chrome遠端多人的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

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chrome遠端多人的問題，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

chrome遠端多人進入發燒排行的影片

超音波距離感測應用於遠端監控自動化設備

為了解決chrome遠端多人的問題，作者白淵愷 這樣論述：

現今生產製造業都講求低成本高利潤，而最重要的成本支出莫過於硬體設備的生產力，本研究是利用Arduino開發板與超音波感測器的發射及接收的特性來作距離判定及搭配Chrome遠端軟體形成一個物聯網的系統，應用方法於自動化設備，如生產線的機械手臂機台或線性三軸馬達的機台，定點架設套件藉由超音波與移動式機械手臂的距離偵測來得知目前設備是否有距離變化，透過Arduino軟體的監控視窗觀察到超音波與機械手臂的資訊並利用Chrome遠端軟體將電腦監控畫面傳輸至攜帶式電子產品來監控設備運作狀態，此研究目的可減少企業裡的設備及生產成本，透過超音波數據分析可以提升自動化設備的生產力，未來也可以運用在醫療管理來減

少醫護人員負擔。

Docker實踐（第2版）

為了解決chrome遠端多人的問題，作者（英）伊恩•米爾 這樣論述：

本書由淺入深地講解了Docker的相關內容，涵蓋從開發環境到DevOps流水線，再一路到生產環境的整個落地過程以及相關的實用技巧。書中介紹Docker的核心概念和架構，以及將Docker和開發環境有機、高效地結合起來的方法，包括背Docker用作羽量級虛擬機器、構建容器、宿主機編排、配置管理、精簡鏡像等。   不僅如此，本書還通過“問題-解決方案-討論”的形式，將Docker如何融入DevOps流水線、如何在生產環境落地等一系列難題拆解成114個相關的實用技巧，為讀者提供解決方案以及一些細節和技巧方面的實踐經驗。閱讀本書，讀者學到的不只是Docker，還包括持續集成、持續交

付、構建和鏡像管理、容器編排等相關領域的一線生產經驗。本書編寫時一些案例參考的Docker版本是Docker 1.13。 本書要求讀者具備一定的容器管理和運維的基礎知識，適合想要將Docker投入實踐的相關技術人員閱讀，尤其適合具有中高級DevOps和運維背景的讀者閱讀。

以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發

為了解決chrome遠端多人的問題，作者何佳蓉 這樣論述：

帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供

使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證

。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0

)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