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大宇資訊 中資的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦조용준寫的 投資第四產業最有成長力股票：5G、AI、物聯網，了解未來趨勢，抓住全新致富機會! 可以從中找到所需的評價。
育達商業技術學院 資訊管理所 林開榮所指導 謝鈐揚的 運用資料探勘技術建置其殭屍電腦程式防護機制 （2009），提出大宇資訊 中資關鍵因素是什麼，來自於關鍵字：殭屍電腦程式、駭客、資料探勘、WEKA。、關鍵字：殭屍電腦程式、駭客、資料探勘、WEKA。、關鍵字：殭屍電腦程式、駭客、資料探勘、WEKA。。
而第二篇論文世新大學 傳播研究所 謝旭洲所指導 黃雅慧的 虛擬世界中的真實人生：線上遊戲成癮現象及其相關因素探究 （2003），提出因為有 線上遊戲、成癮症狀、使用動機與滿足、生活型態、人格特質的重點而找出了 大宇資訊 中資的解答。
投資第四產業最有成長力股票：5G、AI、物聯網，了解未來趨勢，抓住全新致富機會!
為了解決大宇資訊 中資 的問題，作者조용준 這樣論述：
連股神巴菲特都打破持股原則了，你還在等什麼？ 當5G、AI、雲端運算、自駕車、物聯網、平台企業 不再是白日夢，新一波的投資機會也出現了！ 未來，哪些企業將長期看漲？股票又要如何選才會賺錢？ ◆新的十年，投資模式將發生巨大的改變，能夠抓住機會的人，將擁有無限的可能。 你知道目前市值超過1兆美元的企業都是科技業嗎？你知道AI、大數據、雲端運算、5G正在把日常中的一切連結起來，為人類的生活帶來前所未有的影響嗎？ ◆現在，就連明確表示過「不會投資科技股」的巴菲特也變了，這不僅說明投資模式正在轉變，也代表想要累積財富的話，現在正是最佳時機！ 本書分為兩部分，第一部分說明第四次工
業革命中的重要技術的發展、產業動態與企業前景，並分析以美國和中國為中心的生態圈，幫助投資人熟悉當前及未來趨勢。 第二部分詳細介紹在第四次工業革命中建立起「經濟護城河」，占有重要主導地位的12大企業的事業結構、長期前景、獲利能力等關鍵細節。 ‧FANG：Amazon.com、Alphabet、Facebook、Netflix ‧BAT：百度、阿里巴巴、騰訊控股 ‧蘋果、微軟、輝達、Salesforce.com、軟銀 最後，書中的附錄也特別精選了非關注不可的TOP30未來潛力股。 所有眼光長遠，想要掌握先機的人，絕對不能錯過這本書！ 各界推薦 推薦序 闕又
上／《為什麼你的退休金只有別人的一半？》作者 安納金／CFA美國特許金融分析師 施雅棠／美股夢想家版主 專業推薦 99啪／「99啪的財經筆記」版主 Jenny Wang／JC 趨勢財經觀點版主 Mr.Market市場先生／財經作家 陳威良／投資總監 陳喬泓／專職投資人 蕾咪／知名理財旅遊作家 （以上依照姓名筆畫排序）
運用資料探勘技術建置其殭屍電腦程式防護機制
為了解決大宇資訊 中資 的問題，作者謝鈐揚 這樣論述：
本篇論文旨在解決網路上日趨嚴重之殭屍電腦程式對使用者的威脅，將運用資料探勘技術去有效的分類流量以降低殭屍電腦程式感染的數量。首先針對殭屍電腦程式之行為進行深入瞭解分析，剖析殭屍電腦程式之架構、控制指令、主控機制、感染機制、攻擊手段、隱藏機制等各種作為。其次建置一個攻擊網路架構模式，其中包含有攻擊端、漏洞主機、FTP 伺服器、及3台受感染之殭屍電腦，用以模擬駭客攻擊之網路作為，攻擊端在遠端遙控下達攻擊指令，可以使受感染的電腦進行相關的攻擊。於此網路上運用封包擷取軟體收集這些受感染的殭屍電腦回傳給攻擊端之流量，供資料探勘分析使用。最後所擷取的數據資料，使用資料探勘中資料分類法進行封包之流量予以分
類，利用分類結果作為比對，再和標準的網路封包流量分類進行比對，以確立殭屍電腦程式在流量判別時的依據。以找出最佳分類的方法，比較各種分類法中具有最低誤判率和最高準確率的分類方法。最後針對殭屍電腦程式分類的結果提出一個防禦的方法及應變的措施。
虛擬世界中的真實人生：線上遊戲成癮現象及其相關因素探究
為了解決大宇資訊 中資 的問題，作者黃雅慧 這樣論述：
本研究目的主要結合「中文成癮量表」、「使用動機之滿足程度量表」、「生活型態量表」、「人格特質量表」，使用非機率性之便利性抽樣方式，透過網路問卷形式發放問卷，總計回收396份有效樣本，來探討線上遊戲成癮症狀和線上遊戲玩家之人口特性、使用背景因素、使用動機之滿足程度、生活型態及人格特質的關係。 本研究發現，線上遊戲的玩家以男性居多，半數以上集中在19歲-25歲的大學生，多居住在台北市、台中市；多數玩家接觸線上遊戲的時間在半年到一年，家裡為最多上線玩遊戲的地方，且多在晚上八點到深夜十二點開始玩線上遊戲，玩家每天平均花一個小時以內、每週平均花費7小時在線上遊戲；角色扮演是目前最多
的線上遊戲類型，玩家普遍認為「遊戲的順暢度」、「玩家組織」、「人物性格」、「使用介面難易度」、「客服人員的態度」等，皆佔線上遊戲非常重要的程度。 人口變項和線上遊戲使用背景因素中，性別、年齡、教育程度、總收入、接觸歷史、平均時間、最長、最短時間均和成癮症狀總分或分量表呈現顯著相關。使用動機中的「自我肯定監督動機」、「扮演匿名角色動機」、「社會性使用動機」、「消遣娛樂動機」、「逃避現實動機」均和成癮症狀總分或分量表達顯著相關。 生活型態上，愈不「生活規律」、及愈傾向「金錢慾望」的玩家，愈容易產生線上遊戲成癮症狀；此外，愈傾向「特權太多」、「反政府管制」、「
喜歡流行」、「喜歡安定」、愈不「重視家庭生活」、不「滿意生活」等類型玩家，在成癮分項症狀上也會呈現顯著相關。 人格特質上，愈不「嚴謹自律」的玩家，愈容易有成癮症狀，人格特質上，愈偏向「負向支配性」、不「和善性」、不「聰穎開放」的玩家，愈容易有「強迫性玩線上遊戲」症狀。