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這兩本書分別來自電子工業 和機械工業出版社所出版 。
國立陽明大學 臨床醫學研究所 邱士華所指導 林泰祺的 人類視網膜誘導多潛能幹細胞移植在視網膜退化疾病的運用 （2018），提出RCS認證關鍵因素是什麼，來自於人類視網膜誘導多潛能幹細胞、視網膜退化疾病、視網膜下移植、藥物篩檢平台。
而第二篇論文國立清華大學 核子工程與科學研究所 白寶實、曾永信所指導 鄭肇哲的 PCTRAN模擬核三廠執行斷然處置 安全措施之靈敏度分析 （2014），提出因為有 馬鞍山電廠、斷然處置、嚴重事故的重點而找出了 RCS認證的解答。
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企業級DevOps技術與工具實戰
為了解決RCS認證 的問題，作者劉淼 這樣論述：
本書系統全面地介紹了DevOps的現狀趨勢、基礎理論和實踐方法，對DevOps實踐中的架構設計、開發、測試、部署等各階段所需踐行的原則和方法進行了總結，並提出相關建議。以實戰為中心，對DevOps實踐中的常用工具進行了分類介紹和特性分析，並結合相關示例進行了使用說明和演示。 劉淼 資深架構師，PMP、OCP、CSM、HPE University講師，EXIN DevOps Professional與DevOps Master認證講師，曾擔任HPE GD China DevOps & Agile Leader，説明企業級客戶提供DevOps諮詢培訓以及實施指導。熟悉通信和金融
領域，有超過10年金融外匯行業的架構設計、開發、維護經驗，在十幾年的IT從業生涯中擁有了軟體發展設計領域接近全生命週期的經驗和知識積累。CSDN博客專家，博客地址為 https://liumiaocn.blog.csdn.net/。 張笑梅 IT從業15年，其中含5年歐美外包經驗，10多年國內行業諮詢服務與解決方案經驗，涉及電信、金融、航空等領域。先後服務于HPE、惠普、畢博等公司，曾負責過大中型專案實施開發與管理工作，擔任過產品經理、諮詢顧問、培訓講師及教練等職位。 目前致力於專案和組織的敏捷與DevOps轉型實施和培訓。EXIN Agile Master、DevOps Professi
onal、Lean IT、VeriSM、TSP、PSP模型認證講師，鳳凰沙盤/火星沙盤教練，CMMI 2.0 評估員，ISO 9K內審員，擁有CSM、SAFE、SAFE Advance Master、ITIL、SIGMA GB認證。 第1 章 DevOps 概述 1 1.1 什麼是DevOps 2 1.2 DevOps 能帶來什麼 3 1.3 DevOps 的現狀 5 1.4 常見的理解誤區 10 第2 章 DevOps 基礎理論 12 2.1 敏捷理論體系解讀 12 2.1.1 敏捷背景介紹 12 2.1.2 三大支柱解讀 13 2.1.3 四大核心價值觀及解讀 1
4 2.1.4 12 條原則及解讀 15 2.1.5 Scrum 敏捷框架 17 2.2 敏捷與DevOps 24 2.3 精益理論體系解讀 25 2.3.1 精益產生背景 25 2.3.2 精益IT 及其原則 25 2.4 精益與DevOps 29 2.4.1 節拍 29 2.4.2 交貨時間 29 2.4.3 度量指標 29 2.4.4 浪費種類 30 2.4.5 安燈拉繩 31 2.4.6 看板 31 2.4.7 改善 32 2.4.8 挑戰與對策 33 2.5 實踐案例分析 33 第3 章 構建企業的DevOps 文化 36 3.1 對失敗友好的架構與環境 36 3.1.1 對失敗友
