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Windows Server 2022 Active Directory建置實務

為了解決ds 2019的問題，作者戴有煒 這樣論述：

　　本書以Active Directory網域服務建置實務為主題，循序漸進介紹AD網域服務（AD DS）的基本觀念，並深入探討群組原則的關鍵議題，以及詳細解說網域環境的建置、操作主機的管理、AD DS的備份與復原等IT人員必備的知識與技能。 　　．循序漸進介紹Active Directory網域服務（AD DS）的基本觀念：從網域基本觀念、網域樹狀目錄、網域樹系、站台、網域與樹系功能等級到目錄分割區，引導讀者擁有必備的觀念。 　　．獨家以Active Directory網域服務（AD DS）建置實務為主題。 　　．完整詳細的說明網域環境的建置，包含網域樹系、網域樹狀目

錄、網域、子網域、網域控制站、唯讀網域控制站（RODC）、RODC階段式安裝、網域升級、加入網域、離線加入網域與脫離網域等。 　　．深入探討群組原則的關鍵議題，包括：群組原則的運作、帳戶原則、自動執行指令碼、喜好設定、資料夾導向、WMI篩選器、群組原則模型、群組原則則結果、入門GPO等。 　　．完整涵蓋最經典且實用的課題，包括：限制使用者執行軟體、限制存取「卸除式儲存裝置」、控管使用者工作環境、控管用戶端電腦環境、一次同時新增多筆使用者帳戶…等。 　　．身為IT人員必備的知識與技能，包括：操作主機的管理、AD DS的備份與復原、Active Directory資源回收筒、AD DS資料庫

的維護與最佳化、透過AD DS公佈資源、AD DS資料庫的重整、站台的建置與管理、AD DS與防火牆…等。 　　．軟體部署的完整介紹，包含軟體發行、軟體指派、軟體升級、自動修復部署的軟體、Adobe Acrobat的部署等，讓系統管理員更容易管理用戶端所需的軟體。 　　．介紹如何建立信任關係，包含捷徑信任、樹系信任、外部信任等，讓較大型網路之間溝通更容易與有效率。 　　．透過Windows Server Update Services（WSUS）讓企業內部電腦的微軟產品保持在最新、最安全的狀態；透過Active Directory Rights Management Services（A

D RMS）來確保企業內部數位文件的機密性。 　　．採用Hyper-V等虛擬環境，因此只要一台電腦就可以建立完整的學習環境。 　　．藉由作者多年的實務經驗，詳細列舉實際操作時的心得和技巧，引導您部署穩定的AD DS運作環境。

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人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構

為了解決ds 2019的問題，作者陳紀翰 這樣論述：

人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的

預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。

地景的刺點：從歷史航照重返六十年前的臺灣

為了解決ds 2019的問題，作者黃同弘 這樣論述：

美援時代，人與地景的交會， 島嶼關鍵影像的保存與重啟。 每張故鄉所在的航照，都是家族與土地的合影。 　　農林航空測量所典藏五萬六千多張空軍舊航照，其上充斥刺點及判釋描繪痕跡。判讀員以針作孔，在照片上戳刺幾何中心點或地面控制點；各式判釋描繪看似蠟筆塗鴉，卻是臺灣森林及土地利用的詳實紀錄。 　　農復會森林調查隊隊長杜士伯返美前，特向國防部說明航照及判釋資料的價值，冀求同意將新舊照片移交農林廳妥為保密，留待未來某日的參證比較。這批從塵封檔案庫中重現的關鍵影像，承載了此段被遺忘的技術援助歷史，且對今天的我們來說，還有更多的觀看方式與閱讀可能。 　　擺盪的辮狀河道或繁複的樹枝狀水系，細碎的田疇

坵塊或壯闊的農場幾何，召喚公眾的美學意識且蘊藉龐大地理知識；關乎情感及個人史的另一種影像刺點依然存在，比如我母親記憶中的新庄子沙洲，其上那座廢棄土地公廟的故事，它們在葛樂禮災後俱已消逝。 　　航空攝影不同於肖像或風景照，那架野馬戰機凌空、在規劃的航線與高度上開啟間隔器，機械式地、無保留地，攝下地面的一切。攝影不介入，甚至是構圖的意圖或快門的權力；正因如此，航照的閱讀更接近巴特描述的：「我在時光之流中溯流而上，發現了這張照片。」 　　編輯者不能知曉，此刻會戳刺您心口的，是萬千照片中的何時何地；但這是必要的，將這批影像記憶，歸返予全民。閱讀中，始有意義浮現，於某張照片所銘記的在場裡，人們就將重

