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這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和PCuSER電腦人文化所出版 。
國立陽明大學 腦科學研究所 郭博昭、楊靜修所指導 吳承翰的 醫療物聯網開發與應用 （2020），提出uploader中文關鍵因素是什麼，來自於醫療物聯網、遠距醫療、心電圖、職場健康管理、雲端運算。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 周世傑所指導 李懿真的 發展一個整合應用視覺詞頻率與文字語意於自動圖像註解系統的方法 （2017），提出因為有 自動圖像註解、視覺詞、TF-IDF、Word2Vec、多標籤圖像的重點而找出了 uploader中文的解答。
阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決uploader中文 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
網路上這麼多軟體，到底哪個才好用呢？ 商業套裝軟體好用，但是超級貴，又不想用盜版，該怎麼辦呢？ 好用的軟體大多都是英文，到哪找中文版呢？ 如果你有以上的問題，快來服一味「阿榮福利味」吧！站長阿榮是闖蕩軟體界數十年的超強老手，軟體好不好用他最清楚！ 「阿榮福利味」所介紹的軟體都是站長阿榮先測試過安全無虞再打包給網友下載，一直以來好評口碑不斷，如果你想找到某個想使用的軟體，看本書就對了！
醫療物聯網開發與應用
為了解決uploader中文 的問題，作者吳承翰 這樣論述：
背景隨著科技的進步，全球邁向老年化社會，慢性病人口也逐漸上升，醫病比逐漸失衡，醫療支出預計將以每年 5.4% 的速度成長，醫療產業從治療轉為預防及健康管理，而醫療物聯網的設備能及時監測患者的健康狀態，並提高診斷治療的速度與精準度，但尚未受到大多數醫療院所接受；心血管疾病也是健康管理中會面臨的挑戰，心電圖是心血管疾病的判定標準之一，但在偏鄉地區可能連心電圖設備都沒有，需要到城市才有辦法做檢查，但檢查往往僅有一天，卻不一定在那一次的檢查中就能得到結果，長時間的配戴才能有效地發現問題，但長時間的心電圖判讀成本高且耗費人力；綜合以上，本研究分為兩個部份：第一部分為個人健康管理系統，除記錄個人生理參數
外，並且應用於職場健康管理及門診報到系統；第二部份為基於人工智慧的遠距心電圖。材料與方法利用實驗室過去建立的神農 (XenonIIF) 及神農藍牙 (XBT40A) 傳輸模組作為本研究的開發核心，低耗電、資料傳輸零缺損達成高效率的醫療物聯網系統。第一部分：使用傳輸模組透過通用非同步收發器 (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter, UART) 介面與市售生理量測設備介接，將生理參數傳輸至手機、電腦或是上傳載具，與量測者身份綁定後，再依特定應用程式介面 (Application Programming Interface,
API) 傳至衛福部健康存摺、雲端伺服器、醫學資訊系統或護理資訊系統。第二部分：使用XBT40A作為主控元件搭配心電類比前端接收心電圖，並透過藍牙將心電圖傳輸至手機，再由手機將心電圖傳輸至雲端伺服器，並透過一維卷積神經網路分類判定是否為心律不整，接收到心律不整事件時透過通訊軟體即時告警，並作心電圖形態學分析。結果第一部分：與多項市售生理量測設備介接，如：身高體重計、血壓計、視力檢查儀、血糖計等等，並串接多項身份辨識功能，如：健保卡、悠遊卡、條碼。配合使用單位開發出不同應用程式，已應用於醫院、診所、衛生局及研究單位，單日資料量測筆數超過千筆。第二部分：藍牙心電圖儀、遠距心電圖系統架構及心律不整模
型設計完成，心律不整模型準確率可達95%，並應用於醫院的偏鄉醫療站。結論醫療物聯網可降低醫護人員的負擔，並且增加量測者的資料的可用性，在臨床上配合不同流程後量測生理參數的行為可以增加不同的價值。本研究開發之系統可應用於醫療資源相對匱乏的地區，將資料無缺損的回傳至雲端伺服器，經過使用者同意可提供給醫學中心醫師做判斷，減少醫療的城鄉差距，並達成醫療平等的願景。
阿榮福利味：好用到爆的免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決uploader中文 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
電腦優化該用哪些工具？掃毒用哪套軟體比較好？播影片用哪套播放器順暢畫質又好？ 以上這些都可能是你會遇到的各軟體疑難雜症，但是PC軟體的數量多如牛毛，該如何找到適合需求的呢？ 透過台灣軟體部落格老字號「阿榮福利味」的專業嚴選，你不需要親自在茫茫網海上找一堆不知道好不好用的軟體。書中精選種類眾多、各式各樣的常用工具軟體，就像瑞士刀一樣，能針對不同的問題提出相對應的解決方案，是你在應付各種電腦問題時的百寶箱。
發展一個整合應用視覺詞頻率與文字語意於自動圖像註解系統的方法
為了解決uploader中文 的問題，作者李懿真 這樣論述：
在影像搜尋中，一般使用者使用圖片搜尋引擎（如：Google、Flickr），基本是以文字為基礎的圖像檢索方法(Text-Based Image Retrieval, TBIR)為主要查詢方式。使用者輸入關鍵字作查詢，仰賴的是資料庫中對於圖片的說明文字，但在現實狀況中，圖片提供者很少針對圖片內容做進一步的標籤註解建置，導致圖片資訊過少，召回率低下。為了解決此問題，發展了自動標籤的研究來改進人工建置作業。演化至今，在人工智慧備受重視的時代，賦予圖像具語意概念的資訊是目前圖像相關研究的重點。因此本研究旨在自動圖像註解領域發展一個整合應用視覺詞與文字語意的方法，應用圖像檢索熱門方法 Bag-of-V
isual-Words 模型作為提取圖像特徵的依據，以TF-IDF 加權圖像的視覺詞頻率，找出對圖像來說具重要性的視覺詞。語意部分，加入Word2Vec 模型計算字詞的語意概念，將視覺詞對應語意概念來找出適當的標籤字詞。本研究使用多標籤圖像集LabelMe 戶外街景圖片進行訓練與實驗，並探討本研究方法可行性，以準確率(Precision)、召回率(Recall)、