能源效率等級查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

實況直播：用Docker建構大型資料中心

為了解決能源效率等級查詢的問題，作者馬獻章 這樣論述：

帶你一窺全球巨型IDC的Docker佈建實況 　　本書重點 　　全書主要分為三大部分，可分別對應到雲端服務的IaaS, PaaS及SaaS。 　　第一部分 偏向硬體及基礎設施的佈建，說明資料中心的建置計劃及導論。從人員、流程、管理、技術四大方面對整個IDC進行設計及建置，幫虛擬機或容器的執行環境打好基礎。 　　第二部分 用容器取代傳統的伺服器/虛擬機/作業系統，針對Docker進行說明。包括建立安全的Docker映像檔倉庫、Docker的安全策略、大規模的使用Docker，在了解IDC的理論之後幫你把Docker架上多台主機。 　　第三部分 進階的技術，偏向平台建置，主要包括企業

等級的資料建模，分別針對傳統的SQL及NoSQL進行最佳化，並進一步說明什麼是軟體定義一切。 　　適合讀者群 雲端運算時代決策者、數據分析師、系統架構師、技術開發者。 本書特色 　　資料中心已不再是伺服器或虛擬機為主的運算實體了，容器才是王道！ 　　Amazon EC2、Google Cloud Platform，無不採用了以容器為主的微服務。 　　Docker及Kubernetes已成為架構大型運算的主流，本書將帶讀者一窺全球巨型IDC的Docker佈建實況。

實證護理

為了解決能源效率等級查詢的問題，作者穆佩芬 這樣論述：

　　本書由陽明大學護理學院穆佩芬教授總校閱，集結台灣21位實證專家共同編著，分享實證照護最新與完整的專業知識，引領讀者循序漸進認識實證護理，學習以實證的方式，提供以病人為中心的臨床決策與護理措施，提升整體的照護品質。 　　全書包括實證護理與實證照護、實證實務的研究方法、查詢與評讀實證證據，及實證應用與臨床共享決策等四大部分，共20章： 　　第一部分實證護理與實證照護，對實證醫學、實證護理的定義加以界說，並闡釋實證照護的發展與模式，以及實證照護概念的養成與執行。 　　第二部分實證實務的研究方法，集結了十個臨床常見的系統文獻回顧研究方法，每一研究方法除了介紹研究目的及方法

學，並同時列舉研究案例進行說明，使讀者能確實瞭解該研究方法的內容及如何實際的應用。 　　第三部分查詢與評讀實證證據，著重於如何查詢研究證據，及如何評讀證據的有效性。內容中列出常見的資料庫及查詢方式，也說明如何評讀實證等級及其意義。並舉情境案例進行說明如何操作。使讀者能悉知如何能有效率的查詢到所有可能的相關文獻。並瞭解如何正確的篩選出高品質的文獻進入資料的萃取與分析，其結果方可為臨床建議使用。 　　第四部分為實證應用與臨床共享決策。內容強調出實證知識轉譯中以病人為中心的共享決策考量，也指出資訊科技於實證轉譯中的應用前瞻性思維。 　　各章章末編有習題，並附解答，提供讀者研讀之後練習，藉以回顧

整理該章所學重點，掌握學習成效。 　　本書不僅可做為護理教育實證護理課程的教科書，也是臨床照護護理人員書寫實證護理讀書報告及應用與推廣臨床實證照護的參考指引。 名人推薦 　　感謝各方專家、學者撰文推薦： 　　台灣考科藍台灣研究中心 郭耿南 講座教授 　　衛生福利部 護理及健康照護司 蔡淑鳳 司長 　　國立台灣大學 護理系系主任 胡文郁 教授 　　國防醫學院 護理系 廖珍娟 教授 　　長庚科技大學護理系 暨 桃園長庚紀念醫院護理顧問 謝素英 副教授 　　專家推薦摘要： 　　台灣考科藍台灣研究中心 郭耿南 講座教授： 　　『本書所引述的臨床案例與臨床護理情境相當契合，有助於提升護理人員對

於學習實證方法學的興趣，讓學習者可以在更貼近專科經驗的情境下，而實際的瞭解臨床問題的類型、文獻搜尋策略及文獻評讀技能。』 　　衛生福利部 護理及健康照護司 蔡淑鳳 司長 　　『此書內容極為完整並有系統，對實證照護的基本概念、實證統合及實證轉譯的研究典範與步驟均有清楚的闡述並舉實例說明。』 　　『這本專業著作，值得護理人研讀與應用！』 　　國立台灣大學 護理系系主任 胡文郁 教授 　　『期望此書的出版，能帶動臨床實務界之護理人員不斷更新知識，學習以實證的方式，帶著理性與感性兼具的治學態度，提供以病人為中心的臨床決策與護理措施，以提升整體的病人照護品質。』 　　國防醫學院 護理系 廖珍娟 教

授 　　『這本書充分展現護理學門與其他領域之不同之特色，期盼能營造實證護理的文化，帶動實證護理的風氣，以幫助更多護理人學習如何應用實證於臨床實務。』 　　長庚科技大學護理系 暨 桃園長庚紀念醫院護理顧問 謝素英 副教授 　　『本書之內容不僅可做為護理教育實證護理課程之教材，亦可供臨床照護護理人員書寫實證護理讀書報告及臨床實證照護之應用與推廣之參考，讓實證照護能落實於臨床照護，以提高優質化之病人照護。』  

整合品質管制與機器學習方法建構產品品質缺陷偵測預警模型 -以W廠鋼捲退火不良為例

為了解決能源效率等級查詢的問題，作者陳順吉 這樣論述：

近年來隨著環境保護意識的增長，許多國家都陸續提出各自的炭中和目標與規劃，使得如何推動與落實減碳以符合國家整體政策走向的需求，儼然成為企業關注的重要議題。高耗能鋼鐵產業更是首當其衝，除了執行一些提升能源效率措施外，從長遠來看，若要大幅降低碳排放，必然需要採用創新突破性技術來進行鋼鐵生產。因此，本研究提出適用於鋼鐵廠的品質缺陷預警模型，結合品質管理的科學手法，以魚骨圖、關聯圖進行要因分析、以故障預測與健康管理步驟 (Prognostic and Health Management, PHM)進行資料分析，再透過機器學習方法實作預測模型，針對鋼捲廠退火不良缺陷進行預測，期望透過缺陷預警系統，在缺陷

即將產生之際，可以在操作畫面，或者以 APP推播的方式，告知操作員可能形成缺陷的原因，減少不良品產出，透過降低重工次數避免不必要的生產浪費，達到節能減碳的目的。研究結果不僅提供實務數據，使學術上對於品質管理與機器學習方法整合所建構的預測模型效果有更深入的瞭解，實務上也能做為各家鋼鐵廠業者在推動與落實減碳時的依據。