逢。 　　農林航空測量大事記： 　　1954/2　美國國外業務總署與農業部林務署簽訂協議，提供臺灣土地利用及森林資源調查所需技術援助。 　　1954/4　中國農村復興聯合委員會開辦臺灣土地利用及森林資源調查，委託空軍新攝二十四條樣品帶。 　　1955/6　地面調查工作完成，接續辦理臺大實驗林、橫貫公路、石門水庫集水區等森林或土地利用調查。 　　1956/3　臺灣土地利用及森林資源調查資料統計工作完成，本國籍調查人員、全部航空照片與儀器移交臺灣省政府農林廳，籌組農林航空測量隊，續辦各事業區森林資源調查。 　　1959/1　組織規程業奉省府公報公布在案後，農林航空測量隊於一月一日正式設

立。本年相繼辦理海岸及耕地防風林調查及八七水災災區農田災害調查。 　　1961   辦理東部縱谷地帶航測製圖及土地利用土壤調查，分三年完成。 　　1963   實施烏溪、濁水溪上游土地利用及森林覆蓋調查；逐年辦理主要河川集水區航測製圖與土地利用調查。 　　1964   辦理國有林地航測區分土地利用調查及製圖計畫。 　　1966/7　農林航測隊業務經費改列林務局事業預算，仍由農林廳直轄。八月啟動頭前溪上游集水區崩坍地調查研究，逐年辦理集水區崩山調查及航測研究。 　　1970   農林航測隊開辦一萬分一基本地形圖測製工作，並購置RC-8空中照相機，委託遠東航空拍攝。 　　1972/5　

林務局開辦臺灣森林及土地利用航測調查。本年購入PA-31型飛機及RMK A 21/23照相機，連同航測隊已有相機，隔年下半年度展開全省航攝。 　　1973/7　農林航測隊改隸林務局。此時期攝影工作由林務局森林經理組主辦、飛行由直昇機隊負責，空軍照相技術隊代辦底片沖晒及保管。 　　1975/7　農林航測隊執行大比例尺像片基本圖測製工作。 　　1976/2　林務局設置照片沖印室，完備航攝、沖印乃至製圖等航測一貫作業能力。農林航測隊本年啟動遙感探測先驅計畫，利用彩色紅外片從事植物病害調查與稻產量預估。 　　1979/6　由內政部編列預算，本月購入具壓力艙之BE-200型飛機，並引進RC-10

電子航攝相機。 　　1981/2　農林航空測量隊擴編為農林航空測量所，續辦航測製圖、農林調查與遙感探測業務。 　　1982/1　領航與攝影業務移交農航所計畫管制課掌理。二月購置DS-1260空載多譜掃描系統。 　　1986/7　林務局直昇機隊改隸省交通處，並更名航空隊。 　　1989/7　林務局開辦第三次臺灣森林資源及土地利用調查。 　　1995/12 由農委會編列預算，本月購入BE-350型飛機，並安裝GPS系統。其後新購RMK TOP相機，亦可配合GPS定位像主點，改善空中三角測量效率。 　　1999/7　臺灣省政府農林廳林務局農林航空測量所改隸更名為行政院農業委員會林務局農林

航空測量所；省交通處航空隊改歸交通部民航局管轄。 　　2005/11 內政部空中勤務總隊成立，原民航局航空隊改隸於此。 　　2007/6  農航所引進DMC數位製圖相機，隔年購置ADS 40空載數位掃描儀。 　　2008/9  林務局展開第四次臺灣森林資源調查。 　　2019/1  農航所發展長滯空、長距離中大型無人機航攝，國產定翼型無人機「熊鷹」於本月交機。 本書特色 　　◎挖掘農復會檔案，還原美國林務署技術援助歷史 　　◎判讀空軍代辦農林航攝影像，見證島嶼關鍵時刻 　　◎集水區崩塌地航照判釋與調查統計，重構國土防災歷史大數據 　　◎區分主要樹種、最小描繪面積三公頃，五萬分一林型

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智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統

為了解決ds 2019的問題，作者林昱成 這樣論述：

摘要 iABSTRACT ii誌 謝 ivContents vList of Tables viiList of Figures ixChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 11.2 Background 11.3 Contributions 61.4 Organization of the Thesis 7Chapter 2 Experiment I - Smart Detection Method for Personal ECG Monitoring 82.1 The Experiment Data Source & Dat

a Processing 92.1.1 The Experiment Data Source 92.1.2 Data Processing 102.1.3 Chaotic-Mapping Integral Network 112.2 Extract Characteristics 142.2.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 142.2.2 Feature Extraction (Central Point Distribution) 142.3 Classification 152.3.1 Expe

rimental results-detection of ECG states via method I 162.3.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 18Chapter 3 Experiment II- Smart Real-Time Monitoring System for Arrhythmia 233.1 The Experiment Data Source & Data Processing 253.1.1 The Experiment Data Source 253.1.2 Data

Processing 273.2 Double Chaotic-Mapping Integral Network 333.3 Extract Characteristics 373.3.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 373.3.2 Feature Extraction (Central Point Distribution Feature Value) 383.4 Classification 383.4.1 Experimental results-detection of ECG states

via method I 403.4.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 45Chapter 4 Conclusions and Future Work 524.1 Conclusions 524.2 Future Work 52Reference 54