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AWS自學聖經：5大必學雲端主題・超圖解入門(全彩印刷)

為了解決雲端資料庫 比較的問題，作者SamT. 這樣論述：

AWS自學聖經：5大必學雲端主題・超圖解入門(全彩印刷) ☆【全彩圖解】x【高效圖片教學】☆ 本書獲得 2021 iThome 鐵人賽 IT管理組佳作 　　本書透過高效的圖片教學，取代千百文字，讓讀者能快速掌握AWS。AWS 是一個雲端服務提供商，提供開發者快速擁有雲端主機、資料庫、檔案、儲存空間等計算機資源。相較之下，傳統公司則需自行維護機房、自行購置硬體設備、雇用一群 IT 人員，且難以根據需求彈性增減設備，這樣的難處也讓AWS 這樣的雲端供應商興起，成為現行企業部署軟體的第一選擇。 　　●本書以5 大主題： 　　-VPC 網路架構 　　-EC2 運算資源 　　-S3 檔案儲

存　　 　　-RDS 資料庫 　　-IAM 權限管理 　　圖解內容x快速入門：15 篇圖解觀念打底 　　實務導向x升職必備：27 篇實作示範深入 　　來幫讀者一次搞懂 AWS 雲端技術。

雲端資料庫 比較進入發燒排行的影片

探討疫情時代下民眾對於遠距醫療服務之使用意願

為了解決雲端資料庫 比較的問題，作者莊雅涵 這樣論述：

在新冠肺炎疫情時代下，各國為降低新冠肺炎所帶來的衝擊，制定相關防疫措施，確保醫療量能充足，全世界正以嚴謹態度去嘗試快速降低感染風險及疫情的擴散，為防止大量接觸，遠距醫療服務迅速變成廣泛被討論及應用的就醫模式，以達有效隔絕接觸感染風險。本研究主要目的在探討不同個人因素的人們在知識鴻溝的差異，以及對資訊安全、醫病關係的認同，是否影響遠距醫療的使用意願，根據過去學者的測量工具，用以診斷不同族群在使用遠距醫療的意願。研究採用問卷調查蒐集相關資料，扣除無效樣本後，共計回收有效樣本92份，並使用SPSS 22.0統計套裝軟體進行統計分析。研究結果顯示，創新擴散及醫病關係、使用電腦的擅長程度是影響遠距醫療

使用意願的主要因素；而知識鴻溝中在平均月收入愈高者、年齡愈小者，對創新擴散及醫病關係的認同度較高；數位使用程度愈好者，對資訊安全的認同度較高。本研究在學術上發現新冠肺炎疫情時代下，創新擴散是極顯度影響遠距醫療使用意願的主因，而醫病關係與數位使用程度亦是影響因素；在實務上可藉由研究結果，建議多加介紹遠距醫療的使用方法及理念，讓更多民眾可以更加瞭解遠距醫療的重要性，以提升民眾使用遠距醫療的意願，達到降低新冠肺炎感染風險。關鍵字：遠距醫療、知識鴻溝理論、創新擴散理論、醫病關係、資訊安全

IoT物聯網應用：使用ESP32開發版與Arduino C程式語言最新版(第二版)

為了解決雲端資料庫 比較的問題，作者尤濬哲 這樣論述：

　　1.相容平台：教學採用傳統ArduinoIDE平台，語法與UNO相同易上手 　　2.專題教學：以專題方式教學，每章節為實際完成的專案。 　　3.圖示清楚：全書彩色印刷，晶片圖解接線清楚，容易操作。 　　4.物聯應用：搭配知名網路服務，串連ThingSpeak、Line、Google、MQTT等各種物聯網應用。 　　5.影像專題：對於ESP32CAM進行解說，讓Arduino也可以傳輸影像。  

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決雲端資料庫 比較的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。