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另外網站傳送一維陣列至函式也說明：方法一：傳送第一個陣列的位址指標。 void myFunction(int *param) { .... } 方法二：傳送已宣告大小的陣列。 void myFunction( ...
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立臺灣大學 應用力學研究所 吳政忠所指導 張至綱的 以人工智慧結合氣體感測器陣列偵測混合氣體之種類與濃度 （2018），提出二維陣列指標傳遞關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、深度學習、類神經網路、氣體感測器陣列、一氧化碳感測、二氧化硫感測。
而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 闕志達所指導 林柏成的 低複雜度卷積神經網路訓練與其低功耗運算單元電路設計 （2017），提出因為有 深度神經網路、卷積神經網路、量化、ImageNet的重點而找出了 二維陣列指標傳遞的解答。
最後網站第一章認識C語言則補充：學習指標運算子的用法. 利用函數來傳遞指標. 認識指標與陣列之間的關係. 2. 變數的位址. 變數的位址是它所佔位元組裡，第一個位元組的位址：. 10.1 指標概述.
APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!
為了解決二維陣列指標傳遞 的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：
＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題
是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析
、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人
以人工智慧結合氣體感測器陣列偵測混合氣體之種類與濃度
為了解決二維陣列指標傳遞 的問題，作者張至綱 這樣論述：
空氣汙染為近年來逐漸受到重視的議題之一，其中一氧化碳(CO)氣體與二氧化硫(SO2)氣體為兩種空氣汙染指標物。一氧化碳為常見之有害氣體之一，透過燃燒不完全而產生，具有無色、無味之特性，長期超標吸入體內將會損害人體心肺功能，或是產生頭痛、暈眩甚至死亡等現象。二氧化硫也是空氣汙染來源之一，主要為工業石化燃料燃燒所生成，具有無色、不可燃、酸性與腐蝕性等特性，為造成酸雨之主要物質。而空氣中之汙染物成分與濃度必須依靠氣體感測器來進行量測與監控，然而現今氣體感測器存在氣體選擇性不佳之問題，因此本論文將針對氣體選擇性問題提出改善方法，藉由人工智慧結合氣體感測器陣列來偵測一氧化碳與二氧化硫之混合氣體之種類與
濃度。 本研究將建立並使用深度類神經網路與卷積類神經網路兩種模型進行混合氣體之種類判別與濃度預測，並透過四種不同輸入數據型態作為類神經網路輸入資料來源，分別為時間域訊號、讀值偏移量、雷達圖圖像以及時間域影像。由實驗結果發現，時間域訊號、讀值偏移量、雷達圖圖像以及時間域影像之測試誤差依序為7.729、6.482、8.564、5.483 ppm，因此時間域影像作為輸入數據型態並結合卷積類神經網路模型對於混合氣體之種類判斷與濃度分析會有最佳預測結果。在資料分布方面，以氣體感測器多寡、濃度點分布以及資料數量做探討分析，當氣體感測器越多，濃度點分布間距越緊密，資料筆數越多，對於類神經網路模型之整體學習
效益越佳。最後將多元迴歸分析與人工智慧方法進行比較，其測試誤差分別為26.627與5.483 ppm，證明人工智慧適用於氣體種類判別與濃度預測分析，成功改善並解決氣體感測器之選擇性問題，實現偵測空氣中環境之變化與污染並達到監控空氣品質之目的。
APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!
為了解決二維陣列指標傳遞 的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：
＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式
進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及
程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人
低複雜度卷積神經網路訓練與其低功耗運算單元電路設計
為了解決二維陣列指標傳遞 的問題，作者林柏成 這樣論述：
近幾年，深度神經網路(Deep Neural Network)與人工智慧研究因進步的電腦科技而再度被廣泛研究。 神經網路有數種類型，包括: 多層感知器(MLP)，卷積神經網路(CNN)，遞歸神經網路(RNN)等，其中卷積神經網路又被廣泛地應用在影像處理上，諸如影像辨識，物件偵測，自然語言處理，甚至下圍棋； 到了最近，卷積神經網路深度已經可含有百層以上，能解決困難的任務，但是同時，計算上複雜度與傳統多層感知器相比也提高許多。卷積神經網路透過不斷前傳(Forward)影像通過網路計算，與反向(Backward)傳遞誤差值經網路計算，調整網路權重，在損失面上找尋最低點，直到找到最低點為止，得到一最
佳模型； 有了最佳模型，只需將輸入資料通過此網路即可得到網路推理結果。 可見在訓練階段需要消耗大量的計算。本論文使用Floating-point signed digit (FloatSD)演算法，套用在網路訓練與推理上以減輕計算複雜度。 另外，我們再針對網路訓練與推理過程中的各層神經元輸出，以及反向傳遞錯誤值做量化以節省更多的計算。 我們證實深度卷積神經網路在訓練時不需要32位元浮點數，即可達到相近的結果。本論文使用柏克萊大學人工智慧研究中心(BAIR)所開發的Caffe平台做為平台，透過修改Caffe的原始碼實現FloatSD以及其他參數的量化演算法。 我們使用三種影像辨識領域的指標資料集
： MNIST、CIFAR-10、ImageNet (ILSVRC)三種應用做實驗，結果證實在小型影像辨識如MNIST與CIFAR-10上，FloatSD訓練甚至比浮點數訓練還佳； 即便拓展到大型影像辨識如ImageNet上，不需要以浮點數預先訓練的權重，直接用FloatSD演算法即可從頭開始訓練，以top-5正確率超過90%的網路為實驗，得到與浮點版本相差僅0.8%的結果。本論文除了軟體模擬外，亦針對FloatSD設計其運算單元硬體電路，是為組成正在設計中的通用型神經網路晶片之運算單元。 使用FloatSD演算法，時脈閘控，與零項排序技術後，與32位元浮點數版本電路相比，面積是其16.6%，
功耗則是0.72%至10.8%。