度都比不上傳統電腦。正如本書初版所述，量

子計算仍是“一個值得關注的領域”。本書預測的第二個可能方向是，電腦能像生物進化過程那樣實現自我設計。目前，這個方向已經顯現出了隱約的曙光，不過在很大程度上，它只是一個未實現的可能方案。目前，我們還缺乏相關理論來說明這個過程如何才能成為現實。我對未來發現這些新原理持樂觀態度，期待能夠在本書的後續版本中繼續討論。   前言   石頭中的魔術   在一塊石頭上，我蝕刻了一系列幾何圖案，在外行看來，這些圖案顯得神秘而又複雜，但我清楚地知道，只要佈局正確，這些圖案就會賦予這塊石頭一種特殊的能力，即對人類從未說過的一種咒語做出回應。如果我用這種語言提問，石頭便會應答：這是一個我用符咒創造的世界，一個在石頭

圖案中想像的世界。   如果我在幾百年前的老家新英格蘭說出自己從事的職業，可能會被當作巫師送上火刑柱。實際上，我的工作和巫術沒有任何關係，我從事的是電腦設計和程式設計，而上文提到的石頭是矽晶片，符咒是軟體程式。雖然蝕刻在晶片上的幾何圖案和指示計算機工作的程式看起來複雜且神秘，但根據一些基本的生成原理，我們很容易將其解釋清楚。   雖然電腦是人類有史以來最複雜的人造物，但從基本原理上來說，它們又十分簡單，僅有數十人的團隊就能設計並製造出包含數十億個零部件的各類電腦。如果將其中一台電腦的線路圖在紙上畫出來，那麼所用的紙張便能塞滿一座大型公共圖書館，沒有人會有耐心將其流覽一遍。幸運的是，電腦的設計具

有規律性，沒有必要將線路圖看一遍。電腦是由不同層次的部件構建起來的，而每一層次的部件都會被重複多次。只要理解了這些層次結構，你就能讀懂電腦。   還有一個使電腦易於理解的原理，那就是其各部件之間交互作用的本質。這些交互作用很簡單，而且定義明確，通常具有單向性，可以準確地排列成一系列因果關係，這使電腦內部的運行原理比汽車發動機或者收音機的運行原理更容易理解。雖然相比於汽車和收音機，電腦擁有更多零部件，但這些部件協同工作的方式非常簡單。電腦更多依據的是概念，而非技術。   這些概念與組成電腦的電子元件沒有任何關係。現代電腦由電晶體和電路組成，不過，根據同樣的原理，電腦也可以由閥門和管道，或者棍棒和

繩索搭建起來。這些原理是電腦能夠進行計算的根本所在。電腦最引人稱道的一點是，其本質遠勝於技術，而本書就旨在介紹電腦的本質。   我多麼希望在剛開始學習電腦這門學科時就能讀到這樣一本書。大多數電腦類書籍不是介紹電腦的使用方法，便是介紹具體的創造技術，比如唯讀記憶體（ROM）、隨機記憶體（RAM）、磁碟機等。這本書討論的重點是“概念”，而且會介紹電腦科學領域的大多數重要概念，包括布林邏輯、有限狀態機、程式設計語言、編譯器和解釋程式、圖靈準則、資訊理論、演算法及其複雜度、啟發式方法、不可計算的函數、平行計算、量子計算、神經網路、機器學習和自組織系統等。對電腦感興趣的讀者可能已經聽說過其中的許多概念，

但對於非電腦專業出身的人來說，很難明白這些概念是如何結合在一起的。本書將會介紹這些關聯—從類似開關的閉合等簡單的物理過程開始，一直深入到自組織平行電腦所呈現出來的學習和自我調整能力。   電腦的本質基於幾條基本原則。第一條原則是功能抽象原理（functional abstraction），它奠定了前文提到的因果關係層次結構。電腦的結構就是這一原理的應用範例，即許多層次結構能夠被不斷重複。電腦之所以易於理解，是因為你可以專注於某一層次結構發生的情況，而不必擔心較低層次結構上發生的細節。功能抽象原理是使概念與技術脫離的關鍵。   第二條原則是通用電腦原理（universal computer），即

所有的電腦都屬於同一種類型，更確切地說，所有類型的電腦在能做和不能做哪些事上是相似的。我們也可以這樣說，一台通用電腦能夠類比所有類型的電腦，無論其組成材料是電晶體、棍棒、繩索，還是神經元。這是一個非常重要的假設，它表明，製造一台能像大腦一樣思考的電腦只是一個進行正確程式設計的問題，我將在後面詳細解釋這一點。   從某種意義上來說，第三條原則是第一條原則的對立面，我將在最後一章展開詳述。也許存在一種全新的電腦設計和程式設計方式，它並不基於標準的工程設計方式。這一設想令人感到無比興奮，因為當系統過於複雜時，常規的系統設計方式將不再有效。實際上，第一條原則會導致系統帶有一定程度的脆弱性和低效性。這個

缺點與資訊處理器的基礎性缺陷沒有關係，而是層次設計方式的一個缺陷。那麼，如果我們採用一種與生物進化相似的設計過程，情況會如何呢？在這個設計過程中，系統行為源自很多簡單交互作用的累積，而非“自上而下”的控制。通過這種進化過程設計出來的電腦可能具有生物體的某些健壯性和適應性。至少，這是一種希望。我們還未完全參透這一設計方式，它也可能會被證明行不通。這是目前我研究的一個課題。  

自組電腦缺點進入發燒排行的影片

腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決自組電腦缺點的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。

大數據X資料探勘X智慧營運

為了解決自組電腦缺點的問題，作者梁棟,張兆靜,彭木根 這樣論述：

【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】 什麼是資料前處理？ 電信業者跟資料探勘有什麼關係？ 神經網路具體到底是什麼？ 集群分析的演算法有哪些？ 　　◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 　　國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。   　　1．C4.5演算法 　　C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算

法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 　　2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法） 　　K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k 　　◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？ 　　（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。 　　（二

）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。 　　（三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。 　　◎如何設計神經網路的拓撲結構？ 　　在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。 　　對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規

範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。 　　神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。 全書特色 　　全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的

概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。

跨教室協同教學模式

為了解決自組電腦缺點的問題，作者唐宇新 這樣論述：

少子化加上人口外移的情形下，偏鄉學校班級人數逐年遞減，尤其磁吸效應下促使大校增班，小校招生面臨更大壓力。本研究目的探索以網路為媒介的跨班級協同教學是否可以對解決偏鄉小校的教學困境。本研究主要以深度訪談法進行，訪談對象包含參與跨班級協同教學的導師、觀課老師、行政人員、自學家庭之家長與孩子以及參與班級的學生。跨班級協同教學。研究結果發現跨班級協同教學模式，在設備上多使用教室電腦以及教師筆電相對取得容易、連線平台運用教師平日習慣的CHROME瀏覽器，相對容易操作、藉由網路運作教師共備與共議課程，對於教師教學熱忱與專業交流也有相當幫助、教學中的樂趣讓學生更容易學會課程知識、提供自學生在網路上找尋課程

與師資的選擇、以桌遊型態與運用網路進行的跨班級協同教學讓學生對於學習更有興趣。本研究於教育政策上的建議為：培訓運用網路進行跨班級協同教學的師資、教師研習必須走入現場修正教學，及學校或政府必須補助現場實際需求的硬軟體設備；對於有意願參與的老師與學校則為：參與教師必須有積極的態度、行政人員必須給予參與者支援、課程規劃以學生為本位。