問題的答案無所不包論文書籍站
國立陽明交通大學 電子研究所 張錫嘉所指導 李天惠的 應用於5G之LDPC即時矩陣解碼設計與FPGA模擬平台實現 （2021），提出N BOX Turbo關鍵因素是什麼，來自於低密度奇偶檢查碼、第五世代通訊、錯誤更正碼、解碼器、FPGA模擬平台。
而第二篇論文中原大學 機械工程研究所 蔡瑞益所指導 林昇照的 熱暫態模式於電子裝置系統效能最佳化之應用 （2020），提出因為有 熱暫態模擬、系統效能最佳化、CPU溫度暫態預測、機殼溫度暫態預測、粒子群演算法、動態熱管理、系統效能預測、散熱模組、筆記型電腦散熱的重點而找出了 N BOX Turbo的解答。
N BOX Turbo進入發燒排行的影片
HONDA N BOX / ホンダ N-BOX 【試乗レポート】 マイチェンで静粛性が格段にアップ!! コンパクト超えの実力!!
Test Car：Custom L TURBO [コーディネートスタイル]
価格：¥2,099,900
全長×全幅×全高×ホイルベース：3,395×1,475×1,790×2,520mm
車両重量：930kg
駆動方式：FF
動力源：660ccℓ直列3気筒ターボエンジン
最大出力：47kW(64ps)/6,000rpm
最大トルク：104Nm/2,600rpm
一人で撮影しているチャンネルなので、走行シーンが少なめです。その分、内容は濃いめ？
ぜひ最後までご覧ください。
※一般道・ワインディング・高速道路・サーキットでの試乗経験を元にインプレッションを語っています。
※一部音声や走行音、映像を加工・編集・合成して収録しています。
★【チャンネル登録】 【いいね】是非、お願い致します。
★ホンネトークの2ndチャンネルも是非
https://www.youtube.com/channel/UC5p5JMWxGx96lJFBMpPWN9w
★お仕事のご相談、ご用命は
[email protected] まで。
★facebook
https://www.facebook.com/yasutakagomi53
★instagram
https://www.instagram.com/yasutakagomi/
★Twitter
https://twitter.com/e_carlife
★みんカラ（ブログ）
https://minkara.carview.co.jp/userid/342878/blog/
#N-BOX #ホンダ #マイナーチェンジ
應用於5G之LDPC即時矩陣解碼設計與FPGA模擬平台實現
為了解決N BOX Turbo 的問題，作者李天惠 這樣論述：
摘要 iAbstract ii誌謝 iiiContents ivList of Figures viList of Tables viii1 Introduction 11.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Thesis Organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Low Density Parity Check Codes 42.1 In
troduction to LDPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.2 LDPC Decoding Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2.1 Belief-Propagation algorithm(BP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2.2 Normalized Min-Sum algorithm . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 112.2.3 Row-based Layered Normalized Min-Sum . . . . . . . . . . . . . 132.2.4 Reordering Layered Normalized Min-Sum . . . . . . . . . . . . . 172.3 5G NR Characteristics for LDPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.3.1 Introduction of 5G NR standard . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . 19iv2.3.2 Structure of QC-LDPC matrix in 5G NR . . . . . . . . . . . . . . 202.3.3 Characteristic of Reschedulig . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 Decoding Scheme 253.1 Layer Parallel Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.2 Fully Matrix Decoding . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.3 Row-based Early Termination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.4 Proposed Optimization Approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.4.1 On-demand Matrix Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.4.2 Mat
rix-based Early Termination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404 Decoder Hardware Architecture 434.1 Proposed Decoder Core Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.2 ASIC Synthesis Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 525 Subsystem Architecture and I
mplementation Results 555.1 Decoder Subsystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555.1.1 Decoder Subsystem wrapper . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 565.1.2 FPGA Implementation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605.2 Receiver Emulator Subsystem . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 615.2.1 Noise Generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625.2.2 Quantizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.2.3 Error Calculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.2.4 Receiver Emulat
or Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 695.2.5 FPGA Implementation Results and Comparison . . . . . . . . . . . 716 Conclusion 736.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 736.2 Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 74Reference 75
熱暫態模式於電子裝置系統效能最佳化之應用
為了解決N BOX Turbo 的問題，作者林昇照 這樣論述：
動態熱管理機制被廣泛應用在追求外觀時尚、輕薄短小的現代電子裝置上，動態管理系統效能與散熱問題。在業界，有效率地來判定動態熱管理控制機制的最佳參數是必須的。利用藉由集總熱容法及能量法所建立的熱暫態模擬方法，來預測中央處理器及機殼溫度的熱暫態變化，可用來取代系統效能最佳化過程中所必須經歷的散熱測試，以縮短效能最佳化所需的作業時間。受測機台的熱暫態模擬參數，可由定功率熱測試所產生的熱暫態實驗數據，透過最小平方方法，或是經由執行一般應用程式所產生的熱暫態實驗數據，再利用粒子群演算法而求得。在所有樣本機台測試數據中，熱暫態模擬的預測誤差在9.1%之內。系統效能最佳化後的最佳控制參數，能藉由最大化額外增
加效能法求得，以最大化系統效能並平衡系統散熱需求。實驗數據顯示，在一台惠普公司裝置有英特爾第十一代酷睿i7 中央處理器 (i7-1185G7) 的Corvette機台上，中央處理器及機殼溫度與藉由熱暫態模擬法預測的結果完全吻合。並且，系統效能經過最佳化之後，效能也比最佳化前增加了27.49%。在這個實際的應用例子裡，經由熱暫態模擬進行系統效能最佳化所花的時間，也能由十個小時縮短至五個小時。