chrome遠端桌面作業時間過長的問題，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

電腦閒置資源應用於個人化隨機選擇遠端桌面之系統開發

為了解決chrome遠端桌面作業時間過長的問題，作者程鈺凱 這樣論述：

本論文研製之電腦閒置資源應用於個人化隨機選擇遠端桌面之系統開發，基於電腦教室之遠端取得個人專屬桌面，透過遠端桌面取得個人工作的環境。在 2019 年台灣正式進入108課綱的時代後，延長基本教育年限，也增添多元修課的課綱。許多多元課程都需要用到電腦教室，但電腦教室通常沒有學生專屬的座位或者是電腦，導致每次上課可能操作電腦已經不同，因此軟體環境都有些許不同，同時也有連續課程的資料不連貫問題。因此若能有個人的專屬工作環境能讓學生使用，便能有效改善這些問題。本研究主要藉由一台帳號管理伺服器，透過目錄服務 389 Directory Service 加上 SAMBA 網路檔案系統，再搭配教室內 Win

dows 作業系統中的遠端桌面服務，增加電腦教室之電腦於非上課期間的使用機會。並製作一套管理機制，讓學生可以正確順利地使用取得個人的遠端工作環境。透過本研究開發之連線機制，在 Windows 作業系統下，無須輸入額外的連線資訊，僅須雙擊連線軟體後，即可取得遠端桌面。為提高連線的安全性，該連線軟體透過跨平台編譯軟體編譯為 EXE 檔，該檔案無法被直接檢視。連線機制會隨機產生連線埠口，並針對用戶端的網路位址新增防火牆規則，藉此提升安全性。本研究經過測試比較後，直接使用教室內的電腦遠端桌面，能有效的使用電腦中的 GPU ，獲得 OpenGL 的渲染加速；在人工智慧的訓練方面，也可以使用 GPU 幫忙

加速模型的建立，減少運算的時間；經過壓力測試，100Mbps 的頻寬下連線數量到8台為止都還是順暢的。而在頻寬為1Gbps的情況下，教室內的42台電腦將可全數流暢使用，因此改善頻寬的總量，可有效提升連線數量。本研究最大的貢獻，在於目錄服務不同軟體間的帳號轉移，並加上遠端桌面技術，增加教學環境的多功能性。

自走車於道路系統之影像辨識

為了解決chrome遠端桌面作業時間過長的問題，作者賴韋佐 這樣論述：

本文旨目的在於運用即時性的影像處理技術，實現自走車模型於模擬道路精準判定方位並行走之研究。自走車(四輪驅動雙層底盤智慧小車)模型以直流馬達驅動模塊(L298N)作為自走車驅動核心，並用此模塊中的H型電橋來控制至Arduino Uno控制版上的PWM訊號與來達到控制馬達轉速、方向來達到目的，後回傳資料遠端連線至RaspberryPi執行影像預處理，影像處部分為使用OpenCV技術整合透視變換(Perspective transformation)感興趣區(Region Of Interest (ROI))、二值化處理(Binarization)與邊緣偵測(Edge Detection)四大架構

構成。電腦透過遠端桌面觀察自走車上的無線攝影機擷取到的道路影像資訊做影像處理後，便回傳相對應指令給自走車上Arduino uno，配合自行撰寫好的程式，進而達到使自走車判斷是否偏移軌道而準確地走在預設好的道路上，在最後的實驗中，實驗分成兩種來檢測誤差大小，分別為直線誤差量測法與彎道誤差量測法，量測在不同速度下量測每個區段而產生的誤差，由實驗結果得知速度在理想情況下誤差值可到達極小狀態。