部署佈署deploy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

美中競逐下印太戰略與馬賽克作戰之研究-以東沙作戰演繹為例

為了解決部署佈署deploy的問題，作者徐榮星 這樣論述：

在習近平的「強國夢」與「強軍夢」的目標引領下，中國積極推動「一帶一路」的經濟戰略發展與軍事現代化轉型，期望在2050年建成世界一流軍隊。美國「印太戰略」架構延續舊有的「島鏈圍堵」戰略模式，將範圍擴大至印度及太平洋區域。隨著中國的崛起，逐漸加劇美中在兩洋的競爭態勢，亦威脅著美國在國際的領導地位。南海為連接印度洋與太平洋的核心樞紐，中國持續島礁軍事化與領土爭端，影響區域和平穩定，迫使美國強化島鏈軍事部署與研擬馬賽克新型作戰概念，以反制中國抗擊外軍介入之軍事行動。台灣位居第一島鏈中央，為中國海權擴張與美國前沿防禦的關鍵要衢，而東沙群島則是扼控中國能源運輸航道與進出西太平洋的戰略要域，該島嶼的爭奪戰

爭，攸關台灣的存亡安危，並牽動著全球安全情勢發展，值得深入研究與持續關注。

以網宇實體系統實現網路化深度學習與控制的自主移動機器人

為了解決部署佈署deploy的問題，作者林鴻智 這樣論述：

本論文提出了一種自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot, AMR）系統設計，透過運算網路所建構的網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS），能夠同時進行多個深度學習推理與機電控制，以滿足工業4.0時代對智慧與自動化的需求。本研究設計了一個五層的CPS架構，由上而下包括佈署、配置、網路、智慧與元件層。通過在佈署層下達簡單的任務指令，即可讓下層各司其職完成任務，並可與高階管理系統如MES、ERP等連結管控，達成更全面的智慧自動化。CPS的配置層如樂團的指揮，負責產生任務程序並協調各模組完成任務。網路層對內為神經系統負責傳遞來自各方的訊息，對外則執

行與控制中心的通訊。智慧層中含有多個智慧判斷與自動控制模組，包括自平衡與速度的機電控制、深度學習的視覺自駕和定位、避障、方向確認與機械臂控制等。感測元件層則包含了所有與物理世界產生交互作用的感測器或驅動器。本研究為具體的運算網路建構了一個基於樹莓派和英特爾 NCS2 的嵌入式集群電腦，來實現實時且平行的智慧推理和數據交換。我們測試了三種網路數據傳輸的性能，分別是網路文件系統（Network File System, NFS）、多客戶端套接伺服器（Socket Server with Multiple Clients, SSMC）和 ROS TOPIC（ROS-T），並從實測結果中選擇功效最優的

SSMC進行系統開發。最後，本文以多項場域實測檢討此基於CPS的AMR各方面的功效，對其自主走廊導航、定位、物件交付、物件拾取和放置等功能，進行了一系列現場測試。結果顯示此CPS系統完全滿足原始設定的所有需求。在自主導航方面，為了精進定位之成效，我們從起初使用純視覺拓樸定位法，到導入卡爾曼濾波整合視覺定位與里程計，進行了一系列的探討，其結果亦成功滿足了AMR對定位精準度及迴圈閉合(loop closure)的要求。