好的架構與環境的特點 37 3.1.2 對失敗友好的架構與環境的設計原則 37 3.1.3 當失敗遇見複雜系統 40 3.1.4 保障複雜系統的安全 41 3.2 以高度信任為基石的企業文化 42 3.2.1 傳統製造業的懲罰文化 43 3.2.2 聚焦改善的免責事後分析 44 3.2.3 多角度的知識與經驗分享 45 3.3 持續學習與持續試驗 49 3.3.1 通過內部與外部會議促進人員技術成長 50 3.3.2 向生產環境中引入故障來增強彈性 50 3.3.3 持續學習與持續試驗的建議 51 3.4 常見的理解誤區 52 3.5 實踐經驗研究 54 第4 章 設計和優化軟體全生命週期相
關流程 56 4.1 持續評估與DevOps 成熟度模型 56 4.2 持續規劃的評估策略 57 4.3 持續集成的策略與原則 58 4.4 持續測試的策略與原則 58 4.5 持續部署的策略與原則 59 4.6 持續監控的策略與原則 59 4.7 持續運維的策略與原則 60 4.8 持續回饋的策略與機制 60 4.9 常見的理解誤區和實踐經驗 60 第5 章 DevOps 實踐中的設計與開發 62 5.1 傳統架構的痛點 62 5.2 DevOps 中的架構設計 62 5.2.1 康威定律的影響 63 5.2.2 耦合設計原則 64 5.2.3 獨立部署原則 66 5.2.4 自動部署策略
66 5.2.5 12 要素 68 5.2.6 應用擴容機制 68 5.3 環境一致性 69 5.3.1 環境一致性的重要性 69 5.3.2 常用工具介紹 69 5.4 版本管理實踐 71 5.4.1 版本管理的痛點 71 5.4.2 常用工具介紹 74 5.4.3 實踐經驗總結 75 5.5 製品管理實踐 75 5.6 代碼品質分析 77 第6 章 DevOps 實踐中的測試 78 6.1 傳統測試及其痛點 78 6.2 測試驅動開發 79 6.3 測試分類 81 6.4 測試策略 83 6.4.1 測試團隊結構重群組原則：測試團隊去中心化的應對策略 84 6.4.2 測試促進架構重構
策略：根據測試的回饋不斷優化系統架構 84 6.4.3 測試團隊技能提升策略：逐步推動測試團隊知識與技能的重建 84 6.4.4 各階段測試策略：分階段使用不同方式保證系統功能 85 6.5 自動化測試 85 6.5.1 自動化測試現狀 86 6.5.2 做還是不做：決策因素 86 6.5.3 自動化測試推行策略 88 6.5.4 自動化測試工具選型 89 6.6 實踐經驗研究 90 6.6.1 常見的實踐誤區 90 6.6.2 實踐案例 91 第7 章 DevOps 實踐中的部署 101 7.1 部署方式 101 7.1.1 藍綠部署 102 7.1.2 金絲雀部署 103 7.2 部署依
賴 104 7.2.1 架構的影響 104 7.2.2 基礎設施的影響 104 7.3 常用工具 106 7.4 實踐經驗總結 107 第8 章 DevOps 工具選型：開源與閉源 108 8.1 通用選型指標 108 8.1.1 系統限制要素 109 8.1.2 可用性 109 8.1.3 交互性 110 8.1.4 市場狀況 110 8.1.5 功能可裁剪度 111 8.2 開源/閉源選型指標 111 8.2.1 成本 112 8.2.2 更新頻度 112 8.2.3 改善速度 113 8.2.4 集成方式 113 8.2.5 文檔說明 114 8.3 選型模型介紹 115 8.4 實踐
經驗總結 115 第9 章 DevOps 工具：需求管理與缺陷追蹤 117 9.1 常用工具介紹 117 9.1.1 JIRA 117 9.1.2 Redmine 118 9.1.3 Trac 120 9.1.4 Bugzilla 121 9.2 詳細介紹：Redmine 121 9.2.1 安裝Redmine 121 9.2.2 設定Redmine 125 9.2.3 REST API 操作 130 9.3 需求管理工具選型比較 137 第10 章 DevOps 工具：持續集成 139 10.1 常用工具介紹 139 10.1.1 Jenkins 139 10.1.2 Apache Co
