[爆卦]平面面積計算是什麼?優點缺點精華區懶人包

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 同時也有303部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅alex lam,也在其Youtube影片中提到,【綠置居2021價錢】 房委會將以市價5折發售啟鑽苑單位,樓價由約118萬元至約385萬元不等,平均呎價為7390元,而上期綠置居的525個重推柴灣蝶翠苑及青衣青富苑單位亦同樣以市價5折發售。約800個租置計劃的回收單位,定價介乎約14萬元至126萬元,最終售價取決於銷售計劃將推售的單位。 【綠置...

平面面積計算 在 高均數學/升學帳 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 20:59:51

【考試寫不完怎麼辦】 前幾天有同學私訊老師 「要從前標到頂標要做的努力是什麼」 「考試都會寫但是寫不完怎麼辦」 在老師的起手式課程裡有和大家分享到 要考好學測數學有三個階段: 分別是奠定厚實數學基礎、培養敏感度、提升解題技巧 奠定厚實基礎可以讓同學獲得均標~前標的成績 培養數學敏感度則能提高到前...

平面面積計算 在 余海峯 David Yu | Astrophysicist Instagram 的精選貼文

2021-01-05 15:21:15

去年,我花了兩個星期寫出《地球依然在動》一文,盡力把所有涉及的物理原理以淺白的文字解釋清楚,而且盡可能不犧牲技術上的細節正確性。這是我近年寫得最滿意的科普文之一。 . 地球會運動,而這運動由幾個部分組成:自轉、公轉,以及隨太陽環繞銀河系中心運行(其實還有自轉軸的進動和擺動,以及受其他行星重力影響等等...

平面面積計算 在 Sherlock Instagram 的最佳解答

2021-08-03 15:01:36

. 《指考準備心得分享》 最近是過年期間 又是寒假  預計是再幾天的休息後開始讀書做事 所以最近算是蠻有空的 但也沒什麼讀書的內容或筆記能發 就寫點有關”指考準備”的分享文吧   首先這會是大部分同學考完學測後會開始思考的問題  因為每個人的心態 目標 想法不盡相同 我就不做什麼統整性的...

  • 平面面積計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2021-08-31 15:01:23
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    摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破

    TO 精選觀點2021-08-26

    【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)

    AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。

    作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

    自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。

    一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。

    不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。

    Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

    用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸

    De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

    要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。

    「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」

    這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。

    晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

    由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。

    但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。

    隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

    這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

    Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

    與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

    而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

    面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

    工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

    全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。

    除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。

    晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

    附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
    摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
    在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
    晶片定制會更普遍

    資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

  • 平面面積計算 在 裝修佬 - 香港一站式網上裝修平台 Facebook 的最佳貼文

    2021-05-01 22:30:00
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  • 平面面積計算 在 莊瑞雄 Facebook 的最佳貼文

    2021-04-28 17:20:00
    有 960 人按讚

    保障消費者權益 ​ 內政部要合理規範公設比​🏢

    成家是許多台灣人的人生目標之一,然而辛苦打拼購入的房子,如果因為公設比太高,使得住起來的感覺沒那麼大,會讓人感到很怨嘆。​​

    許多新的建築物,為了推銷,會主打像是挑高門廳、室內游泳池、圖書館、交誼廳、健身房,看起來很豪華。但也要花錢去維護,還要管理費,舉個例子,台北市大樓平均管理費一坪120,權狀四十坪、公設三十五%,一個月繳四千八,其中1680卻是分攤維護這些設施,花錢如果還有在使用還划得來,若只是維護這些門面,對沒使用的人,並沒甚麼意義。​

    又例如在土地登記規則上,關於車位的部分登記的坪數,多數的坪數車位,都被收十坪的錢,這個被包含車位本身大小和車道空間,但實際車位大小根本不大,而車道的面積的錢也被灌到大公裡面,讓全體住戶不管你有沒有買車位都要分攤這些購入費用與管理費,這是需要檢討改進的,地下停車位與平面的公設比該去做分開計算,對這些沒有購買車位的住戶才是公平的。​

    簡單來說,我這邊提出一個比例,希望內政部要盡快處理:​

    🎯(大公+小公)÷(主建物面積+陽台+雨遮)×100%=合理公設比​
    ✔️7樓以下建築物公設比應小於15%​
    ✔️7-12樓建築物公設比應小於20%
    ✔️12樓以上建築物公設比應小於25%

    另外,無障礙設施的部分,像是無障礙的停車位格,兩個車位中間應該要有斜線間隔,以便嬰兒車或輪椅使用,但是有些建築中,只有畫出斜線的下車區,兩側仍用一般停車位的寬度來規劃,車子停進去、格子很小,常會造成兩個相鄰車位車主之間的紛爭,對管委會來說也很頭痛。​

    所以我建議相關法規要與時俱進,修正或審查設計圖的時候,就應該要求 #無障礙停車位的空間要有更寬容的標準,讓輪椅或嬰兒車等能順利進出、上下車。​

    #NewPingTung​
    #屏東雄讚