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google文件邊界設定的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦高培勛,林紘宇寫的 尋找黑天鵝：加密貨幣時代的散戶生存致富指南(一品) 和EvanGilman,DougBarth的 零信任網路：在不受信任的網路中建構安全系統都 可以從中找到所需的評價。
另外網站執行「表格工具、版面配置、插入下方列」 - 許老師的網站也說明：https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vQt3mbA9bbDM9htXP- ... 1、先做整體設定：版面配置（邊界）、整體字型（主要內容：20；回條：14）、背景.
這兩本書分別來自一品 和歐萊禮所出版 。
國立中興大學 國際政治研究所 蔡明彥所指導 李佳珊的 新干預主義實踐侷限性之研究~從1990-2019年聯合國干預國際違反人權事件分析 （2020），提出google文件邊界設定關鍵因素是什麼，來自於新干預主義、人道干預、國力、軍事對抗力、軍售關係、經貿關係、國家輿論、形象。
而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 黃乾綱所指導 陳昱安的 應用字型生成資料開發環境中文字辨識系統 （2019），提出因為有 中文字元影像辨識、影像處理、資料增強、深度學習、卷積神經網絡的重點而找出了 google文件邊界設定的解答。
最後網站Google 文件：線上文件編輯器| Google Workspace則補充：使用Google 文件建立及協作處理線上文件。您可以在任何裝置上安全地即時共用內容，與他人共同編輯。
尋找黑天鵝：加密貨幣時代的散戶生存致富指南(一品)
為了解決google文件邊界設定 的問題，作者高培勛,林紘宇 這樣論述：
這是市面上第一本，結合科普（區塊鏈科技應用為何得以成功）、法普（舊世界法規制度如何被顛覆）以及投資思維的加密貨幣書籍。希望能幫助你擴張認知邊界，指引出一條行動方針。 除去花俏的行銷熱詞，比特幣之所以有價值的關鍵，在於它是一項「抗審查」的科技。 學習抗審查科技的最佳方法，除了猜測科技與法律在本質上的衝突，也應該親眼見證兩者磨合的現況。科技無法顛覆法律，不管在哪個國家，人們都會另闢蹊徑，找到方式不違法地使用新科技。最終，能被禁止的科技會被禁止，無法被禁止的科技會找到方式存活，而法律會隨著人們採用而做出調整。兩者的磨合，就是抗審查科技被採用的過程。 不管你是
想認識區塊鏈，或是投資，都可以從這個概念開始：思考「比特幣和其他加密貨幣有什麼不同？」，而不是將加密貨幣視為一個整體。 如果你是初學者，這本書將幫助你專注在最重要的概念，建立穩固的基礎，並以全新視角看待世界。如果你對加密貨幣非常有經驗，這本書會讓你用更嚴格的標準，重新檢視自己的投資組合。 這就是為什麼你應該看這本書。
新干預主義實踐侷限性之研究~從1990-2019年聯合國干預國際違反人權事件分析
為了解決google文件邊界設定 的問題，作者李佳珊 這樣論述：
冷戰結束至21世紀初期，出現新的國際安全局勢和挑戰，最大的威脅是國家內部的族群衝突、內戰或是政府失靈所造成的人道災難，「新干預主義」便是在這樣的背景下興起。 然而，國際干預的行動中，聯合國介入的程度卻有所不同，例如：科索沃事件中，國際派駐軍隊介入；反觀，敘利亞內戰，在聯合國會議上，卻因為中俄行使否決權，而避開聯合國的干預行動。因此，聯合國是否干預一國之人道危機事件，必然受到某些因素影響。 本文為進一步探討為什麼聯合國不能平等對待所有被干預國家？ 聯合國安理會在實行新干預主義方面有哪些局限性？本文從1990~2019年聯合國干預國際違反人權事件中，挑選20個發生重大人道危機之國家為研究
對象，以自由主義與現實主義兩大理論為研究途徑，提出六項影響國際干預之因素，分別為「自由主義」主張道德因素之「人道危機嚴重程度」以及「現實主義」所言權力與利益因素之「被干預國國力」、「被干預國軍事對抗力」、「被干預國與安理會常任理事國之軍售關係」、「被干預國與安理會常任理事國之經貿關係」、「國家形象、輿論」。本文假設上述因素皆會影響國際干預行動，然而程度卻有差異，為探究六項因素孰輕孰重，本文以模糊質性比較分析法(fsQCA)進行「量化」統計，以圖表呈現，同時輔以「質性」描述，藉此分析聯合國安理會在進行國際干預前，面對各項影響因素，其考量之優先順序為何？當兩利相權時何者為重？何者為輕？ 研究結
果，驗證了「新干預主義」雖以自由主義道德之名行人道干預，實踐過程中卻仍深受現實主義之權力、利益因素影響，使其成為大國合法干預他國的工具。本文研究貢獻在於以量、質並重之研究方式，將兩大主義「並列」比較，分析新干預主義實踐之侷限性，以此驗證「現實主義」仍為國際關係中的行為準則，並提供後續研究建議。
零信任網路：在不受信任的網路中建構安全系統
為了解決google文件邊界設定 的問題，作者EvanGilman,DougBarth 這樣論述：
利用防火牆隔離的方式來保護網路，其實不如想像般可靠，在防火牆後面的主機沒有自我防禦能力，一旦位於所謂「信任區域」的主機遭受入侵，資料中心也會隨之遭殃。本書向您推薦零信任模型，它將所有主機都視為直接面對網際網路般不安全，整個網路都有受到威脅和惡意攻擊的可能。 本書將告訴您零信任模型何以能讓我們專注於建構具強大身分驗證、授權和加密的系統，如何為使用者劃分不同存取權限，又同時兼顧良好的使用體驗。同時將帶領您了解零信任網路的架構，以及如何利用現有技術來建構零信任網路。 ．利用零信任模型將安全嵌入系統作業之中，而不是將它布置於表層之上 ．剖析形成
零信任網路的代理員和信任引擎等重要概念 ．使用既有技術為網路中的參與者建立彼此的信任 ．將邊界安全網路裡的正式作業環境遷移到零信任網路 ．探討在用戶端（Google）和伺服器端（PagerDuty）的零信任建構案例
應用字型生成資料開發環境中文字辨識系統
為了解決google文件邊界設定 的問題，作者陳昱安 這樣論述：
近年來，隨著人工智慧的快速發展，深度學習（Deep Learning）的技術也隨之蓬勃發展，並廣泛應用在各個領域，包括中文字元影像辨識（Chinese Character Recognition）。 本研究的目的在改善中文漢字之辨識模型建立問題，利用現有電腦系統內建的字型資源來產生文字影像，再經由一系列的影像處理來模擬真實環境中的影像型態，並調整影像內文字本體部分數值，使得在使用機器學習中的卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）之技術時能更有效學習到文字架構特徵而非邊界像素點分布之特徵。 經由實驗結果顯示，使用本研究方法在現代報紙與民初晶報等印刷文
件之辨識準確率分別為97.66%與78.21%，在CASIA 公開中文手寫測試集內達到63.15%之辨識準確率，以及在針對ICDAR-2019年ReCTS (Robust Reading Challenge on Reading Chinese Text on Signboard)競賽內之測試資料集，在使用官方提供之訓練資料額外加入本研究方法所產生之文字影像一同訓練，達到91.26%的辨識準確率，上述所提及之辨識表現優於現有OCR系統及方法。