ntinuum 140 10.1.3 CruiseControl 141 10.2 詳細介紹：Jenkins 141 10.2.1 安裝Jenkins 142 10.2.2 設定Jenkins 144 10.3 持續集成實踐 146 10.3.1 Jenkins+GitLab 147 10.3.2 Jenkins+Docker 150 10.3.3 Jenkins pipeline 157 第11 章 DevOps 工具：版本管理 169 11.1 常用工具介紹 169 11.1.1 RCS 169 11.1.2 SVN 179 11.1.3 Git 180 11.1.4 GitLab 18
1 11.2 詳細介紹：GitLab 與開發模型 182 11.2.1 Git Flow 分支模型 182 11.2.2 GitLab+Git Flow 185 11.2.3 GitHub Flow 分支模型 200 11.2.4 GitLab+GitHub Flow 201 11.3 實踐經驗總結 205 第12 章 DevOps 工具：構建工具 208 12.1 常用工具介紹 208 12.1.1 Make 208 12.1.2 Maven 209 12.1.3 Gradle 209 12.1.4 MSBuild 210 12.2 詳細介紹：Maven 211 12.2.1 安裝Mave
n 211 12.2.2 Maven 的使用 211 12.3 詳細介紹：Gradle 214 12.3.1 安裝Gradle 214 12.3.2 Gradle 的使用 214 12.4 實踐經驗總結 221 第13 章 DevOps 工具：代碼品質 223 13.1 常用工具介紹 223 13.1.1 SonarQube 223 13.1.2 Frotify 224 13.1.3 Coverity 225 13.1.4 FindBugs 225 13.2 詳細介紹：SonarQube 226 13.2.1 安裝SonarQube 226 13.2.2 SonarQube 基礎 231 1
3.2.3 SonarQube 使用方式 239 13.3 代碼品質檢測實踐 244 13.3.1 代碼掃描與概要資訊獲取 245 13.3.2 指標資訊的獲取 249 13.3.3 測試指標與事前準備 259 13.3.4 測試指標實踐 261 13.3.5 專案與品質規約管理 272 第14 章 DevOps 工具：運維自動化 277 14.1 常用工具介紹 277 14.1.1 Ansible 277 14.1.2 Chef 277 14.1.3 Puppet 278 14.1.4 Saltstack 279 14.2 常用工具的使用 279 14.2.1 Ansible 的安裝與使用
279 14.2.2 Chef 的安裝與使用 280 14.2.3 Puppet 的安裝與使用 287 14.2.4 Saltstack 的安裝與使用 289 第15 章 DevOps 工具：測試自動化 292 15.1 常用工具介紹 292 15.1.1 xUnit 292 15.1.2 Selenium 293 15.1.3 Apache JMeter 293 15.1.4 Robot Framework 293 15.2 詳細介紹：Robot Framework 294 15.2.1 準備Python 294 15.2.2 安裝PIP 294 15.2.3 安裝Robot Frame
work 295 15.3 自動化測試工具的使用 296 15.3.1 使用Robot Framework 進行測試 296 15.3.2 使用Selenium 進行測試 300 第16 章 DevOps 工具：日誌監控 303 16.1 常用工具介紹 303 16.1.1 ELK 303 16.1.2 Splunk 306 16.1.3 Hygieia 308 16.2 詳細介紹：Hygieia 311 16.2.1 安裝配置 311 16.2.2 Hygieia 服務的啟動方式和說明 312 16.2.3 使用說明 314 16.3 實踐經驗總結 315 第17 章 DevOps 工具
