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op放大器計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊善國 寫的 應用電子學(第二版)(精裝本) 和楊善國的 應用電子學(精裝本)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和全華圖書所出版 。
國立中山大學 電機工程學系研究所 王朝欽所指導 郭千平的 人工智慧應用之超低功耗單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體與高效率神經網路硬體加速器 （2021），提出op放大器計算關鍵因素是什麼，來自於單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體、低功耗、靜態雜訊邊際、位元存取耗能、神經網路加速器。
而第二篇論文國立聯合大學 機械工程學系碩士班 鄧琴書、阮瑞祥所指導 鄭又瑋的 人工智慧辨識心電圖對心血管疾病的判斷 （2021），提出因為有 人工智慧的重點而找出了 op放大器計算的解答。
應用電子學(第二版)(精裝本)
為了解決op放大器計算 的問題，作者楊善國 這樣論述：
作者依教學經驗及專業知識，並為兼顧學習內容及學習效果，本書由最基礎的半導體材料及PN接面開始講起，到雙層元件(二極體)、三層元件(電晶體)、四層元件(閘流體)、線性積體電路-OP，到常用的應用電路包括：運算放大器構成之應用電路、電壓調整器、主動濾波器、功率放大器等，使學生可習得電子元件及其構成電路的基礎知識。另修習本科目的學生可能來自不同的專業背景，對電學的觀念及基礎或有所不同，為顧及對電學較生疏學生的需要，特別增加「電學基本概念複習」一章(第零章)，使學生具有起碼的電路基礎，以協助學生進入電子電路之領域，並助益往後的教學。 本書特色 1.本書由最基礎的半導體材料及PN接
面開始講起，到雙層元件(二極體)、三層元件(電晶體)、四層元件(閘流體)、線性積體電路-OP，到常用的應用電路，使學生可習得電子元件及其所構成電路的基礎知識。 2.修習本科目的學生可能來自不同的專業背景，對電學的觀念及基礎或有不同，特別增加「電學基本概念複習」，使學生具有基礎的電路概念，以協助學生進入電子電路之領域，並助益往後的教學。 3.本書適用大學、科大機械、自動化科系『應用電子學』、『電子學』課程使用。
人工智慧應用之超低功耗單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體與高效率神經網路硬體加速器
為了解決op放大器計算 的問題，作者郭千平 這樣論述：
近年來人工智慧(AI)已經成為全世界最熱門議題之一，但也遇到瓶頸，如硬體架構的發展。而未來以人工智慧的發展來說，資料量將會是爆炸性的成長，其使用的能量也會迅速提升，故硬體架構大幅降低功耗將成為AI非常重要的發展與研究目標。本論文第一個主題提出一超低功耗且高靜態雜訊邊際之單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體，主要為了解決以前單端靜態隨機存取記憶體所產生的低靜態雜訊邊際(SNM)不足之問題，此設計中提出利用上拉(pull-up)~PMOS和高Vthn NMOS當作開關，使得記憶體單元不再受到雜訊的干擾。除此之外，還在位線(BL)與反位線($\rm\overline{BL}$)之間加入新設計之正回授感測
運算放大器(PFOS)，以減少讀取時間的延遲，也藉此產生全擺幅輸出。另外加入電壓模式選擇電路(VMS)，從而降低了整體的待機功耗。最後以TSMC 40~nm CMOS製程實現，量測結果與模擬結果符合都能達到200 MHz的操作頻率，而量測結果的energy/access和energy/bit分別為0.2313 pJ、 0.00723 pJ。本論文第二個主題提出一個應用於物件偵測之低功耗高效能神經網路硬體加速器，此設計提出新型用於控制DMA~(AXI wapper)硬體架構以及新的Reshape模組的中介控制器(Inter-Controller)，而新的Reshape模組係以輸入靜態隨機存取記憶
體內的各個像素進行重新排列，並連同進行Padding的方式，展示一新式低功耗且高效能的硬體加速器。量測結果證實效能(GOPS)為40.96，功耗則為196.8 mW。
應用電子學(精裝本)
為了解決op放大器計算 的問題，作者楊善國 這樣論述：
作者依教學經驗及專業知識，並為兼顧學習內容及學習效果，本書由最基礎的半導體材料及PN接面開始講起，到雙層元件(二極體)、三層元件(電晶體)、四層元件(閘流體)、線性積體電路-OP，到常用的應用電路包括：運算放大器構成之應用電路、電壓調整器、主動濾波器、功率放大器等，使學生可習得電子元件及其構成電路的基礎知識。另修習本科目的學生可能來自不同的專業背景，對電學的觀念及基礎或有所不同，為顧及對電學較生疏學生的需要，特別增加「電學基本概念複習」一章(第零章)，使學生具有起碼的電路基礎，以協助學生進入電子電路之領域，並助益往後的教學。 本書特色 1.本書由最基礎的半導體材料及PN接
面開始講起，到雙層元件(二極體)、三層元件(電晶體)、四層元件(閘流體)、線性積體電路-OP，到常用的應用電路，使學生可習得電子元件及其所構成電路的基礎知識。 2.修習本科目的學生可能來自不同的專業背景，對電學的觀念及基礎或有不同，特別增加「電學基本概念複習」，使學生具有基礎的電路概念，以協助學生進入電子電路之領域，並助益往後的教學。 3.本書適用大學、科大機械、自動化科系『應用電子學』、『電子學』課程使用。
人工智慧辨識心電圖對心血管疾病的判斷
為了解決op放大器計算 的問題，作者鄭又瑋 這樣論述：
本論文探討人工智慧辨識心電圖對心血管疾病的判斷，使用Arduino透過ua741組成心跳監測器收集心電圖(Electrocardiography, ECG) ，利用樹莓派(Raspberry Pi)組成網路叢集(cluster)；透過python 來讀取MIT-BIH心律不整資料庫進行人工智慧（Artificial Intelligence，AI）當中的機器學習 (Machine Learning)、支撐向量機(Support Vector Machine, SVM)與卷積層神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）從資料中學習並分析模
型去辨識心血管疾病，並且比較三種學習方式，實現對心血管疾病的判斷。