即服務的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

胡塞爾現象學概念通釋

為了解決即服務的問題，作者倪梁康 這樣論述：

　　★研究現象學必備參考書。 　　★走進「現象學之父」胡塞爾浩繁思維的捷徑。   　　胡塞爾在哲學研究中使用了大量的哲學術語，同時生造了眾多專用詞彙。此外，胡塞爾還常常有意無意地區別使用日常生活中的同義詞，這些區別雖然細微，但清晰可見，且具有本質差異。在哲學史上，幾乎沒有另一位哲學家像胡塞爾，需訴諸如此多的概念表述。如今研究胡塞爾（現象學），能放棄這些概念術語而另闢蹊徑的人，應該也是絕無僅有。   　　「中文現象學研究界」因各自的語言習慣，對現象學概念的中文譯名各有偏好，譯名不統一是眾所周知的事實，同行間的學術討論往往要借助於外文原文，閱讀中文的研究著述往往比閱讀外文原著更為困難。 　　

　　本書一個主要意圖或奢望便在於用一種積極的態度來面對並克服譯名不同的問題。此外，本書不僅協助閱讀、研究和翻譯胡塞爾原文的讀者，也想幫助無法接觸胡塞爾原文，只能閱讀其中文譯文的讀者，為這些讀者進入胡塞爾的巨大思維視域提供一條可能的通道。

即服務進入發燒排行的影片

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決即服務的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。

為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削

為了解決即服務的問題，作者PhilJones 這樣論述：

演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。   覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。   人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專

業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capita

lism）作者   讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者   在這本節奏明快的精

彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者   帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，

但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者   瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground）   令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

基於區塊鏈技術且強化安全之電子投票機制設計與模擬

為了解決即服務的問題，作者蘇泰昌 這樣論述：

隨著科技及網路的發展，利用網路服務來替代各類實體服務已十分常見，而電子投票的普及也成為各國致力發展的目標之一，但由於存在各項安全性的疑慮，規模較大的選舉始終無法擺脫傳統的紙本投票機制。本研究將導入區塊鏈技術，運用其透明、去中心化、可驗證等特性，來取代可信第三方的工作，強化投票人對機制的信任程度。另外，運用具備橢圓曲線離散對數難題之盲簽章機制，來強化電子投票之安全特性。最後，導入自我認證機制，來取代中心化的憑證伺服器，讓投票人自行計算公、私鑰，避免做為可信第三方的憑證中心有偽冒使用者身分的隱憂。在本設計的驗證上，使用BAN-Logic及各項安全特性進行邏輯分析，來證明本設計為具備足夠安全性之電

子投票機制，可提昇投票人對電子投票的信任，降低對投票結果的質疑，進而減少驗票所需的額外成本。