：運維監控 316 17.1 常用工具介紹 316 17.1.1 Zabbix 316 17.1.2 Nagios 319 17.1.3 Grafana 323 17.1.4 InfluxDB 325 17.2 詳細介紹：InfluxDB 326 17.3 實踐中的注意事項及原則 330 第18 章 DevOps 工具：安全監控 331 18.1 常用工具介紹 331 18.1.1 Clair 331 18.1.2 Anchore 336 18.1.3 ClamAV 339 18.2 詳細介紹：安全掃描 344 18.2.1 Clair 鏡像安全掃描 344 18.2.2 Anchore 鏡
像掃描 348 18.2.3 ClamAV 病毒掃描 349 18.3 實踐經驗總結 350 第19 章 DevOps 工具：容器化 352 19.1 常用工具介紹 352 19.1.1 Docker 352 19.1.2 docker-compose 356 19.1.3 Kubernetes 357 19.2 詳細介紹：Docker 357 19.2.1 問題診斷 357 19.2.2 鏡像操作與容器操作 365 19.2.3 其他操作 381 19.3 詳細介紹：Kubernetes 384 19.3.1 管理資源 385 19.3.2 故障排查 390 19.3.3 故障應對 397
第20 章 DevOps 工具：鏡像私庫 407 20.1 常用工具介紹 407 20.1.1 Registry 407 20.1.2 Harbor 409 20.1.3 Nexus 414 20.2 詳細介紹：Harbor 420 第21 章 DevOps 工具：二進位製品管理 422 21.1 常用工具介紹 424 21.1.1 Apache Archiva 424 21.1.2 Artifactory 424 21.2 詳細介紹：Nexus 425 21.2.1 環境設定：Maven 私庫搭建 425 21.2.2 私庫使用：準備與設定Maven 427 21.2.3 私庫使用：設
定專案的pom 檔 428 21.2.4 私庫使用：執行maven 操作 429 21.3 實踐經驗總結 430 第22 章 DevOps 實踐中的安全機制 431 22.1 安全調查現狀 431 22.2 設計安全機制的整體策略 432 22.3 與安全工具的融合 436 22.4 持續評估和改善 438 22.5 實踐案例分析 439 第23 章 基於微服務和容器化的高可用架構 440 23.1 高可用架構設計 440 23.2 Kubernetes+微服務+DevOps 的實踐思路 443 23.2.1 整體原則 443 23.2.2 多層級的高可用性 444 23.2.3 專注于業
務開發的微服務 445 23.2.4 保駕護航的DevOps 446
人類視網膜誘導多潛能幹細胞移植在視網膜退化疾病的運用
為了解決RCS認證 的問題，作者林泰祺 這樣論述：
視網膜退化疾病是造成全球失明人口的一大主因。其主要的致病機轉是因為視網膜感光細胞或色素上皮細胞的退化甚至壞死，導致視力減退或全盲。視網膜位於眼球的後方，雖然其厚度只有大約0.5公厘，但卻是一個包含許多神經細胞體及神經突觸的神經網路。視覺訊號首先在視網膜的感光細胞產生，後經由神經突觸的傳遞到視神經，最終傳遞到大腦。現今的醫學對於這類的視網膜退化疾病並沒有有效的治療藥物或是手術方法。因此發展出改善或是恢復部份視力的新治療技術，是刻不容緩的工作。許多新穎的治療方式諸如:基因治療、幹細胞治療以及電子眼移植也因應而生。其中基因治療尚在起步階段。而電子眼已獲得美國食品藥物管理局的批准以及歐洲的合格認證，
