資通訊技術的問題，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

水產試驗所2021年年報

為了解決資通訊技術的問題，作者 這樣論述：

　　水產試驗所過去一年來針對海洋漁業、水產養殖、水產加工三大領域，以優質、高效、生態、安全和可持續發展為方向，加速建構兼顧生態、生產、生活，強化品種、品質、品牌以及講求效率、健康、安全的現代化優質漁業。另外，配合政府施政主軸，以國際宏觀角度，拓展與推動各項研發業務，包括結合捕撈與養殖研究人力，開發新興養殖物種並透過種苗放流增裕資源；逐年完備試驗船組成，強化漁業資源及漁場環境調查，究明氣候變遷影響；整合學研機構，有效掌握沿近海重要經濟魚種的變動，永續資源利用與產業發展；加強培育耐候韌性養殖品種與相關繁養殖技術開發；究明貝藻類固碳機制，加強固碳物種之培育與應用；結合綠能、智能、

節能三元素，建構永續、友善、韌性與智慧化生產模式，促進養殖產業轉型升級；減少糧損建立多元零廢循環利用製程；發展快篩結合雲端確保食魚安全以及因應高齡化社會趨勢，積極開發銀髮族水產膳食營養補充品等。

資通訊技術進入發燒排行的影片

新媒體宣傳對品牌形象提升之個案研究

為了解決資通訊技術的問題，作者樊仲諭 這樣論述：

隨著網際網路及資通訊技術的進步，為傳播帶來了近乎全新的變革。傳播平台和傳播途徑得以以更多元的形式及載具接收，打破了傳統媒體的限制。同時，整合行銷傳播模式的運用，使得傳播者與閱聽者之間的關係，產生了前所未有的變化。有別於傳統媒體，新媒體開創了獨特的受眾組成和訊息傳播模式，更進一步提升了準確性、使用者體驗及互動性。在這多變的情況下，企業或品牌必須重新構建一種符合新媒體特性的品牌傳播策略，以便於更貼近閱聽者的心理需求，促使閱聽者化被動為主動分享及傳播品牌訊息。本研究有鑑於上述狀況，以本土品牌「A品牌電腦」的新媒體傳播策略為個研究對象，採用個案研究法、次級資料分析法及針對相關媒體平台之操作數據進行分

析，研究該品牌在新媒體發展蓬勃的現今時代，如何以整合式行銷手法操作跨界行銷之宣傳行為，最後歸納出「A品牌電腦」在社群優化改善建議，作為日後品牌新媒體經營策略之參考。

構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2)：功能架構探討與系統規劃[111粉]

為了解決資通訊技術的問題，作者蘇昭銘,林良泰,王晉元,張建彥,黃啟倡,林至康,曾明德,張志鴻,何文基,游文松,侯珊瑜,吳姿樺,吳東凌,周家慶,何毓芬 這樣論述：

　　因應5G資通訊技術全球發展趨勢，並基於數位轉型及數位雙生等數位治理觀念，本計畫借鏡國際上對於智慧交通管理諸多新的探討，結合5G與AIoT相關跨域技術，提出「智慧交通數位神經中樞」之系統整體規劃構想，包括︰即時偵測、資料分析、預測模型、3D視覺化模型、人工智慧規劃決策模型、即時決策知識庫及即時處理反應機制等七項主要功能，並於計畫中，探討智慧交通數位神經中樞應如何從多元交通數據資料中，透過解析並提取出重要資訊，構建未來交通量資訊預測模式，再轉換為資訊服務進行發佈。   　　本計畫亦探討現有都市交通控制系統的通訊協定與控制，以及如何與國際主流車聯網通訊協定標準的無縫接軌，以因應自動駕駛車輛、

電信車聯網與人工智慧來臨的都市交通管理與標準化需求。並於本計畫驗證實作與路口燈號控制的號誌控制器統合運作，蒐集多元資訊提供行程規劃服務，於緊急車輛抵達路口前採用5G C-V2X傳輸設備與路側設施建立連線，提供優先號誌服務以確保緊急車輛優先安全通行路口，進而落實交通安全並提升緊急救援車輛之運作效率。

最大比例合成機制於保護物聯私密之研究

為了解決資通訊技術的問題，作者林新雨 這樣論述：

當今資通訊技術中，物聯網（internet of thing, IoT）仍然沒有全球性的政策和標準來處理應用程序的交互和開發，與物聯網應用層相關的大量安全問題變得非常緊迫。另一方面，解決安全演算法的發展，對於保護物聯網系統免受惡意攻擊非常重要。本文提出了一種融合分集機制，該機制採用了最大比例合成（Maximum ratio combining, MRC）方法以及信任管理（Trust management, TM）安全演算法。在最大比例合成階段，首先提取指定參數，然後將其與一個控制信息組合，之後按一個估計值進行加權。從MRC最大比例合成生成的融合信息被轉發到服務中心(Service cen

ter, SC)，以計算最終信任值。物聯網技術將提供何種程度的服務質量（Quality of service, QoS）取決於信任值，該信任值來自上一步所提出需求的判定結果。通過實際評估部署的實驗之仿真結果表明，將最大比例合成機制融合到TM程序中後，安全性具有更高的可靠性。即，所提出的融合分集機制在安全性方面更可靠。理論分析的準確性和所提出模型的有效性透過模擬結果得到了確證。此外，將最大比例合成方法與信任管理(TM)融合的機制可以提高效率並解決應用層的安全性問題。備選地，降低QoS等級，例如數據速率，請求者的分組容量是代價。