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實戰Linux系統數位鑑識

為了解決swap電腦的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

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多軸⾶⾏器強化學習控制

為了解決swap電腦的問題，作者畢楨煥 這樣論述：

本論⽂討論使⽤強化學習控制法則進⾏多旋翼無⼈機的⾶⾏控制。在控制⽅⾯，提出⼀種基於強化學習的低階控制器和兩種改進⽅法，使多旋翼控制器性能⽐⼀般強 化學習控制器具備更通⽤性以及強健性。本研究從四旋翼機構建模和模擬環境的構建 開始，基於神經網路的四軸⾶⾏器控制器經由強化學習演算法，產⽣⼀控制策略來調 節四旋翼⾶⾏器的⾶⾏。其中四旋翼機的環境狀態做為神經網路的輸⼊，⽽四個轉⼦ 的推⼒作為控制輸出。此四旋翼控制器可歸類為⼀⾮線性控器，並且只需透過定義⼀ 個損失函數來作為控制策略的最佳化⽬標，此提出的⽅法顯著簡化四旋翼控制器的設 計過程。為了驗證多旋翼控制策略的結果，本研究除了在系統模擬環境中對策略進

⾏ 訓練和驗證，也在實驗部分通過控制閉迴路結構將控制策略應⽤於真實的多旋翼⾶⾏ 器，本⽂將訓練好的強化學習控制策略實現於機載⾶⾏電腦，並且觀察與討論此控制 策略應⽤在現實世界中多旋翼⾶⾏器的可⾏性和⾶⾏表現。 針對強化學習控制器的通⽤性，本論⽂提出了⼀種多⽤途控制⽅法。通過修改神經網路的輸⼊和輸出，該⽅法可以克服強化學習控制器只適⽤於於特定模型以及特定 物理參數問題，解決耗時以及⾼成本控制器訓練。在強健性⽅⾯，本論⽂提出了⼀種 具有擾動補償的強化學習控制結構，以解決外部擾動下的四旋翼定位問題。所提出的 控制⽅案構建了⼀個⼲擾觀測器來估計施加在四旋翼三個軸上的外⼒，例如室外環境 中的陣⾵。通過在

神經網路控制引⼊⼲擾補償器，此⽅法顯著提⾼了室內和室外環境 中的定位精度和強健性。 本論⽂還提出⼀種實時軌跡規劃器，引⼊強化學習控制來解決⽋驅動四旋翼⾶⾏器垂直降落問題。四旋翼⾶⾏器的軌跡⽣成和追蹤⽅法分別利⽤了強化學習和傳統控 制器的優點。與傳統的最佳化求解器相⽐，通過訓練過的強化學習控制器只需更短的 時間即可⽣成可⾏的軌跡，並且結合傳統的軌跡追蹤控制器以利於四旋翼的控制並對 其穩定性和強健性進⾏數學分析。

量子計算機編程：從入門到實踐

為了解決swap電腦的問題，作者（美）埃裡克·R.約翰斯頓 這樣論述：

量子計算被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。   本書 不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。   通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 量子計算

被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。   埃里克.R. 約翰斯頓（Eric R. Johnston）畢業於美國加州大學伯克利分校，他創造了量子計算模擬器QCEngine，目前在矽谷擔任高級量子工程師。 尼古拉斯.哈雷根（Nicholas Harrigan）是英國倫敦帝國理工學院博士，他在量子力學方面的研究工作勉強使他相信，當他不看月亮時，月亮仍在那裡。 梅塞德絲.希梅諾–塞戈維亞（Mercedes Gimeno-Segovia）從英國倫敦帝國理工學院取得博士學位後，加入了PsiQuantum公司，致

力於設計通用量子電腦。 譯者簡介 鄭明智 從事醫療與前沿ICT技術結合的相關研發工作，密切關注人工智慧、量子計算等領域，另譯有《詳解深度學習》《圖解機器學習演算法》等技術書。 《量子電腦程式設計：從入門到實踐》不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。   通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜

