中 台工具的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

淺談邊緣運算：智慧生活大趨勢(學AI真簡單系列6)

為了解決中 台工具的問題，作者AI4kids  這樣論述：

　　本書透過簡單易懂的用語，以及大量的圖文解說，帶領讀者探索你我身邊最常見的AI應用──邊緣運算。從物聯網（IOT）的發展到加入AI元素的AIoT這段歷程，究竟是如何發生？這些改變又將帶給人們生活什麼樣的衝擊與改變？讀者都可在這本書中一窺究竟。AI學習不再流於理論空談。作者將實際操作的範例一步步詳細解說，帶領讀者親自動手實作邊緣運算中最常見的影像辨識系統，並整合樹莓派（微電腦）與最新神經網路加速器設備（NPU），加速推論過程的實現。 　　本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校

的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 　　讀得懂：全彩圖文解說，激發讀者興趣、接軌AI應用。 　　好理解：步驟性的詳述，操作畫面清楚、理解範例容易。

中 台工具進入發燒排行的影片

疫情期間消費者對於線上運動課程 知覺研究 以採用Zoom平台上課為例

為了解決中 台工具的問題，作者李芊霏 這樣論述：

2020年COVID-19疫情蔓延肆虐全球。為了防堵疫情，人們保持社交距離的狀態，促使運動教練思考消費者服務策略的調整。不受限於特地空間及時間的數位學習。 在COVID-19疫情下更顯現其優勢，成為運動線上課程推廣的助益。本研究以經常性運動的消費者為研究對象，運用消費者滿意及知覺價值理論為基礎架構，探究使用線上運動課程動機及再購意願，並評估線上學習成效之滿意度。本研究持用問卷調查法，共計回收222份有效問卷。研究發現，研究個案的線上課程消費者組成多數為女性及經常性運動消費者。分析消費者對線上課程滿意度及再購意願評估滿意強度，以探討消費者的個人涉入及促銷效果為干擾變數，檢視對消費者再購意願是否

有加強影響效果，並說明課程知覺價值、顧客滿意度與再購意願等四個變數之間的關係，其中經常性運動消費者更注重線上課程品質與學習滿意度。結果顯示，當消費者對品質服務滿意度高時，對該課程的知覺價值越高；此線上課程有助於促進消費者對運動應用正向的態度，增進對線上課程的運用，並讓消費者運用Zoom線上平台更有意願地上課運動。本研究建議運動教練在線上課程活動規劃上，考量消費者需求，搭配網路互動活動整合資源運用，促進學習與行銷宣傳的效益。根據評量目的，選擇調整類別或題項數量，建立更符合線上運動課程自我評量及實務需求的客製化評量架構。除了運用總結性評量外，可進一步規劃活動的適合性評量，更全面的瞭解消費者學習需求

，透過消費者研究優化課程設計以及展現課程活動成效。

輕鬆學自然語言處理：電腦這樣理解語言(學AI真簡單系列3)

為了解決中 台工具的問題，作者AI4kids  這樣論述：

　　本書有系統地介紹了自然語言處理（NLP）的基礎技術，從傳統的統計處理方法過渡到近年興起基於類神經網路的處理方法，用通俗易懂的語言說明自然語言處理的概念，於各章節中也都有配合實際範例描述所介紹的方法，讓讀者有更紮實的理解。內容深入淺出、容易理解，相信本書會讓讀者有所收獲。本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與

想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 　　透過本書，可以： 　　•了解自然語言處理(NLP)的概念 　　•了解各種自然語言處理的方法 　　•如何使用循環神經網路(RNN)、長短期記憶法(LSTM)對句子進行情緒分析 　　•如何使用RNN、LSTM對句子內的詞標註詞性

用於Kubernetes之QoS感知容器排程策略

為了解決中 台工具的問題，作者魏煦晨 這樣論述：

近年來，眾多雲端計算平台皆以Kubernetes作為容器編排和服務管理的工具。排程器（Scheduler）是Kubernetes的關鍵元件之一，因為排程代表著容器與節點的部署配對關係。在雲端計算中，網路延遲等因素常導致無法滿足具有時效性的任務，因此有許多文獻提出以較接近終端使用者的邊緣計算架構，提供用戶較為快速的服務。而隨著邊緣運算的架構逐漸受到重視，Kubernetes也被視為實現基於微服務之邊緣運算架構最有潛力的平台工具之一。然而現今Kubernetes一般所使用的情境多為相較單純的雲端環境，原先預設的排程策略並不完全適用於複雜的邊緣計算場域中，因此本文提出一種容器排程演算法，旨在解決K

ubernetes預設排程器的不足之處。本篇論文所提出之方法除了評估容器的運算資源與網路需求外，也會衡量群集（Cluster）中的節點網路狀態，尋找最適合部署容器的節點，目的在於最小化用戶存取服務的所需時間與任務計算時間。此外，本文之排程器也可根據使用情形調整「運算資源優先」或「網路延遲優先」等部署策略的權重。