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1.19 2複製的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦高洪岩寫的 NoSQL開發完美方案：Redis+Docker高性能虛擬化實戰 和（瑞士）達里奧·弗羅來若克勞迪奧·米提西的 仿生人工智能都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和國防工業所出版 。
國防大學 戰略研究所 郁瑞麟所指導 楊中元的 美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例 （2021），提出1.19 2複製關鍵因素是什麼，來自於華為、5G、科技戰、川普、美中關係。
而第二篇論文國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 楊武所指導 鄭弘昇的 基於多面體編譯技術應用於GPU程式記憶體分配優化 （2021），提出因為有 多面體編譯、圖形處理器記憶體架構、圖形處理器通用計算、資料再用行為、資料佈局最佳化的重點而找出了 1.19 2複製的解答。
NoSQL開發完美方案：Redis+Docker高性能虛擬化實戰
為了解決1.19 2複製 的問題，作者高洪岩 這樣論述：
還在MySQL嗎？ 全世界都在NoSQL了，首選當然就是Redis！ 好裝好用還能用Docker做叢集分佈，帶你進入巨量資料的世界。 絕大多數Redis初學者只會拿Redis當Map用，只會在單機環境上只會針對String資料類型進行SET和GET操作，這當然不是Redis！Redis本身就支援多台叢集的功能，這才是NoSQL的精神所在。當系統出現大量存取需求時，單台Redis伺服器並沒有形成高可用的運行環境，這也是大家使用Redis最常見的錯誤。 本書程式設計師提供一本實戰開發的Redis圖書，包括高頻使用的Redis運行維護知識、使用常用的Redis Java Client
API框架Jedis來操作Redis伺服器的知識和技能。書中充實地介紹了常用Command命令的使用方法，介紹的命令的覆蓋率達到90%以上。當然最流行的Docker佈署方式也是Redis的最佳拍檔，本書也完全介紹。 ▌本書重點 完整解析Redis的5大資料類型String、Hash、List、Set和Sorted Set Connection類型命令 Key類型命令 HyperLogLog、Redis Bloom布隆篩檢程式 控制頻率的Redis-Cell模組 高性能佇列的Pub/Sub命令 資料排序統計的Streaming 批次執行的Pipelinin
g 持久化、主從複製以及檢查點的故障發現/轉移 使用ACL來對Key進行保護 ▌目標讀者 所有使用 Redis 和 Jedis 進行程式設計的開發人員。 伺服器和資料儲存系統開發人員。 分散式系統架構師。 網際網路技術程式設計師。 網際網路技術架構師。
美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例
為了解決1.19 2複製 的問題，作者楊中元 這樣論述：
美國總統川普自2018年起以國家安全為由，陸續對中國發起科技制裁，以採取全政府的遏制戰略，透過行政、立法、司法等機構制定技術、人員、投資等一系列限制措施，並聯合盟國對中國華為公司進行科技圍堵。由於5G通訊技術被稱為下一代工業革命的核心，結合大數據、雲端、物聯網、人工智慧等，在未來經濟、軍事領域具有革命性影響力。而華為5G在此一領域專利數、市佔率、產業鍵等皆具世界領先優勢，基此，本文檢視美國川普政府運用政治、經濟、法律、外交等手段，對中國華為進行全方位遏制所產生的影響。本文發現在美國川普政府的各項遏制政策中，以「出口管制」及「外交圍堵」政策具有相當成效，「限制人員交流」政策次之，「限制中國對美
國投資」政策再次之。另外，由於美國對華為的制裁，亦導致全球半導體產業走向區域化，鑑此，台灣應及早因應及擬定預備方案，以強化整體半導體產業與多元發展。
仿生人工智能
為了解決1.19 2複製 的問題，作者（瑞士）達里奧·弗羅來若克勞迪奧·米提西 這樣論述：
《仿生人工智慧》旨在為仿生人工智慧提供一個系統性的入門介紹，並為工程師提供實現設計原理的工具箱。以理論方法與軟硬體技術相結合的方式解釋仿生人工智慧的應用。《仿生人工智慧》分為七章，逐步引導讀者進入到不同時間和空間尺度的生物系統和人工系統中。 在時間尺度上，從進化系統開始、穿越發育及學習系統、再到與環境及個體交互的行為系統。在空間尺度上，從細胞、神經元開始到多細胞有機體，再到由個體組成的群體系統。對每個系統的介紹都是以其生物背景開始再通過描述工程方法和技術來進行。每章結尾展望新的發展及進一步的閱讀建議。 達裡奧·弗羅來若（Dario Floreano）是瑞士聯邦技術學院洛桑
分校（EPFL）智慧系統實驗室主任。他是《進化機器人——生物學、智慧化和自組織機器技術》（MlT出版社，2000）一書的合著者。 克勞迪奧·米提西（Claudio Mattiussi）是獨立研究員，其研究興趣包括計算智慧、概率工程以及對物理學領域問題進行一致性數值推演等。 第1章 進化系統 1.1進化理論的支柱 1.2基因型 1.2.1基因表達 1.2.2遺傳突變 1.2.3非遺傳DNA 1.3人工進化 1.4遺傳表示 1.4.1離散表示 1.4.2實值表示 1.4.3樹形表示 1.4.4進化性 1.5初始化種群 1.6適應度函數 1.7選擇與複製 1.8遺傳運算元 1.
