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國立交通大學 資訊學院國防資安管理碩士在職專班 吳育松所指導 楊翊旻的 基於公開來源情資的偵察技術 （2020），提出自動化設備ptt關鍵因素是什麼，來自於公開來源情資、進階持續性威脅、偵查、網路狙殺鏈。
而第二篇論文逢甲大學 水利工程與資源保育學系 陳昶憲所指導 王怡婷的 開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究 （2020），提出因為有 深度學習、Yolov4、水位辨識的重點而找出了 自動化設備ptt的解答。
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智慧染整：精進浸染實務關鍵192則
為了解決自動化設備ptt 的問題，作者蔡勝利 這樣論述：
為協助業者有系統的了解紡織染整實務，快速培育相關人才，提升工作效能，以利承續發展，本會特商請具50年染整實務經驗的蔡顧問勝利(簡歷如附件)，將一套實務性技術資料，依其累積經驗，針對染整產業的各項問題，以主題方式編撰《智慧染整》一書，內容簡介如附作者自序及目錄。從纖維原料、染料、助劑、設備、到自動化製程編輯；智慧生產元素、化驗室管理、工廠管理、節能清潔生產、機能性後整理加工及染整工業廢水等，包括織物染色、筒子紗染色、機能性纖維應用等皆做有系統的整理，以關鍵(Key)問題闡述，讓讀者從目錄表就可查詢想要的關鍵元素，簡單易懂，開創染整廠智慧生產數據收集與分析的入門學問，本書內
容豐富，對從事紡織染整技術管理工作者排除問題，解決疑難，助益甚大。
基於公開來源情資的偵察技術
為了解決自動化設備ptt 的問題，作者楊翊旻 這樣論述：
風險如同字面上的意義，是一種災難發生的可能性以及災損發生後的結果，而資訊安全的風險管理也是同樣的道理，在進行資安風險管理時，不同的企業組織，對於機密性、完整性、可用性等資訊安全管理三要素所分配的資源也有所不同。企業組織內部要進行資訊風險評估首要步驟是進行資訊資產盤點(Information assets identification)，並根據企業安全政策來評估這些資訊資產的風險等級，以幫助企業進行風險管理，對於測試人員，可採用識別網路邊界(Network boundary)的方法來進行資訊資產盤點，透過網路狙殺鏈模型當中的第一階段-偵查，利用公開來源情資(OSINT)來進行子網域列舉、網路設
備搜尋引擎及平台環境識別，並自動化上述這些步驟，以降低在黑箱測試的情況下對於偵測目標資訊資產、系統服務、平台弱點等特徵所耗費的時間。
開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究
為了解決自動化設備ptt 的問題，作者王怡婷 這樣論述：
隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度
學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。