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超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決關鍵字流量查詢的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！   　　生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。   　　主要章節 　　・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 　　・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術

搜尋 　　・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail 　　・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 　　・線上地圖（MAP）和申請我的商家 　　・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 　　・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 　　・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 　　・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 　　・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 　　・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 　　・YouTube：影片上傳／編修／行銷 　　・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋 　

　・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 　　・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程   　　目標讀者 　　・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 　　・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 　　・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人   本書特色   　　系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 　　操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 　　強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力

關鍵字流量查詢進入發燒排行的影片

辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統

為了解決關鍵字流量查詢的問題，作者鄧有成 這樣論述：

本篇論文中，通過嵌入式系統(embedded system)實現深度學習(deep learning)，設計辨識與計數的系統，提出了追蹤車流以及人流的計數方案。本論文分成三部分，第一部分，通過神經運算棒加強的深度學習做目標辨識，目標物件為道路常見的交通工具，車子、以及行人，第二部分，建構了目標追蹤法，依據在視訊流的連續幀中，比較已知目標和新出現目標之間的歐氏距離，持續追蹤目標到檢測區或消失。第三部分，在螢幕上設置感興趣區，當目標的辨識及追蹤完成後，系統會根據閥值進行資料處理。本篇論文的研究貢獻如下:1. 耗費低成本且易部屬多數做深度學習運算皆仰賴運算能力較高的 CPU 以及顯示卡，嵌入式系統

售價低廉且體積小，使用免費的 Python 進行程式編譯。2. 節省人力取代人力在街頭使用計數器。3. 有效辨別目標目前道路計數方法是使用車輛通過路面下安裝的感測器，但此方法無法辨識通過目標的種類。4. 流量數據取得流量數據，整合大數據，為智慧化城市和物聯網發展作貢獻。關鍵字:目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。

用實務案例學會Linux網管程式設計 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決關鍵字流量查詢的問題，作者李至欽 這樣論述：

　　1.重點式整理：各章節涵蓋的內容，易學易懂，使讀者花最少時間獲取最大效果。 　　2.範例說明：每章皆有重要範例，使讀者輕鬆瞭解觀念，進一步應用複雜程式架構。 　　3.實務案例 : 各章末附有網管程式案例，以實際解說及操作說明原理與效益。 　　MOSME行動學習一點通： 　　•診斷：可反覆線上練習書籍內所有題目，強化題目熟練度。 　　•加值：附書上的實務案例程式檔案，提供讀者下載使用。 　　程式檔案與課後習題參考答案下載說明： 　　為方便讀者學習本書，請至本公司MOSME 行動學習一點通網站（http://www.mosme.net/），於首頁的關鍵字欄輸入本書相關字

（例如：書號、書名、作者）進行書籍搜尋，尋得該書後即可於﹝學習資源﹞頁籤下載程式檔案與課後習題參考答案。  

濁水溪流域水文量與輸砂量之趨勢研究

為了解決關鍵字流量查詢的問題，作者黃震宇 這樣論述：

本研究以濁水溪流域之桶頭(2)、內茅埔、延平橋、彰雲橋、玉峰橋、水里橋、溪洲大橋、寶石橋及龍門橋水位流量站，以及集集(2)、神龍橋、桶頭(2)、西螺(2)、翠峰、內茅埔雨量站，其觀測水文量資料(含觀測流量、懸浮載輸砂量資料與觀測雨量資料)，採用5％顯著水準 (α=5％) 執行觀測流量、雨量之Mann-Kendall(M-K)趨勢檢定與分析。本研究除了以距平圖協助判斷流量、雨量之趨勢變化情形外，另建立流量與輸砂量之關係曲線圖及經驗公式，並以九二一大地震前後1999年為時間分點觀察輸砂量變異分析。本研究中選用之日平均流量、年逕流量、年最大瞬時流量、年最大日平均流量、年最小日平均流量之M-K趨勢分

析結果顯示寶石橋站(2004-2020)之年最大瞬時流量呈顯著向下趨勢，而水里站(1994-2020)與寶石橋站(2004-2020)之年最小日平均流量則呈顯著上升趨勢，其它各水位流量站之流量資料則無顯著趨勢(no trend)。本研究選用之年降雨量、年一日最大降雨、年二日最大降雨、年三日最大降雨量之M-K趨勢分析結果，顯示只有桶頭(2)站(1941-2020)在年一日最大降雨量、年二日最大降雨量、年三日最大降雨量呈顯著上升趨勢；其它各雨量站之雨量資料均無顯著趨勢。本研究中顯示濁水溪流域各觀測站(桶頭(2)站、彰雲橋站、內茅埔站與玉峰橋站)之日平均流量與懸浮載輸砂量關係為良好之率定曲線關係式。

以九二一大地震前後分別繪製之率定曲線式結果顯示，各觀測站在九二一大地震前之期間的率定曲線相對較為陡峭。而各觀測站在九二一大地震後的河道懸浮載輸砂量由低流量開始即超過九二一大地震前的河道懸浮載輸砂量，顯示九二一大地震對濁水溪流域土砂生產量有明顯的增加現象。關鍵字：趨勢分析、顯著趨勢、率定曲線、假設檢定、MK、Mann-Kendall。