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另外網站在Power Apps 中管理內部部署的資料閘道也說明：瞭解如何管理內部部署資料閘道和連線。 ... 安裝內部部署資料閘道，在內建於Power Apps 的畫布應用程式和不位於雲端的 ... (請注意，本問卷為英文版).
這兩本書分別來自國立臺灣大學出版中心 和佳魁資訊所出版 。
國立陽明交通大學 管理學院科技管理學程 袁建中所指導 古佳正的 以情境分析法探討2040年智慧家庭的發展-以智慧家庭中樞為例 （2021），提出閘道英文關鍵因素是什麼，來自於智慧家庭、智慧家庭中樞、情境分析。
而第二篇論文國防大學 運籌管理學系碩士班 嚴國基、賀盛志所指導 邱俊偉的 深度強化學習應用於春節假期高速公路 匝道入口封閉管制策略 （2021），提出因為有 重現性壅塞、封閉匝道、深度強化學習、SUMO的重點而找出了 閘道英文的解答。
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物聯網ABC
為了解決閘道英文 的問題，作者吳瑞北,賴怡吉,廖書漢,李健榮 這樣論述：
《物聯網ABC》一書以臺大電機系「物聯網導論」課程與實作教材為基礎，同時結合人工智慧（AI）、大數據（Big Data）及雲端運算（Cloud Computing）等資通訊技術，歷經三年試教與反覆修正後編撰而成。 本書參照「網宇實體系統」（Cyber-Physical System，簡稱CPS）架構，涵蓋其中的感測控制（Connected Things）、網路傳輸（Conversion）、虛實統合（Cyber）及辨識認知（Cognition）等四大層次，並從計算機（Computing）、通訊（Communication）與控制（Control）3C基礎入門。全書配
合學期課程共11章，逐步引導學習者進入感測與控制物件、通訊協定與閘道、雲端運算平台及智能服務等各重大研究議題，最後搭配期末專題實作範例，以強化實作學習經驗與延伸應用能力。 本書特色 1. 從技術理論基礎入門，以步驟搭配圖表方式，帶領學習者逐步掌握資網通技術應用重點。 2. 各章學習重點與實作技巧連貫，充分讓學習者反覆操作體驗，循序漸進踏入跨技術應用領域。 3. 提供學習者課程專屬網站，隨時更新各章練習範例檔案及學習筆記。cc.ee.ntu.edu.tw/~rbwu//pages/course.html#IoT_Intro
以情境分析法探討2040年智慧家庭的發展-以智慧家庭中樞為例
為了解決閘道英文 的問題，作者古佳正 這樣論述：
從智慧型手機開始，產品智慧化的趨勢成形，從一開始的智慧路由器，接續著智慧音箱的出現也加入了智慧家庭中樞的一環。智慧家庭中樞因為人機介面與人工智慧的演進而不再侷限於只提供多種通訊技術連線，而產生了多樣化的應用。而智慧家庭的市場成長，則吸引了許多聯盟的加入，期許能解決市場與技術碎片化的問題。本研究透過次級資料的收集與分析，使用「情境分析法」提出「關鍵決策因素」，並透過專家問卷探訪「外部影響力」的衝擊與不確定性矩陣，分類「情境變數」後，產出樂觀與悲觀的「情境故事」，以分析「情境決策意涵」，最終對於現在智慧家庭發展的痛點，提出建議。
網路虛擬化安全平台 VMware NSX高端技術極上攻略
為了解決閘道英文 的問題，作者範恂毅,張曉和 這樣論述：
VMware NSX是VMware網絡虛擬化平台，它是結合Overlay技術的新一代SDN解決方案。本書為讀者揭開這項新技術的神秘面紗。 全書共分為12章，主要介紹SDN與網絡虛擬化的起源與現狀，NSX網絡虛擬化概覽，NSX-V解決方案基本架構，NSX-V邏輯交換與VXLAN Overlay，NSX-V邏輯路由，NSX-V安全，NSX-V的Edge服務閘道，多vCenter環境中的NSX-V，多虛擬化環境下的NSX-MH，NSX與OpenStack，在NSX之上集成協力廠商服務，NSX的底層實體網絡設計等知識。 本書特色 首發最全面性、系統化講解技術的專業力作
優化SDN開創高效快速的雲端環境 微分段／高度安全／多雲網路／自動化
深度強化學習應用於春節假期高速公路 匝道入口封閉管制策略
為了解決閘道英文 的問題，作者邱俊偉 這樣論述：
謝辭 i摘要 iiAbstract iii目次 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 11.1研究背景 11.2研究動機 21.3研究目的 21.4研究範圍與假設 31.4.1研究範圍 31.4.2研究假設 61.5研究流程 7第二章 文獻回顧 92.1國道重現性壅塞問題 92.2 國道壅塞改善策略與研究 102.3匝道管理 122.3.1匝道儀控策略 122.3.2匝道管理策略 162.4深度強化學習 172.4.1深度強化學習理論 182.4.2激勵函數 222.4.3優化器 242.4.4損失函數 252.4.5深度強化學習在交通
領域之應用 272.5交通模擬 282.6文獻總結 32第三章 預定封閉匝道程序之深度強化學習模型 343.1研究環境介紹 343.2模擬環境數據校估標準與介紹 383.3預定封閉匝道程序之深度強化學習模型 41第四章 測試分析與比較 534.1模型訓練 534.2隨機車流驗證 594.3研究結果分析 63第五章 結論與建議 665.1 結論 665.2 建議 68參考文獻 70