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超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)

為了解決windows 11記憶體的問題，作者薛博仁 這樣論述：

　　依據108課綱，升科大/四技/二專必備專書 　　抓住重點、掌握趨勢、精選題目，考前衝刺效率更加倍！ 　　✽60單元好複習：歸納歷年得分重點 60 大單元，輕鬆運用一天一單元的架構，快速完成統測複習。 　　✽趨勢導向看清楚：依照108~111 年統測考題進行統計分析，讓考生清楚統測命題趨勢。 　　✽統測考題即時通：由統測題型重新變化出題，即時透過單元測驗檢視自己的學習狀態。 　　✽專有名詞全收錄：彙整常見專有名詞，一網打盡、迅速吸收。 　　✽單位&計算題大彙整：重要計量單位&計算題一次到位，建構致勝關鍵。 　　✽輕薄小巧好攜帶：比十吋平板還小本，便於攜

帶、隨時複習。 　　✽跨領域加深加廣：運用專業延伸，有效銜接大學課程，跨領域學習創造斜槓歷程。

windows 11記憶體進入發燒排行的影片

利用動態遷移最佳化雲儲存的讀取效能

為了解決windows 11記憶體的問題，作者陳磊恩 這樣論述：

通常來說，在雲端上磁碟區的效能與大小相關。磁碟區的大小決定磁碟區的基準效能。然而雲端服務提供者如亞馬遜，微軟等為了應對不同時間資料存取頻率的不平等，提出了 I/O 額度的概念。I/O 額度代表當需求超出基準效能時，磁碟區可用來爆發大量 I/O 的可用頻寬。當需求低於磁碟機的基準效能時，I/O 額度就會累積。磁碟區愈大，基準效能層愈高，累積 I/O 額度的速度愈快。當累積的 I/O 額度愈多，需要更多效能時，磁碟區能爆量超過基準效能的時間愈長，表現也愈佳。為了保持系統運行在有 I/O 額度的狀態，之前有其他人提出了可以透過複製資料的方法，並比較成本和收益證明可行性。然而純粹的資料複製會導致程式

中斷，並且消耗掉 I/O 額度，為解決這兩個問題，我們提出了動態遷移，藉由快照和記憶體暫存，以及延遲暫存轉存，讓中斷時間最小化，並保持中斷其間的頻寬。我們將動態遷移的方法應用在天氣預測系統 WRF 上，和沒有 I/O 額度的方法相比，加快了運行時間 332 %

實戰Linux系統數位鑑識

為了解決windows 11記憶體的問題，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。 

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決windows 11記憶體的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。