索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 譯者序 xi 前言 xiii 第1章　入門 1 1．1　所需背景 1 1．2　何謂QPU 2 1．3　動手實踐 3 1．4　原生QPU指令 6 1．4．1　模擬器的上限 7 1．4．2　硬體的上限 7 1．5　QPU與GPU的共同點 8 第2章　單個量子比特 11 2．1　物理量子比特概覽 12 2．2　圓形標記法 15 2．2．1　圓的大小 15 2．2．2　圓的旋轉 16 2．3　第 一批QPU指令 17 2．3．1　QPU指令：NOT 17 2．3．2　QPU指令：HAD 18 2．3．3　QPU 指令：READ和WRITE

19 2．3．4　實踐：完全隨機的比特 20 2．3．5　QPU 指令：PHASE(θ) 23 2．3．6　QPU 指令：ROTX(θ) 和ROTY(θ) 23 2．4　複製：缺失的指令 24 2．5　組合QPU 指令 24 2．6　實踐：量子監聽檢測 27 2．7　小結 30 第3章　多個量子比特 31 3．1　多量子比特寄存器的圓形標記法 31 3．2　繪製多量子比特寄存器 34 3．3　多量子比特寄存器中的單量子比特運算 34 3．4　視覺化更多數量的量子比特 37 3．5　QPU 指令：CNOT 38 3．6　實踐：利用貝爾對實現共用隨機性 41 3．7　QPU 指令：CPHASE(

θ) 和CZ 42 3．8　QPU 指令：CCNOT 45 3．9　QPU 指令：SWAP 和CSWAP 46 3．10　構造任意的條件運算 50 3．11　實踐：遠程控制隨機 53 3．12　小結 55 第4章　量子隱形傳態 56 4．1　動手嘗試 56 4．2　程式步驟 61 4．2．1　步驟1：創建糾纏對 61 4．2．2　步驟2：準備有效載荷 62 4．2．3　步驟3．1：將有效載荷連結到糾纏對 62 4．2．4　步驟3．2：將有效載荷置於疊加態 63 4．2．5　步驟3．3：讀取Alice 的兩個量子比特 64 4．2．6　步驟4：接收和轉換 64 4．2．7　步驟5：驗證結果 6

5 4．3　解釋結果 66 4．4　如何利用隱形傳態 67 4．5　著名的隱形傳態事故帶來的樂趣 67 第5章　量子算術與邏輯 71 5．1　奇怪的不同 71 5．2　QPU 中的算數運算 73 5．3　兩個量子整數相加 76 5．4　負整數 77 5．5　實踐：更複雜的數學運算 78 5．6　更多量子運算 79 5．6．1　量子條件執行 79 5．6．2　相位編碼結果 80 5．7　可逆性和臨時量子比特 82 5．8　反計算 84 5．9　QPU 中的邏輯運算 86 5．10　小結 88 第6章　振幅放大 89 6．1　實踐：在相位和強度之間相互轉換 89 6．2　振幅放大反覆運算 92

6．3　更多反覆運算？ 93 6．4　多個標記值 95 6．5　使用振幅放大 100 6．5．1　作為和估計的AA 與QFT 100 6．5．2　用AA 加速傳統演算法 100 6．6　QPU 內部 101 6．7　小結 103 第7章　量子傅裡葉變換 104 7．1　隱藏模式 104 7．2　QFT、DFT 和FFT 106 7．3　QPU 寄存器中的頻率 106 7．4　DFT 110 7．4．1　實數DFT 輸入與複數DFT 輸入 111 7．4．2　DFT 一切 113 7．5　使用QFT 117 7．6　QPU 內部 122 7．6．1　直觀理解 124 7．6．2　逐步運算 1