8.1交叉 1.8.2變異 1.9進化度量 1.10進化演算法類型 1.11模式理論 1.12與人類設計可比的進化 1.12.1實例：天線進化 1.13進化電子學 1.14進化電子學經驗教訓 1.15抽象的作用 1.16類比與數位電路 1.17外部進化與內部進化 1.18數位設計 1.19進化數位設計 1.19.1例1：機器人控制器的進化 1.19.2實例2：數位電路的進化 1.19.3實例3：FPGA進化實例中對傳統抽象的超越 1.20模擬設計 1.21進化模擬設計 1.21.1實例：高斯信號生成器的進化 1.22多目標與約束 1.23設計驗證 1.24結束語 1.25閱讀建議 第2章 細
胞系統 2.1基本構成 2.2細胞自動機 2.2.1特殊規則 2.2.2時空圖 2.3細胞系統建模 2.3.1舉例：基礎交通CA 2.3.2細胞模型備註 2.4一些經典的CA 2.4.1初等的CA 2.4.2康威的生命遊戲 2.5其他細胞系統 2.5.1非均勻CA 2.5.2非同步CA 2.5.3概率CA 2.5.4粒子CA 2.5.5耦合映射網格 2.5.6細胞神經網路 2.5.7具有多細胞空間的細胞系統 2.6計算 2.7人工生命 2.7.1與生物學的對應關係 2.8複雜系統 2.9細胞系統的分解與合成 2.9.1分解 2.9.2合成 2.10結束語 2.11閱讀建議 第3章 神經系統
3.1生物神經系統 3.1.1神經拓撲 3.1.2神經通信 3.1.3神經拓撲學 3.2人工神經網路 3.3神經元模型 3.4結構 3.5信號編碼 3.6突觸可塑性 3.7非監督學習 3.7.1特徵檢測 3.7.2多層特徵檢測 3.7.3自組織映射 3.7.4自我調整共振理論 3.7.5記憶形成 3.8監督學習 3.8.1誤差反向傳播 3.8.2使用反向傳播 3.8.3反向傳播應用實例 3.9強化學習 3.10神經網路的進化 3.10.1進化和學習 3.11神經硬體 3.12混合神經系統 3.13結束語 3.14閱讀建議 第4章 發育系統 4.1發育表徵的潛在優勢 4.2重寫系統 4.2.1
L系統 4.2.2龜形圖示解釋與結果展現 4.2.3電路與網路：L系統的圖形解讀 4.2.4植物、樹枝和子網：帶括弧的L系統 4.2.5主題的變化：隨機L系統 4.2.6數值和條件：參數L系統 4.2.7信號和調節：上下文敏感的L系統 4.2.8評價重寫系統 4.3發育系統的合成 4.4進化與發育 4.5定義人工進化發育系統 4.6進化重寫系統 4.6.1二進位表示 4.6.2句法表示 4.6.3矩陣重寫實例 4.6.4樹形表示 4.7進化發育程式 4.7.1細胞編碼實例 4.8進化發育過程 4.8.1顯型可塑性實例 4.8.2形態基因 4.8.3舉例：形態發生系統 4.8.4內在人工發育 4
.8.5細胞物理學 4.9結束語 4.10閱讀建議 第5章 免疫系統 5.1生物免疫系統機理 5.1.1固有免疫系統 5.1.2固有免疫的局限 5.1.3子系統監控 5.1.4自我調整免疫系統 5.1.5自我調整免疫的局限 5.2生物免疫系統的構成 5.3人工免疫系統的經驗 5.4演算法與應用 5.5形狀空間 5.5.1實例：疫苗設計 5.6負向選擇演算法 5.7克隆選擇演算法 5.8實例 5.8.1人工免疫系統與羽量級入侵偵測系統 5.8.2免疫電子學 5.9結束語 5.10閱讀建議 第6章 行為系統 6.1認知科學中的行為 6.2人工智慧中的行為 6.3基於行為的機器人 6.3.1實例
