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sql連線失敗的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳玄玲、應鳴雄寫的 資料庫原理與設計(精簡版) 可以從中找到所需的評價。
另外網站為什麼我不能連線到我的伺服器？ - Navicat也說明：可應用作業系統：Windows、macOS、Linux 可應用Navicat 產品：Navicat for MySQL、Navicat for PostgreSQL、Navicat for Oracle、Navicat for ...
國立臺北科技大學 製造科技研究所 丁振卿所指導 曾宇新的 智慧空調機聯網監控與預維保養網頁資訊系統實務場域建置 （2021），提出sql連線失敗關鍵因素是什麼，來自於智慧空調、資訊系統、預維保養、工業4.0。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程學系 徐良育所指導 何佳蓉的 以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發 （2021），提出因為有 帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮的重點而找出了 sql連線失敗的解答。
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資料庫原理與設計(精簡版)
為了解決sql連線失敗 的問題，作者陳玄玲、應鳴雄 這樣論述：
本書是針對資料庫管理的入門課程所設計的，適用於資管科系、商管科系、資訊科系以及資料庫進修課程使用。各章延續使用三宜家具個案，來說明資料庫管理的觀念。本書附有完整的SQL說明，藉由實例介紹重要的SQL命令，以及SQL的進階功能。並清楚解說資料庫的基礎理論與設計，加以實例輔助說明理論，架構完整。 本書特色 1 . 深入的資料庫觀念介紹：涵蓋資料庫領域所有的重要觀念，包括正規化理論、交易處理、並行控制、回復技術等。 2 . 完整的資料庫塑模過程介紹：以實際個案導引，詳細介紹使用E-R模型進行概念性塑模的方法。 3 . 最新技術介紹：書中說明採用最新的符號表示法，為目前業界主流的
E-R圖形工具所使用的表示法。 4 . 涵蓋資料庫進階課題：介紹資料倉儲、分散式資料庫、物件導向式資料塑模與資料庫開發，以及物件關聯式資料庫等議題。
智慧空調機聯網監控與預維保養網頁資訊系統實務場域建置
為了解決sql連線失敗 的問題，作者曾宇新 這樣論述：
本論文主要在開發智慧空調機聯網監控系統與預維保養網頁資訊系統兩大項。智慧空調機聯網監控系統部分，以空調監控整合軟體結合本研究開發的智慧空調邏輯控制，透過不同通訊傳輸協議將設備資訊與區域資訊連接至雲端資料庫，建立一個智慧控制的資訊平台，包含人員權限管理、智慧控制、遠端操控、歷史資料管理、報表輸出。預維保養網頁資訊系統部分，結合工業4.0 方式建構系統，將企業業務資訊整合至雲端資料庫，使用網頁系統結合ERP系統平台，可掌控所有資訊包含企業業務範圍、進度控管等資訊。
以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發
為了解決sql連線失敗 的問題，作者何佳蓉 這樣論述：
帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供
使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證
。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0
)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