查看硬碟資訊的問題，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

超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決查看硬碟資訊的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！   　　生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。   　　主要章節 　　・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 　　・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術

搜尋 　　・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail 　　・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 　　・線上地圖（MAP）和申請我的商家 　　・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 　　・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 　　・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 　　・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 　　・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 　　・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 　　・YouTube：影片上傳／編修／行銷 　　・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋 　

　・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 　　・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程   　　目標讀者 　　・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 　　・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 　　・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人   本書特色   　　系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 　　操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 　　強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力

查看硬碟資訊進入發燒排行的影片

行動裝置數位資料之搜索扣押與隱私保護之研究

為了解決查看硬碟資訊的問題，作者黃明福 這樣論述：

在通訊科技日益普及的今日，行動電話已經幾乎是每人身上都會攜帶的通訊設備。行動電話是高度個人性的裝置，儲存有大量私密資訊，所以往往成為警察在偵查時所欲查看的目標。在我國，行動電話內的資訊在嫌疑人被拘捕後，能不能依據附帶搜索的規範，無令狀地檢閱被拘捕人的行動電話，數位證據與傳統證據法實有不同之處。我國於民國92年施行修正之刑事訴訟法，其中證據法則變動幅度甚大，本文從美、日對隱私權的保護，對數位證據之物理特徵與立法方向為經緯，分析我國現行法規對數位證據的舉證，是否有害隱私權的保護，整理刑事證據法則下對數位證據之適用原則。個人資料保護之議題，係源自於資訊時代快速發展而來，因為高科技的自動化資料處理，

令個人資料的蒐集、處理及利用變的快速、方便以及更容易傳播。數位資訊及行動裝置與民眾生活習習相關，但個人資料被不當利用或做為數為證據，係對於個人資料背後所象徵之人格權造成了前所未有的威脅。個人資料保護之學說上主要分為美國法上的隱私權與日本法上的資訊自決權，在美國，係以隱私權理論而衍伸的資訊隱私權，作為保障個人資料的基礎；在日本，則係以隸屬於人格權之下的資訊自決權出發，藉以保障個人資料。於我國以資訊隱私權為名，傾向自主權的重視。由於不合於附帶搜索的規範目的，不適用封閉容器理論，行動電話內資訊的查看應回歸令狀原則，沒有附帶搜索的適用。在對此疑問進行修法前，應採取中立態度，對於數位通訊或資訊蒐證保全，

應視侵害秘密通訊自由及隱私權之程度高低，分別適用通訊保障及監察法、個人資料保護法或刑事訴訟法相關規定。惟尚有賴立法者制定更為全盤細緻之規範，方能規範偵查官員的相關行為，使其有明確程序可以遵循。使人民秘密通訊自由及隱私權、社會安定與國家安全獲得適切的保障。

圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決查看硬碟資訊的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

以Node.js建構環境監控與智慧型人臉辨識門禁系統

為了解決查看硬碟資訊的問題，作者葉藍心 這樣論述：

隨著網際網路與科技的發展，AIoT已成為一種趨勢，當物聯網遇上人工智慧，將創造出更多的價值。在本論文中，我們以Node.js技術，將物聯網與人工智慧結合，建構了一套基於智慧工廠的AIoT系統。本論文主要研發環境監控與智慧型人臉辨識門禁系統，系統分為三個部分，分別為環境監控子系統、人臉門禁子系統及雲端資料庫。環境監控子系統，使用單晶片來收集環境溫度、濕度、危險氣體及空氣品質感測值，將收集到的數據，透過MQTT傳送至樹莓派閘道器，閘道器再以MQTTS將數據傳送至雲端資料庫。使用者可透過瀏覽器，以地圖區域方式查看設備節點及感測器狀態，並以圖表方式查看數據。人臉門禁子系統，主要用來管理門禁、控制門鎖

及燈光設備，使用者可使用瀏覽器建立人臉數據，並在門口透過先張口後閉口方式，進行簡易活體識別拍照，系統會將拍照照片比對數據後，判斷是否解鎖門禁。此外，使用者還可透過瀏覽器，進行門禁權限的管理，查看辨識狀況、異常紀錄，以及控制門鎖、燈光控制的動作。雲端資料庫，使用者可透過瀏覽器查看感測數據與異常數據，控管設備節點與感測主題，並可設定感測臨界值上下限，做異常數據判斷及寄信告警。本論文使用Node.js技術來實現，系統架構簡明，具多區域分散式監控功能，利用Node.js的特性，使JavaScript能夠在伺服器端運行，達到系統前後端技術統一，簡化工程師的系統維護工作，並透過資料加密傳輸方式，讓系統具有

安全性，為未來智慧工廠提供一個有用的參考價值。