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國立中央大學 資訊工程學系 吳曉光所指導 鍾呈的 基於WebRTC傳輸協定的合作式分散360即時影像串流平台 （2020），提出伺服器選擇關鍵因素是什麼，來自於360影像串流、分散式串流架構、串流伺服器選擇、網路測量、資源管理。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 高勝助所指導 張鍀淅的 在5G異質網路環境中物聯網的移動邊緣計算分流 （2019），提出因為有 移動邊緣計算、物聯網、5G異構網絡、最小成本最大流量的重點而找出了 伺服器選擇的解答。
創世記典Online 8 王者回歸.來自終點的啟程!(完)
為了解決伺服器選擇 的問題，作者蒼漓 這樣論述：
冒險者天堂小說論壇近萬名讀者強力推薦！ 「系統」的暴走，帶來了危機。 王者的犧牲，卻換來了絕望的救贖。 「系統」當真沒有資格擁有自我意識？ 誓言、承諾、羈絆！ 是否能挽回過去的錯誤？ 創世紀典Online 最終精彩大結局！ 為了阻止失控的EP2， 莫邵萱允諾了她，留在遊戲世界。 面對昏迷的莫邵萱， 柳方紀決定銷毀Eraprotise系統！ 卻沒想到換來了奇蹟…… 她希望自己能有保護所有人的能力。 她希望他們以及它們都可以活下來。 只此而已。 被撕毀的相片無法復原。 但，只要重新堅定信心，邁開步伐，就能讓悲傷終止…… 作者簡介 蒼漓 生日：
8月30日 星座：處女座A型 開始朝插花領域學習，最怕的就是上課當天下雨，騎機車真的超難載成品回家的。（抹臉） 目前在做預計2013CWT出本的耽美個人誌「秋尹」的購量調查，詳情可至蒼某在冒險者天堂的會客室，或是噗浪、FB查詢呦！本篇文類型為：「吸血鬼x蚯蚓x生子文」……（遠目） blog：www.wretch.cc/blog/BCPcoffee Plurk：www.plurk.com/angel10023 繪者簡介 UU子 本體是右上的U磁鐵，會寄生在不同的生物上作畫。 女性，最近的特技是減肥！ 自從開始畫畫後，成績變好了，皮膚變光滑了，樂透也中獎了呢！ Web：k
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伺服器選擇進入發燒排行的影片
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水冷 NZXT X53 RGB
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記憶體 HyperX 32G
機殼 亞瑟之劍
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基於WebRTC傳輸協定的合作式分散360即時影像串流平台
為了解決伺服器選擇 的問題，作者鍾呈 這樣論述：
由於新冠肺炎在2019年底迅速的席捲全球，人們對於E化學習得資源要求也逐漸地提高，另一方面，由於360/VR影像技術的逐漸成熟，人們也開始對於線上學習上面的突破也有更多的遐想。由於現今的CDNs 或是雲端服務的對於360/VR等高品質低延遲的串流服務成本較高，因此在這篇研究論文當中，提供了一個適用於線上學習以及公司訓練的分散式360/VR串流平台。利用分散式邊緣運算資源，提供給廣大使用者們一個及時以及高品質的360/VR串流平台服務，其中包括基於各個邊緣伺服器之間的網路狀態監測，整體運算資源的伺服器路徑選擇以及管理，以及WebRTC傳輸協定和網頁面開發框架中加入360/VR的元素，來打造一個
即時性的360/VR及時串流平台。
在5G異質網路環境中物聯網的移動邊緣計算分流
為了解決伺服器選擇 的問題，作者張鍀淅 這樣論述：
由於物聯網 (IoT)迅速發展。大量物聯網設備出現在我們的生活中，例如智慧型手機、傳感器、相機、可穿戴設備。然而隨著技術的發展，一些計算密集型的應用程式也出現在物聯網中，例如交互式遊戲、擴增實境 (AR)、虛擬實境 (VR)、自然語言處理 (NLP)、人臉辨識。但是物聯網設備的資源對於這些應用程式是不夠的 (如CPU、內存和電池)。針對這問題，移動邊緣計算 (MEC)是一種很有前途的技術，它將計算任務從設備上傳到MEC伺服器進行運算。有了MEC技術的幫助下，我們可以提高設備的電池壽命以及提高用戶的體驗質量 (QoE)。因為每個設備所需的計算資源和延遲要求不同，所以如何為設備選擇合適的MEC伺
服器是一個重要的課題。如果計算任務卸載到不合適的MEC伺服器上，所選的MEC伺服器的資源將會巨大的浪費。另外在5G異構網絡 (HetNets)中，包含一個傳統的大型基地台(MBS)覆蓋著幾個小型基地台 (SBSs)，每個基地台藉由光纖連接一個MEC伺服器。因為覆蓋範圍的關係，因此任何設備都可以向MBS請求伺服，而SBS只能為訪問它的用戶進行伺服，意味著每個物聯網設備可以訪問多個MEC伺服器。之前的卸載機制並不適合5G HetNets環境中。 本論文提出了一種考慮MEC伺服器選擇和能量消耗的5G HetNets計算任務卸載機制，以最大限度地提高成功卸載任務數量和減少總能量開銷為目標。我們將
提出的機制建立為多目標問題，並採用最小成本最大流量 (MCMF)方法來解決這個問題。我們將總能量開銷和成功卸載任務的數量分別視為成本和網路流的流量，其中總能量包含傳輸能耗和邊緣伺服器計算能耗。 為了驗證該機制的性能，我們使用Java程式語言實作了4000*4000平方公尺的實驗環境。實驗環境中包含1個MBS和14個SBSs。我們假設MBS-MEC伺服器的計算能力優於與SBS-MEC伺服器。在任務卸載次數和總能耗方面，將我們的方法與貪婪和隨機卸載進行比較。實驗結果表明，我們方法的平均任務所消耗的能量分別降低了16.83％和19.53％且任務卸載數量分別增加了1.38%和10%。