Desktops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

Microsoft Azure Compute: The Definitive Guide

為了解決Desktops的問題，作者Valiramani, Avinash 這樣論述：

Proven best practices for success with every Azure compute service! Compute services are key to most Azure cloud solutions, but maximizing their value requires best-practice planning, design, deployment, and operations. Now, leading consultant Avinash Valiramani presents expert guidance for drivi

ng maximum value from Microsoft’s portfolio of Azure compute services for IaaS, PaaS, and FaaS. Drawing on his extensive work with Microsoft’s Azure teams, he covers Azure VMs, VM Scale Sets, App Services, Azure Virtual Desktops, Azure Container Instances, Azure Functions, Azure Batch, and other Com

pute services. Whatever your role in delivering efficient, scalable compute services, this deep dive will help you make the most of your Azure investment. Leading Azure consultant Avinash Valiramani shows how to: Dive deeply into the frequently used Azure Compute services to better understand how ea

ch service worksWalk through configuring each compute service and its related features and optionsSize, price, and create Azure VMs, and deliver the right levels of redundancy and availabilityUse VM Scale Sets (VMSS) to integrate VMs with load balancing and autoscalingHost web applications, mobile a

pp back ends, and REST APIs via Azure App ServiceRun desktops-as-a-service at scale with Azure Virtual Desktop (AVD)Easily deploy containers on demand with Azure Container Instances (ACIs)Use serverless Azure Functions to build web APIs, process streams, and manage message queuesAbout this BookFor e

veryone interested in Azure infrastructure, including IT/cloud admins, security specialists, developers, engineers, and others at all levels of Azure compute experience.Especially useful for experienced IT pros in mid-sized to large organizations who have deployed, operated, monitored, upgraded, mig

rated, or designed infrastructure services.

Desktops進入發燒排行的影片

通過韌體模擬實現數位分身達到物聯網端點偵測及回應

為了解決Desktops的問題，作者呂奕慶 這樣論述：

物聯網端點設備具有上市時間短、異質性高、資源受限及界面不友善等特點，使得傳統電腦的安全機制像是防毒系統並不適用於物聯網設備。基於網路層面的安全檢測系統如 IDS，並無法達到完全檢測及減緩日益見增的無檔案攻擊。本文通過韌體模擬技術實現物聯網端點設備的數位分身 (Digital Twins; DT)，並且搭建出智慧物聯網端點檢測及回應 (EDR) 平台。將實際設備的流量鏡像傳輸至平台內的數位分身，為了解決實體設備無法進行深度檢測，將系統層的監控模組整合進軟體化的數位分身來實現深度物聯網端點檢測。此外，利用機器學習演算法可以從系統層的系統呼叫及網路層的封包辨識出惡意行為，並更進一步地找出帶有惡意指

令的可疑封包，再經由 EDR 更新 IDS 規則來識別及阻擋具有相同惡意酬載的物聯網端點設備的流量，從而實現端點回應。在本次實驗中，我們針對不同的 CPU 架構如 ARM、MIPS 及 X86 進行物聯網端點設備的模擬，並且實現 Mirai 惡意程式及 RCE 攻擊來驗證平台的準確率。從實驗結果表明，攻擊判定的準確率為 99.94%，我們認為提出的解決方法對於物聯網端點設備是可行的，由此結果可以確定利用韌體模擬的數位分身可以有效的保護現有的物聯網設備。

Delivering Virtual Desktops and Apps with Vmware Horizon 8: An Advanced Guide to Delivering Virtual Desktops and Virtual Apps

為了解決Desktops的問題，作者Von Oven, Peter 這樣論述：

Peter von Oven is an experienced technical consultant working closely with customers and partners designing technology solutions, to meet business needs. During his career, Peter has presented at key IT events such as VMworld, IP EXPO, and various VMUGs and CCUG events. He has also worked in senior

presales roles and presales management roles for Fujitsu, HP, Citrix, and VMware, and has been awarded VMware vExpert for the last six years in a row. In 2016, Peter founded his own company, Droplet Computing, where he works today as the founder and chief executive officer, helping redefine the way

applications are delivered today. He is also an avid author, having now written 13 books and made videos about VMware end-user computing solutions. In his spare time, Peter volunteers as a STEM Ambassador, helping the next generation develop the skills and confidence in building careers in technolog

y.

Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic

為了解決Desktops的問題，作者ATINA HUSNAYAIN 這樣論述：

背景：在新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情爆發之際，使用者於網路搜尋關鍵字之趨勢與新興流行病之疫情具高度關聯，因此運用訊息流行病學研究中利用搜尋引擎查詢資料之應用是相當重要的。目標：研究目的主要於發展新冠肺炎預測方法，並分析網際網路相關查詢數據之可能用途（研究1－3），並評估線上搜尋模型於包括（研究4）位置（集群和非集群區域）、（研究5）時期（疫情爆發階段）和（研究6）模型種類這些不同情況下之預測表現。方法：本研究使用來自 Google Trends 和 NAVER 搜尋引擎查詢數據以及新冠肺炎相關資料、Google 和 Apple 移動數據，並選擇台灣、菲律賓、美國和南韓為研究地點。在初步研

究（研究1－3）中，研究使用時間序列、相關分析和地圖視覺化等方法。而在主要研究（4）中，採用正規化線性回歸模型、廣義線性模型和空間狀態模型做為預測模型之開發，並利用G 統計量來定義群聚樣式，以預測每日新增之新冠肺炎病例數和死亡人數（研究 5 和 6）。針對預測模型之開發，在第一例確診病例被報導後，將新冠肺炎資料分成疫情爆發後前3、6、12 和 18 個月之四個不同疫情時期之資料集。於資料分區時，取資料集前80%資料作為訓練集，其餘資料作為測試集。並使用均方根誤差、峰值日誤差和峰值幅度誤差作為模型預測能力之評估指標。結果：研究結果顯示搜尋數據可用於定義（研究1）進行健康風險溝通之時機與地點，（研

究2）可供民眾搜尋基本健康資訊類型，以及（研究3）民眾在新冠肺炎大規模流行初期對健康風險之看法。此外，本研究發現新冠肺炎病例數和網路搜尋關鍵字間呈中度至高度之相關性，研究結果亦顯示使用者搜尋之關鍵字可用於預測新冠肺炎之確診案例數。在評估不同（研究4）位置（集群和非集群區域）時，線上搜尋模型表現時顯示在美國不同州別和疫情時期之間，線上搜尋模型之預測能力存在差異。這代表在使用查詢數據時，必須在每個州別建立不同研究框架。基於發現搜尋數據與疫情具高度相關之情況下，使用者查詢數據可用於預測新冠肺炎。另外，在不同（研究5）時期（疫情爆發階段）下，本研究亦分析線上搜尋模型之預測能力，結果顯示搜尋數據對於預測

每日新增新冠肺炎之病例數和死亡人數為有效變數。尤其於疫情爆發前六個月，研究結果發現搜尋數據在此時期具更高影響力。此外最後一項研究（研究6）顯示，使用時間序列之預測方法可提高線上搜尋模型之預測表現。結論：本研究發現搜尋數據可作為預測每日新增新冠肺炎病例和死亡人數之解釋變數，建議研究人員可利用這些搜尋數據之框架以建立預測模型。本研究亦顯示線上搜尋模型在高度相關之區域、疫情爆發前六個月以及包含趨勢成分之模型中能獲更佳預測表現。