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為了解決smart賓士的問題，作者吳建欣 這樣論述：

近年來開放政府資料在全球蔚為風潮，逐漸形成大數據及雲端服務的概念。由於資訊科技產業的日新月異與蓬勃發展，影響經濟甚巨，各先進國家紛紛推動雲端資訊整合計畫與相關政策。然而網路攻擊手段不斷地更新，造成資安事件頻傳，攻擊者常利用大家所熟知的社交工程攻擊手法中的釣魚信件，或是透過暴力式手法破解密碼，進入受害者的系統竊取機密資訊。本文使用國軍智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，以提升系統安全性，此外，並提出基於多重難度之混合式公開金鑰密碼系統及區塊加解密技術，利用其計算簡單及處理速度快的優點，結合智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，可有效增強國軍健康管理資訊系統的安全性，設計出一個更加值得信任

之系統。

為了解決smart賓士的問題，作者PG財經筆記,安德魯．哈藍 這樣論述：

為了解決smart賓士的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。