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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chrome下載失敗伺服器問題關鍵因素是什麼，來自於帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮。
而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 蔡志仁所指導 周彥廷的 開發用於菇舍的耐高濕環境之物聯網 （2017），提出因為有 物聯網、溫溼度感測器、二氧化碳氣體濃度感測器、伺服器、NAS私有雲、雲端資料庫、Raspberry Pi的重點而找出了 chrome下載失敗伺服器問題的解答。
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chrome下載失敗伺服器問題 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
開發用於菇舍的耐高濕環境之物聯網
為了解決chrome下載失敗伺服器問題 的問題，作者周彥廷 這樣論述：
在早期的農業產業中與消費者的飲食習慣上，人們都只是重視產量多又價錢便宜卻不重視農作物品質與食品安全之下，是以傳統的農作生產即可滿足消費者的需求。但是隨著消費者開始陸續重視了農產品品質與食品安全議題上，傳統的農耕方式與溫室培育方式已經不敷使用了。所以隨著現在科技的發展，現在許多在溫室栽種的農產品已經開始導入工業4.0技術當中的物聯網、雲端計算服務、大數據以及人工智慧等，技術來改善需溫室栽種的農產品的品質以及透過自動化管理方式來做好食品安全的把關。在需要溫室栽種的農產品的例子中，我們以在環控菇舍下培育的食用與藥用菇類培育為例，在傳統的菇舍物聯網監控系統當中往往都是以節省成本為主要訴求，卻忽略了系
統的穩定度與資料保存的安全性，因此僅裝設一台溫度與濕度感測器(溫溼度感測器)與二氧化碳氣體濃度感測器(CO2感測器)來監控環控菇舍的溫度、濕度與二氧化碳氣體濃度(CO2)、並且再由微控制器與伺服器的單一組裝置所構成的菇舍物聯網監控系統之控制核心。但是這樣設計卻很容易造成因為單一裝置故障而徹底癱瘓整套菇舍物聯網監控系統，進而導致環控菇舍中菇類培育失敗的重大損失，另外也會遺失最重要的菇舍內作物環境參數(菇舍環境參數)的重要資料，接著影響未來需要做的大數據分析與人工智慧的功能。因此本研究就是探討如何透過多種具有物聯網功能的裝置與多組能夠在高濕度的菇舍中使用的耐高濕度的溫溼度感測器與CO2感測器，並且
透過能聯網的嵌入式系統(Raspberry Pi)、x86架構的伺服器主機與NAS私有雲以及雲端資料庫來完成這些重要的菇舍環境參數同時同步地進行即時監控、資料存取與查詢等服務的菇舍物聯網監控系統來加以改善傳統的菇舍物聯網中低穩定度、低穩定性與資料保存的安全性上的問題，進而提升環控菇舍的作物之產值與培育成功率，甚至能提供未來可能需要使用的大數據分析與人工智慧的效能…等等。