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Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包

為了解決html語音輸入的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

　　大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！   　　從入門基礎到實務解說， 　　帶你展現超高效的雲端教學技能   　　【重點內容】 　　☛遠距教學必備利器 Google Meet 　　☛師生互動平台 Google Classroom 　　☛將文件、試算表和簡報融入教學 　　☛掌握雲端硬碟的管理與使用 　　☛利用 Google 日曆安排線上行程   　　COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置

、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。   　　本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕

鬆掌握遠距教學時的必備技能。 　 　　【目標讀者】 　　・即將開始遠距教學的老師與學生 　　・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 　　・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人

html語音輸入進入發燒排行的影片

吹瓶機變導程螺桿振動訊號量測與失效預測

為了解決html語音輸入的問題，作者洪聖儒 這樣論述：

本研究提出一種應用於寶特瓶吹瓶機之健康診斷方法。運用加速規來收取機台的振動資訊，並使用動態時間扭曲法(DTW)作為本研究的主要評斷磨耗標準。由於吹瓶機機構複雜，且以變轉速伺服馬達作為機構驅動源。本研究除了比較有無絕緣膠帶、系統簡化、有無轉子、有無變導程夾爪動作，四種振動結果差異推測其頻率成因外，更在得到量測訊號後分別以均方根、移動平均濾波器、原始頻率訊號、特徵頻率擷取四種訊號前處理方法作為DTW輸入，並以處理後之全新轉子振動訊號作為標準訊號，將不同運轉次數的訊號與標準訊號比對其相似度，記錄下不同運轉次數下的DTW距離值，並建立其斜率變化，再搭配運算時間、訊號穩定性、潤滑劑影響，這四種方式評斷

出最適合的訊號前處理方式。此外透過實際量測轉子尺寸變化，發現振動量隨轉子磨耗量增加而加大，與本文使用之DTW結果有相同趨勢。且發現180Hz頻率區段會隨於旋轉導桿添加潤滑劑而下降，因此，此頻率變化情況可用以判斷潤滑劑是否需更換。由於本研究為長時間計畫，尚未收錄至轉子毀損之完整振動變化數據。目前僅能以現階段數據，推測解釋出吹瓶機頻率譜中較顯著的頻率成因，及驗證DTW對振動量測變化之效果，並建議以特徵頻率擷取的方式作為DTW之訊號前處理。

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決html語音輸入的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制

為了解決html語音輸入的問題，作者吳峻豪 這樣論述：

隨著近年來通訊技術的進步及巨量資料的需求，智慧行動裝置及互聯網設備的普及，使得網路流量逐步的增長，傳統網路架構已不堪負荷逐漸龐大的流量。為了有效緩和網路的問題，進而提出一個新形態網路架構，名為軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)。此技術透過集中式的管理應對網路的控管狀態，可程式化的配置提高網路效能。SDN的網路架構分為三個平面：控制平面(control plane)、應用平面(application plane)、資料平面(data plane)。在控制平面中的SDN控制器可以制定合適的路由規則，滿足在應用平面中使用者對於網路服務的需求。而在資料平面中的

OpenFlow交換機接收到來自SDN控制器的命令之後，執行處理封包的動作，可以動態地調整來應對不斷變化的網路環境，也可以透過程序的配置管理、保護和優化網路資源。由於集中式管理的優勢和靈活度高的特性，使得SDN控制器被視為劫持與入侵的主要目標。有鑑於機器學習的蓬勃發展，在檢測識別方面，機器學習演算法擁有比人工更加有效率的偵測能力，機器學習著重於訓練電腦從資料集中學習並可從中進行改進，隨著不斷改善不斷的增加訓練的資料量，使判別能力逐漸提高。現今機器學習也廣泛的存在人們生活周遭，如：智慧醫療、電子晶圓檢測及語音識別等等。本論文提出應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制。本技術著重使用機器

學習分類演算法來檢測SDN網路環境中的控制器是否具有惡意行為，SDN控制器利用OpenFlow協定可以收集網路狀態，將資料進行前處理後，使用十三種機器學習的演算法進行模型訓練，再用四種評估指標來評斷模型好壞，接著挑選出具有高度準確率的模型，最後擷取特徵輸入給模型進行分析SDN控制器的行為，透過模型分析的結果使網路管理人員有更好的應對方式。