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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立勤益科技大學 化工與材料工程系 高肇郎、方國權所指導 高偉順的 台中港區微粒、金屬元素之乾沉降污染物預測、排放來源及健康風險評估之研究 （2021），提出registry中文關鍵因素是什麼，來自於大氣汙染物、健康風險評估、Global collection model、逆軌跡。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 宋昇峯的 以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值 （2021），提出因為有 急性缺血性中風、電子病歷、功能復原後果、機器學習、敘述式臨床紀錄、自然語言處理、風險模型、預測的重點而找出了 registry中文的解答。
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Martin Fowler的企業級軟體架構模式：軟體重構教父傳授51個模式，活用設計思考與架構決策
為了解決registry中文 的問題，作者MartinFowler 這樣論述：
★★★榮獲素有IT書籍奧斯卡金像獎之稱的第13屆Jolt獎★★★ ✎與一群專家級貢獻者David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、 Robert Mee以及Randy Stafford共同合作，Martin Fowler之必讀經典✎ [名家名著] 25 Martin Fowler的企業級軟體架構模式 Patterns of Enterprise Application Architecture 陳傳興、張立顗 翻譯 黃忠成 審校 陳仕傑(91) 專文推薦 企業級軟體開發的實踐因許多新技術的出現而受惠。物件導向程式語言（如
Java和.NET）與新工具和新技術的日趨普及，讓我們有能力建置更穩固與強健的應用程式，但它們並不容易實作。開發人員在企業級應用程式中總是會面臨相同的困境、遭遇同樣的難題，因為他們尚未充分領會到資深前輩們的架構經驗和失敗教訓。 本書介紹的，正是企業級軟體開發人員所面臨的種種嚴峻挑戰。企業級應用程式（如預約系統、供應鏈程式、金融系統等等）的挑戰是獨特的，與桌上型電腦系統和嵌入式系統同行所面臨的挑戰截然不同。因此，企業級開發人員往往必須自行挖掘解決方案。 本書作者Martin Fowler是全球知名的物件導向大師、軟體重構教父，他發現，儘管技術發生了變化──從Smalltalk到
CORBA，再到Java與.NET──相同的基本設計概念仍然可以調整並應用來解決這些常見的問題。在一群專家級貢獻者的幫助下，Martin將40多種重複出現的解決方案淬鍊成為模式，並提供完整的脈絡，讓讀者能夠在面對困難的設計決策時做出正確的選擇，最終寫成這本不可或缺的解決方案手冊，它適用於任何的企業級軟體平台。 本書實際上是兩本書合二為一。第一個部分是開發企業級應用程式的簡單教學，讀者可以從頭到尾閱讀，以熟悉本書的範圍及章節安排。第二個部分則是本書的主軸，是關於模式本身的參考手冊，Martin為每一個模式都提供了用法和實作資訊，並搭配Java或C#程式碼的詳細範例。書中還利用豐富的UML
圖形來進一步解釋這些概念。 你將從本書學會： ・將企業級應用程式劃分為多個分層 ・組織商業邏輯的主要方法 ・深入處理物件與關聯式資料庫之間的對應 ・使用MVC模式來組織Web的呈現 ・處理跨越多個交易的資料的並行問題 ・設計分散式物件介面 ・來自David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、Robert Mee、Randy Stafford的專家級分享
台中港區微粒、金屬元素之乾沉降污染物預測、排放來源及健康風險評估之研究
為了解決registry中文 的問題，作者高偉順 這樣論述：
本研究是使用PS-1採樣器與乾沉降板來蒐集大氣中的懸浮微粒及其附屬重金屬汙染物之濃度及乾沉降，採樣時間於2020年1月至12月於台中梧棲港區來進行。本研究並藉由使用ICP-OES分析儀來分析附著於懸浮微粒上之汙染物的重金屬濃度及乾沉降。再者，本研究亦使用Global model來推估並比較不同粒徑所計算出來之懸浮微粒及其附屬重金屬汙染物之乾沉降通量，其值並與實際之乾沉降值作一比較。除此之外，本研究並利用逆軌跡分析方法來推測台中港區採樣點之可能汙染源。最後，本研究更以風險評估之方法來計算該特徵採樣點之致癌風險值。研究結果顯示，總懸浮微粒濃度與乾沉降通量其最高值均發生於冬季，而重金屬濃度與乾沉降
之最高值則分別為重金屬Cu，Ni。此外，乾沉降模式之研究結果顯示，Global collection model之模式推估乾沉降通量以重金屬元素Pb可得到最佳之乾沉降推估結果。再者，重金屬元素Pb 乾沉降通量之最佳預測結果則出現在 以16 μm 的微粒尺寸作為計算之乾沉降速度則其乾沉降通量能有最佳之推估結果。而逆軌跡分析之結果顯示，本研究之主要汙染氣團於6、7、8月是來自採樣點的南方，其餘月份皆來自於採樣點之北方。而在健康風險評估結果顯示該採樣點之金屬元素Cr的致癌風險值結果高於1×10-4，上述值高於致癌風險監管機構US/EPA之標準。因此，未來宜持續監測觀察上述重金屬Cr元素於台中港區之濃
度及致癌風險值。
矽谷工程師教你Kubernetes：史上最全CI/CD中文應用指南(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決registry中文 的問題，作者邱宏瑋 這樣論述：
持續整合與持續交付的最佳實踐！ 第一本完整探討Kubernetes與CI/CD整合的本土書籍，透過問題分析與探討讓你培養解決問題的完整思路 •從問題出發探討CI/CD整合 Kubernetes 會遇到的各種議題 •以思路為主軸搭配範例演練來練習整合CI/CD •矽谷實戰經驗分享，讓你少走冤枉路 本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，DevOps 組佳作系列文章 -- 《Kubernetes X CICD X DevOps 成就時間管理大師暨薪水強盜》，台灣本土第一本探討 Kubernetes 與工作團隊必備的 CI/CD 流程整合的專業書籍。 本書
專門針對需要將 Kubernetes 與 CI/CD 流程整合的使用者。CI/CD 流程設計沒有標準答案，當導入 Kubernetes 與 Cloud Native 相關技術後其變化更多，要如何從這龐大且複雜的架構中設計出一套適合團隊的解決方案是非常困難的，因為Cloud Native的專案變化太快。本書不會給讀者任何魚吃，取而代之的是傳授如何釣魚的技巧，從問題出發去探討整合上會遇到的各種議題，培養解決問題的思路來面對未來深不可知的Cloud Native生態系。 重點議題探討 Kubernetes 應用程式包裝與開發流程探討 ❖Kubernetes 應用程式如何包裝，Helm
與 Kustomize 差異是什麼？ ❖應用程式開發人員需不需要本地 Kubernetes 輔助開發？ ❖Kubeadm、Minikube、K3D、KIND 差異是什麼，哪個最好用？ CI 過程需要探討的各種議題 ❖CI Pipeline系統該如何選擇？ 該選 SaaS 還是自行架設維護？ ❖CI 過程需不需要使用 Kubernetes 來輔助測試？ 需要的話該怎麼做？ ❖Kubernetes 應用程式於 CI 階段可以進行什麼測試？Kubeval、Conftest？ CD 過程需要探討的各種議題 ❖CD Pipeline 系統該如何選擇？ ❖CD 過
程該採取何種模式？ Pull Mode、Push Mode？ ❖GitOps 可以取代傳統 CD 流程？ ❖CD 過程需要將機密資訊部署到 Kubernetes 內，如何處理才安全？
以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值
為了解決registry中文 的問題，作者宋昇峯 這樣論述：
中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病
人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式
區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。