2014 R1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

2030工作地圖：當34種定型化工作即將消失，你的未來就從現在的選擇開始決定

為了解決2014 R1的問題，作者堀江貴文,落合陽一 這樣論述：

★日本熱銷23萬冊的趨勢大作★ ★日販、東販5月商業書排行榜第1名★ ★上市首月日本亞馬遜商業實用書類別第1名★ 本書是你在未來職場發展的求生指南！ ──過去大家認知的好工作，10年內都可能會急遽衰退── 隨著AI崛起，業務員、秘書、警衛、工程師…… 這些工作使用AI的成本將會比人力低，職缺可能消失！ 同一時間，像觀光業、風格小店、達人、實況主…… 這些工作將因應趨勢發展，變成無法被AI取代的工作！ ──世界向AI靠攏的趨勢無法逆轉，但是你可以「選對」未來── 未來將是激烈變動的時代，個人與企業都在摸索下一步。 本書將列出46種行業的未來展望，並且告訴讀者， 在這樣的新世界中，要如何

找到自己的職場定位， 在圖文並茂、容易吸收的內容中，探索2030年的職場規劃。 ──你必須現在開始卡位，培養未來職場需要的能力與心態── 本書由「日本比爾蓋茲」堀江貴文與「世界科技獎得主」落合陽一合著， 結合了商界實務、學界理論與易讀插圖，教導你如何自己創造飯碗。 未來職場所需要的能力與心態，不再是傳統的學校教育足以應付。 你必須學會儲存「價值資本」，掌握在「Work as Life」時代中存活的戰略， 培養自己卡位的價值，才能在新時代的職場裡仍然穩穩佔有一席之地！ 【專業推薦】 獵頭顧問・職涯教練 　林沂萱(Lynn Lin) 牙醫＆專業作家　　　李偉文 親職作家＆教養達人　番紅花 Pa

nSci泛科學總編輯　鄭國威

2014 R1進入發燒排行的影片

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2014 R1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

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中文核心期刊要目總覽（2017年版）

為了解決2014 R1的問題，作者陳建龍 這樣論述：

《中文核心期刊要目總覽》是由北京大學圖書館主持的研究專案。自1990年起，研究成果已出版了1992、1996、2000、2004、2008、2011、2014等七版。   《中文核心期刊要目總覽（2017年版）》從2016年初開始研究，研究工作由北京大學圖書館和中國高等教育文獻保障體系(CALIS)管理中心共同主持，北京大學圖書館、中國人民大學圖書館、清華大學圖書館、北京師範大學圖書館、北京大學醫學圖書館、中國農業大學圖書館、北京科技大學圖書館、中國科學院文獻情報中心、重慶維普資訊有限公司、中國社會科學院評價研究院、中國學術期刊(光碟版)電子雜誌社、中國人民大學書報資料中心

、中國科學技術資訊研究所、北京萬方資料股份有限公司、國家圖書館等29個單位的126位元專家和工作人員參加了本項研究工作，全國各地7941位學科專家參加了核心期刊表的評審工作。 　　 《中文核心期刊要目總覽（2017年版）》大規模使用文獻計量學方法，經過定量篩選和專家定性評審，從我國正在出版的中文期刊中評選出1983種核心期刊，具有較高的學術水準和使用價值。

卷積神經網路配合資料轉換方法於可重構智慧面性能度量預測之研究

為了解決2014 R1的問題，作者林北辰 這樣論述：

本研究主旨在於使用人工智慧方法，追求快速完成可重構智慧面之輻射場型計算，克服高時間成本的問題。在通訊領域，無線通訊技術提升了頻寬，使傳輸速度加快。此階段的新發展因為高頻特性，面臨著傳輸距離及穿透性遭到弱化的問題，其中一項應對方式是利用可重構智慧面填補訊號盲區。可重構智慧面是一種能夠藉由調整自身相位分布，達到控制環境，在廣闊的角度選擇內自由調整訊號反射方向的設備，但時常得依靠擁有強大運算效能的設備，計算出輻射場型後調整設定。為求以微控制器完成可重構智慧面的反射計算，本研究使用人工智慧方法，在顧及計算成本的條件下建立卷積神經網路的回歸模型，將靠著輸入可重構智慧面設置，推理出相對應的入射角、反射角

、半功率波束寬、方向性、以及旁波瓣位準，此五項被稱為性能度量，是反射效果相關的重要指標。與此同時，將針對部分性能度量項目套用三種不同的資料轉換方法，不只提升回歸模型的預測準確度，也為相關的預測問題提供更有效的資料表達方式。