1：移動機器人的導航 6.3.2實例2：智能輪椅 6.4仿生機器人 6.4.1實例1：基於視覺的飛行機器人 6.4.2實例2：輪式腿 6.4.3實例3：爬牆 6.4.4實例4：仿人機器人 6.5作為生物模型的機器人 6.5.1實例1：嗚叫識別和定位 6.5.2實例2：基於視覺的歸位元 6.5.3實例3：從游泳到爬行 6.6機器人學習 6.6.1基於價值的學習 6.6.2學習和形態學變化 6.6.3模仿學習 6.7行為系統的進化 6.7.1實例1：無碰撞導航 6.7.2實例2：行走 6.7.3實例3：基於視覺的導航 6.7.4實例4：計算神經行為學 6.8行為系統中的進化和學習 6.8.1實例1
：自學控制器的進化 6.8.2實例2：學習能力進化 6.8.3實例3：無突觸可塑性的類學習行為的進化 6.9行為系統中的進化與神經發育 6.10機體與控制的協同進化 6.11自我複製 6.12模擬與實現 6.13結束語 6.14閱讀建議 第7章 集群系統 7.1生物自組織 7.1.1聚合 7.1.2聚類 7.1.3築巢 7.1.4覓食 7.1.5分工 7.2粒子群優化演算法 7.3蟻群優化演算法 7.4群體機器人 7.4.1例1：協調探測 7.4.2例2：傳送和聚類 7.4.3例3：重構 7.5協同進化動力學：生物模型 7.5.1捕食競爭 7.5.2合作 7.6競爭系統的人工進化 7.6.1
Tierra 7.6.2程式的競爭性協同進化 7.6.3競爭性協同進化進展 7.6.4行為系統的競爭性協同進化 7.6.5競爭性協同進化中個體發育的可塑性 7.7協同人工進化 7.7.1進化條件和任務要求 7.7.2通信進化 7.8結束語 7.9閱讀建議 結論 參考文獻
基於多面體編譯技術應用於GPU程式記憶體分配優化
為了解決1.19 2複製 的問題，作者鄭弘昇 這樣論述：
近年來，像 Halide 和 TVM 等研究，他們為用戶提供一種更靈活的方式撰寫 GPU 程式，而不必處理 GPU 的開發細節。GPU 是個適合平行計算任務的硬體，並且具相對複雜的記憶體階層結構，但是在自動生成 GPU 程式領域中如何利用 GPU 的記憶體階層結構仍然是個問題。在本論文中，我們通過設計一種檢測程式的資料再用(Data Reuse)的算法，並考慮其他 GPU 的資料存取特性，來解決在基於多面體編譯 GPU 編譯器如何為每個陣列引用找到更好的儲存器映射問題。最後，使用這些訊息構造出一個啟發式決策流程來優化儲存器映射。在我們的研究中，首先設計了基於排程樹的資料再用算法，並以此改進了
PPCG 的資料佈局優化，與 PPCG 的資料佈局優化相比，在 CUDA 平台上，我們有約 1.19 倍的效能提升，此外，我們還在 PPCG 支援了紋理記憶體(Texture Memory)的程式碼生成，含有紋理記憶體的資料佈局優化，相比於 PPCG 達到 1.94 倍的效能提升。