24 7．7　小結 128 第8章　量子相位估計 129 8．1　瞭解QPU 運算 129 8．2　本征相位揭示有用資訊 130 8．3　相位估計的作用 131 8．4　如何使用相位估計 132 8．4．1　輸入 132 8．4．2　輸出 134 8．5　使用細節 135 8．5．1　選擇輸出寄存器的大小 135 8．5．2　複雜度 136 8．5．3　條件運算 136 8．6　實踐中的相位估計 136 8．7　QPU 內部 137 8．7．1　直觀理解 138 8．7．2　逐步運算 139 8．8　小結 141 第9章　真實的資料 145 9．1　非整型數據 146 9．2　QRAM 1

47 9．3　向量的編碼 150 9．3．1　振幅編碼的局限性 153 9．3．2　振幅編碼和圓形標記法 154 9．4　矩陣的編碼 155 9．4．1　QPU運算如何表示矩陣 155 9．4．2　量子模擬 156 第10章　量子搜索 160 10．1　相位邏輯 161 10．1．1　構建基本的相位邏輯運算 163 10．1．2　構建複雜的相位邏輯語句 163 10．2　解決邏輯謎題 166 10．3　求解布林可滿足性問題的一般方法 170 10．3．1　實踐：一個可滿足的3-SAT問題 170 10．3．2　實踐：一個不可滿足的3-SAT 問題 173 10．4　加速傳統演算法 175

第11章　量子超採樣 177 11．1　QPU 能為電腦圖形學做什麼 177 11．2　傳統超採樣 178 11．3　實踐：計算相位編碼圖像 179 11．3．1　QPU 圖元著色器 180 11．3．2　使用PHASE 畫圖 181 11．3．3　繪製曲線 184 11．4　採樣相位編碼圖像 185 11．5　更有趣的圖像 187 11．6　超採樣 188 11．7　量子超採樣與蒙特卡羅採樣 190 11．8　增加顏色 195 11．9　小結 196 第12章　舒爾分解演算法 197 12．1　實踐：在QPU上應用舒爾分解演算法 198 12．2　演算法說明 199 12．2．1　我們需要

QPU嗎 200 12．2．2　量子方法 201 12．3　逐步操作：分解數字15 203 12．3．1　步驟1：初始化QPU寄存器 204 12．3．2　步驟2：擴展為量子疊加態 205 12．3．3　步驟3：條件乘2 207 12．3．4　步驟4：條件乘4 209 12．3．5　步驟5：QFT 211 12．3．6　步驟6：讀取量子結果 213 12．3．7　步驟7：數位邏輯 214 12．3．8　步驟8：檢查結果 216 12．4　使用細節 216 12．4．1　求模 216 12．4．2　時間與空間 217 12．4．3　除了2 以外的互質 217 第13章　量子機器學習 218 1

3．1　求解線性方程組 219 13．1．1　線性方程組的描述與求解 219 13．1．2　用QPU 解線性方程組 220 13．2　量子主成分分析 228 13．2．1　傳統主成分分析 228 13．2．2　用QPU 進行主成分分析 230 13．3　量子支援向量機 233 13．3．1　傳統支持向量機 233 13．3．2　用QPU實現支持向量機 236 13．4　其他機器學習應用 238 第14章　保持領先：文獻指引 243 14．1　從圓形標記法到複向量 243 14．2　與術語有關的一些細節和注意事項 245 14．3　測量基 246 14．4　門的分解與編譯 247 14．5　隱

形傳態門 248 14．6　QPU 名人堂 248 14．7　競賽：量子電腦與傳統電腦 249 14．8　基於oracle 的演算法研究 249 14．8．1　Deutsch-Jozsa 演算法 250 14．8．2　Bernstein-Vazirani演算法 250 14．8．3　Simon演算法 250 14．9　量子程式設計語言 251 14．10　量子模擬的前景 252 14．11　糾錯與NISQ設備 252 14．12　進一步學習 252 14．12．1　出版物 253 14．12．2　課程講義 253 14．12．3　線上資源 253 關於作者 254 關於封面 254

基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃

為了解決swap電腦的問題，作者蔡佳利 這樣論述：

「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。

本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲

得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋

轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。