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國立陽明交通大學 環境與職業衛生研究所 潘文驥所指導 上官瑋娟的 耳聲傳射於聽力保護計畫之角色 (2021),提出win10 windows update關鍵因素是什麼,來自於耳聲傳射、職業噪音性聽力損失、聽力保護計畫、噪音量測、聽力篩檢。

而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 羅習五所指導 林翰廷的 使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖 (2021),提出因為有 有限等待的重點而找出了 win10 windows update的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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Windows 10超級練功坊

為了解決win10 windows update的問題,作者PCuSER研究室 這樣論述:

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[26-May-2020 Update]
有觀眾提醒我地 Corsair SF750 Platinum 最近既災情,香港最近發售既批次應該都過左 19年第50週既, 所以新買唔洗擔心, 之前買落都唔洗太驚, 畢竟有保養而且果個Defect 唔會燒埋你電腦入面既其他零件

拖左咁耐,終於有機會教大家砌 ITX 既時候有咩要留意既!
今日就同大家講下點樣 PICK 零件啦!
雖然每隻 ITX 機箱既限制都有唔同, 但我相信睇完條片既你都會略知一二, 知道點做自己既功課~

Windows 10 安裝教學: https://youtu.be/ilX9w0hAld0

Parts List:
Link 版: https://bit.ly/2SX9oa1
圖片版: https://i.imgur.com/DGmNpC0.png

中央處理器 ► AMD Ryzen 7 3700X 8核16線程 Box (含散熱風扇)
主機板 ► ASRock 華擎 Fatal1ty B450 Gaming-ITX/ac ITX 主機板
RAM (記憶體) ► Corsair VENGEANCE LPX DDR4 3600 MHz 16GB (8GB X 2) (CMK16GX4M2D3600C18)
SSD (固態硬碟) ► Samsung 三星 PM981a 256GB 3D TLC M.2 NVMe PCIe 3.0 x4 SSD
顯示卡
► MSI 微星 RTX 2070 VENTUS GP 顯示卡
電源 ► Corsair SF750 Platinum 750W 80Plus Platinum 鉑金牌 全模組 火牛 (7年保)
機箱 ► Fractal Design Node 202 - Black
風冷散熱器 ► CRYORIG C7 G LOW PROFILE 風冷散熱器

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耳聲傳射於聽力保護計畫之角色

為了解決win10 windows update的問題,作者上官瑋娟 這樣論述:

背景:職業噪音性聽損為國內常見之職業病。警消人員健康檢查雖包含聽力檢查,卻無量測資料說明其噪音暴露危害情形及與聽力之相關性。目的:針對警消義交進行職場噪音量測、檢視其聽力狀況,並將兩者作分析。方法:於2020年9月開始、為期一年的聽力資料收集(純音聽力與耳聲傳射)和職場噪音量測(同時收錄3種模式),並進行健康狀態與聽覺問卷調查。受試者為36名警消義交和36名醫院員工(為對照組),比較兩組噪音與聽力之差異。使用單變量分析單一音頻耳聲傳射與純音聽力之相關強度、繪製接受者操作特性曲線(receiver operating characteristic, ROC curve)判斷耳聲傳射預測該頻率聽

損與否之準確性、使用多變量分析(典型相關與多元迴歸分析)將單一刺激音頻耳聲傳射對純音聽力(世界衛生組織標準、中音頻率、高音頻率)預測之角色與權重作定調。結果:兩組聽損程度多處於正常範圍、警消義交組於劣耳高音頻率聽閾(3000、4000、6000赫茲平均值)有6人(16.7%)超過25分貝;4人輕度、2人中度聽損。除左耳中音頻率外、兩組聽閾於各耳各頻率區皆有顯著差異。兩組職場噪音劑量中位數於各種標準皆有顯著差異。使用耳聲傳射訊號強度建立職業噪音聽損模型,以右耳2000、3000、5000赫茲和左耳3000、6000赫茲較具模型解釋力。結論:本研究警消義交於工作期間所進行之個人噪音量測,顯示無職場

噪音危害,但仍需考量個人輪班、任務型態之差異。變頻產物耳聲傳射預測聽力準確度高、亦為噪音性聽力損失模型中重要之解釋變數;建議具有聽損風險的行業、於職前健康檢查時作為勞工聽力相關評估工具。

使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖

為了解決win10 windows update的問題,作者林翰廷 這樣論述:

在現代的 CPU 中,存取 shared data 的效率會隨著核心數增加而下降,在物理上,最遠的傳輸距離也會增加。然而目前的 non-uniform memoryaccess (NUMA)-aware lock algorithm 只以 CPU socket 為單位對之中核心的transmission cost 進行優化,並沒有完整利用整個多核心處理器的connection network,因此在核心之間會產生的大量的 transmission cost,雖然每個 cost 不大,但仍會限制多核心處理器的 scalability。對於這個現象,一般會用較複雜的演算法來降低 transmis

sion cost,但這個做法難點是降低的 transmission cost 很難彌補演算法時間複雜度的上升,這也是這篇論文提出的方法要解決的問題。1本篇論文提出的方法叫 Routing on Network-on-chip (RON),主要使用routing table 來最小化核心之間的 transmission cost。在這個方法當中,會先行算出核心之間最佳的傳輸順序 (route),再依此順序傳遞 lock。根據這個傳輸路徑,RON 會以"單向循環"的 policy 傳遞 lock 與 data,而這個policy 可以達到兩個目的: (1)最小化 data 的 transmiss

ion cost、(2)bounded waiting。依據最佳傳輸路徑除了達到 (1)以外,每個在路徑上的核心也都一定會被訪問,所以可以達到 (2)。本篇論文使用 microbenchmark與 multi-core benchmark 進行量化分析與檢視 RON 在不同 workload 下的效能表現。 以 google LevelDB 進行實測,在 user space 下,RON 的效能比 C-BOMCS、ShflLock 高出 5.8%、3.2%;在 oversubscribe (thread 數量高於核心數)的情況下,RON-plock 的效能比 C-BO-MCS-B、ShflLo

ck-B 高出 1.7 倍、13.3 倍,而且 RON-plock 的空間複雜度為 O (1)。