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Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包

為了解決google chrome分別的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

　　大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！   　　從入門基礎到實務解說， 　　帶你展現超高效的雲端教學技能   　　【重點內容】 　　☛遠距教學必備利器 Google Meet 　　☛師生互動平台 Google Classroom 　　☛將文件、試算表和簡報融入教學 　　☛掌握雲端硬碟的管理與使用 　　☛利用 Google 日曆安排線上行程   　　COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置

、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。   　　本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕

鬆掌握遠距教學時的必備技能。 　 　　【目標讀者】 　　・即將開始遠距教學的老師與學生 　　・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 　　・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人

google chrome分別進入發燒排行的影片

隱私模式瀏覽器鑑識分析之研究-以社群媒體Facebook為例

為了解決google chrome分別的問題，作者劉進福 這樣論述：

現行網際網路服務，用戶端透過許多不同的瀏覽器來進行搜尋、訪問、傳送及下載檔案資料，為避免在本機的電腦留下瀏覽行為的紀錄及資料，或者從事非法惡意瀏覽行為，相關紀錄留存在本機上，成為數位鑑識人員查找的跡證，具有隱私性或無痕模式瀏覽器為流行的隱私措施。由於此功能特性，吸引多數用戶使用隱私性、無痕模式瀏覽器進行合法與非法、惡意瀏覽行為。因此確認瀏覽器在本機的隱私性，從犯罪分子的電腦內提取即時傳遞的通訊記錄、檔案或資料，將是刑事案件調查和起訴的重要數位證據。當今目前，非法網路犯罪者藉由操作熱門的社群媒體Facebook、即時通訊Messenger及Instagram等，惡意散佈不實或錯誤消息，來達到不

法之目的或意圖，為使執法人員查找犯罪者隱私性瀏覽器的跡證，進行各瀏覽器之隱私研究。本研究分別針對社群媒體網站Facebook及即時通訊Messenger等， 在Tor及Chrome、Firefox、Edge等無痕模式瀏覽器下進行登入、訪問、操作與訊息對話、留言的紀錄萃取，分析留存在硬碟及記憶體內的各種跡證來找出違法者的犯罪行為，並另外探究瀏覽器本身引擎搜尋及瀏覽紀錄之隱私性。比較犯案後關閉瀏覽器狀態以及重新開機，其跡證殘留的差異性。研究中使用開放免費版鑑識工具Hexworkshop、FTK、BulkExtractor等來執行隱私性瀏覽器鑑識工作，把運行中、關閉及重新開機的狀態進行跡證比較，發現

隱私性瀏覽器不同的狀態下，查找出部分相關之證據。本文旨在為研究數位鑑識的研究者提供重要參考。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決google chrome分別的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

Facebook及Google運用人工智慧在投放廣告行為所產生的憲法爭議與實踐

為了解決google chrome分別的問題，作者洪于庭 這樣論述：

近幾年人工智慧又再度成為熱門的討論話題，並運用在我們生活的各個角落， 無論是醫療、量刑、家居、公共衛生等，都佔了一席之地。人工智慧是否最後會 發展得與真正的「人」一樣，目前未可知，但很多電影中都以此作為背景，去探 討相關道德問題。據此，本文並未於此解決相關道德問題，而是針對訓練人工智 慧的資料作為主要討論焦點。即，人工智慧的「學習」，需要透過大量資料不斷 反覆測試、訓練，以確保其所輸出之結果精確。據此，當輸入的資料變成人民的 個人資料時，會產生何種問題，這是本文所好奇的。此外，Facebook 及 Google 在 全世界的高度覆蓋率，並掌握所有用戶，甚至是非用戶的個人資料，以人工智慧 技術

運用在廣告投放中。據此，本文主要以 Facebook 及 Google 在投放廣告行為利 用人工智慧技術之介紹出發，並針對此探討相關的憲法議題及各國針對此有所為 的法律規範，最後回到我國進行相關探討，期能在我國針對此能有相關因應措施。本論文共計六個章節，第一章簡要介紹本論文的研究動機與目的、研究對象 與範圍、研究方法等。第二章分為四大部分，從傳統的廣告形式至線上廣告的發 展，在介紹 Facebook 及 Google 運用機器學習及自然語言處理等人工智慧技術，在 其廣告投放中。本文將其投放廣告行為階段分為三:資料蒐集階段、使用人工智 慧技術進行資料分析階段、透過廣告與廣告受眾進行匹配之投放階段

，分別在該 部分進行介紹。第三章部分為投放廣告行為所產生的憲法議題，主要係針對廣告 商及廣告受眾可能產生憲法所保障的基本權影響。本論文區分為三大部分，即人 工智慧進入投放廣告行為前，廣告所產生的憲法議題。以及人工智慧進入投放廣 告行為後所產生的憲法議題。第三部分，則是介紹劍橋分析事件，強調投放廣告 行為產生之爭議可能產生外溢效果，而導致民主受到影響。第四章以歐盟一般資料保護規則及加州消費者隱私保護法為主要架構，並進 行介紹。歐盟一般資料保護規則針對其立法沿革，並強調其規範重點，如擴大適 用範圍、擴張適用客體、特種個資之新增、相關罰則及具體化當事人同意、強化 當事人權利等。並介紹以歐盟一般資料保

護規則作為依據，對 Facebook、Google 在個人資料蒐集、處理及利用，違反歐盟一般資料保護規則而受到裁罰之案例。 就加州消費者隱私保護法之內容介紹，除規範重點，即適用範圍、適用客體、當 事人權利、通知義務、執法與罰則等規定外，並就可能適用投放廣告行為之條文 規範，及對 Facebook、Google 投放廣告可能產生之影響進行探討。就加州消費者 隱私保護法施行到現在，針對 Facebook 及 Google 違反加州消費者隱私保護法條文 之二案例介紹。此外，針對此二法之異同，分為範圍、定義、資料蒐集合法性基 礎、當事人權利、執法事項等五大部分進行比較。Facebook 及 Googl

e 針對二法之 發布施行，所為之相關因應措施，於第四節中進行介紹。第五章部分即回歸我國個人資料保護法，就立法沿革、目的、個資保護範圍、 原則、當事人權利及罰則等介紹。並比較，我國個資法訂定時所參考歐盟 1995 年 之個人資料保護指令。而 2018 年 GDPR 施行後，許多國家變紛紛效仿，我國立委 亦提出修正草案，本論文針對與現行個資法相異之處進行介紹，並對比與 GDPR 相異之處。據此，提出針對 Facebook 及 Google 投放廣告行為，我國可能可以做出 的回應。第六章即結論，本文認為針對 Facebook 及 Google 運用人工智慧在其投放 廣告行為產生最大的問題就是個人資料

蒐集、利用與處理。據此，在我國涉及資 料使用之法律即為個人資料保護法。雖說立委已經提出修正草案，惟相關規範未 清，且草案尚未通過。而蒐集個人資料之行為是每天不斷發生，若為提早做好規 劃及規範，並有專責機關進行相關執行，人民之隱私將由如在陽光下，不斷被曝 曬著。