運用於視網膜退化疾病的治療。電子眼裝置的原理是以電流刺激的方式刺激視網膜神經元，產生人工視覺。甚至可以讓全盲的病人也獲得光感。迄今已有許多關於人工視覺以及電子眼的研究被發表。但是電子眼裝置目前在解析度以及視野範圍方面仍有不足。幹細胞是具有自我複製和多項分化潛能的原始細胞，是有機體的起源細胞，是形成人體各種組織、器官的祖宗細胞。幹細胞存在於早期胚胎、骨髓、臍帶、胎盤和成年人部分組織或器官中的尚未分化的細胞，能夠發育成肌肉、血液、肝臟、骨骼和神經等多種人體組織和器官。1990年代起，科學研究上陸續有許多發現，證明再生醫療與幹細胞研究具有極有重要的醫療應用潛力。人類胚胎幹細胞雖已可成功地在體外培養，
但其使用於臨床治療，仍有倫理爭議。2006年誘導多潛能幹細胞被發表，其具有相等於疾病背景的基因表現以及胚胎幹細胞分化成任何細胞的能力。只要取得病人的體細胞，就可以形成客製化誘導型幹細胞，分化成目標細胞，並進一步探討致病機轉、藥物研發篩選以及進行細胞移植治療。透過來自病人的誘導多潛能幹細胞，完整地建立個人化醫療，對視網膜退化疾病的治療進展將會有極大貢獻。 我們的首先取得視網膜退化疾病病人的牙髓細胞，結合誘導多潛能幹細胞的技術，進而將誘導多潛能幹細胞分化成為視網膜色素上皮細胞。並利用這些個人化視網膜組織以探討疾病機制。接著我們利用個人化視網膜色素上皮細胞建立藥物篩選平台，以體外細胞株實驗驗證小
分子化合物及藥物治療效果。並且利用聚乳酸乙醇酸奈米粒子製成藥物緩釋載體，治療因氧化壓力所造成的視網膜損傷。最後我們建立視網膜退化疾病的動物模式並進行活體誘導多潛能幹細胞視網膜下移植手術，並評估此治療策略在視網膜退化疾病的療效。 綜合以上的實驗結果發現: 個人化誘導潛能幹細胞的平台可以有效地篩選出藥物。我們篩檢出的藥物:薑黃素製成的聚乳酸乙醇酸奈米粒子緩釋載體可以修復遭受氧化壓力傷害之視網膜上皮細胞。並且在動物模式中，我們證實，視網膜下移植人類視網膜誘導多潛能幹細胞可以減緩老鼠的視網膜退化以及保存老鼠的視力。未來若能將這些結果應用在臨床視網膜退化疾病，除了可以提供一個新的有效的治療策略外，還
可以運用於建立客製化的個人化醫療。
UHF RFID在識別與追蹤中的應用
為了解決RCS認證 的問題，作者（法）讓-馬克拉·厄爾特 這樣論述：
UHF RFID是一種熱門的電子標簽技術，通過無線電波可以使物品、場所或人員實現視距外的遠距離地自動識別。其廣泛應用於工業4.0，智能制造，物聯網，庫存、物流追蹤，處方藥追蹤與認證，高安全性汽車鑰匙，身份識別以及安全設施的訪問控制等領域，是物聯網的基礎核心技術。 UHF RFID識別與追蹤中的應用為讀者提供了綜合的技術和應用指南，介紹了UHF RFID的技術、性能、市場、應用情況，重點講解RFID標簽設計、制作，以及后向散射技術與RCS功能的設計方法。
PCTRAN模擬核三廠執行斷然處置 安全措施之靈敏度分析
為了解決RCS認證 的問題，作者鄭肇哲 這樣論述：
福島事件後，全世界對核能安全更加重視，而台灣電力公司為了阻止類似的事故發生，擬定斷然處置程序指引(Ultimate Response Guideline, URG)，為了能驗證斷然處置其制定的操作流程確實能有效的讓核電廠安全停機，與保障人民財產安全，本論文用PCTRAN分別模擬一百零三年核三廠演習劇本一號機(進入嚴重事故，爐心部分融毀)與二號機(未進入嚴重事故)，來執行斷然處置對其成效做安全評估。 MAAP為經過認證的核電廠事故模擬軟體，本論文以相同時序，與核研所用MAAP軟體所模擬的一百零三年核三廠演習劇本結果做比對，來驗證PCTRAN其準確性的程度。PCTRAN的特色在於模擬快速、
操作容易，元件的流量可以根據使用者的興趣來做調整，因此本論文模擬了蒸氣產生器的動力釋壓閥的靈敏度分析，在對PORV的開度(流量)做調整時蒸氣產生器壓力變化的速度，與水量散失的快慢。另外也模擬了RHR(餘熱移除系統)在固定注水時間時，改變注水流量，其流量隨蒸汽產生器壓力變化的誤差分析。