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Porsche - Silver Steeds: Porsche Racing: A Dedication 1948 to 1965

為了解決A 1 racing的問題，作者Smith, Roy 這樣論述：

Roy Smith is a retired company director who has a lifelong passion for motorsport, and, since 1968, Alpine Renault in particular. He began writing in the 1960s for club magazines, mainly interviews with the notables of the time. A 40-year business career in sales and marketing developed an attention

for detail that was required for the preparation of his published works Alpine & Renault - the sports prototypes (two volumes), Alpine & Renault- the development of the first Turbo Formula 1 cars and AMEDEE GORDINI - a true racing legend. As a journalist he has written many historic motorsport and

Alpine Renault-related articles for various magazines in Europe and USA. He is the UK historic correspondent for the French magazine Retro Passion and the Alpine Renault magazine, Mille Miles. He also contributes to several websites. His aim is to provide the newcomer and enthusiasts alike with a ＂g

ood read,＂ as well as being technically informative. Widely acclaimed in reviews, he was presented with the Guild of Motoring Writers Mercedez Benz award and the Montagu of Beaulieu Trophy in 2010.

A 1 racing進入發燒排行的影片

以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用

為了解決A 1 racing的問題，作者陳威仁 這樣論述：

電壓調節技術(voltage scaling)在提高數位系統的能源效益方面具有相當大的潛力。然而，其節能效益在極大程度上受制於系統中穩壓電路之性能。本論文旨在提出一種可打破此限制的基於時序錯誤導向之電源軌調變技術，並以此技術實現細緻化的電壓調節。所提出之技術只需要少數電壓檔位，即可利用電源軌抖動(supply rail voltage dithering)的方式來近似出細緻化電壓調節的效果。因此，所提出之方法可以顯著降低晶片內穩壓電路的設計開銷。由於數位式低壓降線性穩壓器(digital low-dropout regulator, DLDO)具有無縫整合：（一）穩定輸出電壓、（二）電源軌抖

動、以及（三）電源閘控(power gating)等技術之特性，因此本論文利用DLDO來實現所提出之電源軌調變技術。為了精確與快速地實現適用於不同應用場景之DLDO電路，本論文也提出一種具有快速週轉時間的DLDO設計方法，並實際以一高性能DLDO設計為例驗證其效益。實驗結果指出，使用了聯電110奈米製程所製造的DLDO測試晶片展現出3毫伏特的超低漣波、67奈秒的輕載至重載暫態響應及250奈秒的重載至輕載暫態響應。與最先進的DLDO設計相比，該DLDO具有更簡潔的硬體架構且在品質因數(figure of merit)方面展現出高度競爭力。而後，本文以一種基於DLDO的抖動電源 (dithered

power supply)來實現所提出之電源軌調變技術。為了驗證所提出技術之效益，我們使用了一個具有時序錯誤偵測與修正能力之可程式化DSP資料路徑(datapath)作為測試載體。此測試晶片以台積電65奈米低功耗製程實現，而研究結果表明，所提出之電源軌調變技術有助於回收設計階段時留下之保守設計餘裕(design margin)並提高能源效率。量測結果指出，當該DSP資料路徑被程式化為一個無限脈衝響(infinite impulse response)數位濾波器以執行低通濾波時，所提技術之節能效益最高可達30.8%。最後，本論文將所提出之電源軌調變技術應用於即時影像處理系統中並探索其先天的容錯

能力。我們利用人眼視覺可將視訊中相鄰影格及影格中鄰近畫素進行視覺積分的特性，來達到即使不須對時序錯誤進行主動偵測及修正也能維持一定視覺品質的效果。因此，藉由巧妙安排容許時序錯誤發生之位置（藉由降低操作電壓），因時序錯誤所產生的錯誤畫素即可主動被人眼濾除。 該測試晶片以聯電40奈米製程實現，其搭載了一個即時視訊縮放引擎作為測試載具。在實驗結果中，該測試晶片展現了高達35%的節能效益，並能在不需對時序錯誤做出任何修正、且不須更動資料路徑架構的狀況下，仍能維持良好的主觀視覺感受。在五分制的平均主觀意見分數(mean opinion score)評量中，各類型的畫面皆達4分以上。而在客觀評量方面，峰值

信號雜訊比(peak signal-to-noise ratio)皆高於30分貝。

Murray Walker: Incredible!: A Tribute to a Formula 1 Legend

為了解決A 1 racing的問題，作者Hamilton, Maurice 這樣論述：

A celebration of the extraordinary life of legendary commentator Murray Walker, with tributes from key figures in Formula 1 and motorsport. Murray Walker was the voice of Formula One, matching the thrill of the track with his equally fast-paced and exhilarating commentary, delivering the euphoria of

motor racing to millions. Commentating on his first grand prix for the BBC at Silverstone in 1949, Murray’s broadcasting career spanned over fifty years. His natural warmth and infectious enthusiasm won great affection with audiences, whilst his passion and knowledge of motorsport allowed him to h

one his instinctive presenting style into a craft. When Murray passed away in March 2021, tributes came flooding in from every corner of the sporting world. This book, compiled by Murray’s great friend and colleague Maurice Hamilton, celebrates the extraordinary life of this truly legendary man. Wi

th contributions from drivers and industry figures, and many friends from the world of motorsport and beyond, Incredible! combines fond memories, never-before-told stories and famous Murrayisms with reflections on the highlights of a life lived at full throttle. Maurice Hamilton has been covering

Formula 1 as a freelance journalist since 1977. He has attended more than 450 Grands Prix, including every race since 1984. The author of 19 books, Hamilton also commentates on the Grands Prix for BBC Radio 5 Live.

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決A 1 racing的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。