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藍芽氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)

為了解決github無法下載的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Arduino Nano來開發物聯網之各樣產品之原型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。   　　Ameba RTL8195AM開發板最強大的不只是它簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且Ameba RTL8195AM開發板市售價格比原廠Arduino Yun或A

rduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。

從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會

為了解決github無法下載的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：

TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ 　　▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 　　本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 　　▌谷歌開發者專家 ▌ 　　本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 　　▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 　　本書深入淺出，排版精美，

十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 　　難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： 　　．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 　　．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 　　．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 　　．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的

常用及前端工具 　　．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 　　如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。  

車載異構網路中基於橢圓曲線加密的匿名協作式下載機制之研究

為了解決github無法下載的問題，作者古承晏 這樣論述：

如何保證車輛之服務下載請求安全性是一項重要的安全議題。為了解決車輛移動性問題，協作式下載方案被提出，透過中繼車輛的輔助下載來降低路邊基礎設施的負載，但是中繼車輛的選擇機制並不明確，且無法支援複數個中繼車輛；再者，車輛的下載請求通常涉及身分與服務內容的隱私，因此需要透過加密手段確保內容安全，但是過於複雜的加解密方案並不適用於車載環境；最後，異質化服務的QoS 需求也必須在佈署暫存內容時一併考慮。本論文提出 ECDSA-based 的匿名協作式下載機制，藉由 ECDSA 數位簽章及 ECC 加密方案來確保下載請求的安全性。設計適用於車載網路的中繼車輛選舉機制，藉由行車速度、儲存空間及路邊距離來選

出合適的中繼車人選，且中繼車輛會不定期重選，以因應時刻改變的車流。同時，車輛下載過程中運用輕量級的ECDSA 數位簽章方案來為下載請求簽章及加密，確保訊息之完整性、隱私性及不可否認性。請求驗證通過後，需要制定服務暫存至中繼車輛的佈署策略，透過 802.11 的規範將服務類別分類，並各別設定下載順序及資料傳送時的優先級別，同時確保延遲敏感類型的服務可優先暫存至鄰近使用者的中繼車輛中，達到服務QoS 規範。模擬結果顯示，本論文提出的機制能有效提高服務下載效率。經由 ECDSA簽章相較於 RSA 簽章平均的訊息傳輸時間減少約 78.7%，證明該方案是輕量級的；此外，複數台中繼車輛的機制也可滿足大多數

車輛下載需求，證明選舉策略的有效性；再加上服務內容的暫存佈署策略，平均可減少23.5%的下載時間，尤其是延遲敏感類型的服務提升更加顯著，平均減少 34.5%下載時間。