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國立臺灣海洋大學 食品科學系 蕭心怡所指導 陳家耀的 空腸彎曲桿菌在雞肉產品加工過程中的交叉污染及抗菌物質對其之抑制效果 (2020),提出IE for Mac 2021關鍵因素是什麼,來自於空腸彎曲桿菌、交叉感染、抗菌效率、風險評估。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 電機工程系碩士班 宋啟嘉所指導 鄧光羽皇的 適用於工業物業務聯網MQTT網狀網路和LSTM人工智慧框架 (2020),提出因為有 MQTT、IIoT、LSTM、感測器、網狀網路、預測時間序列的重點而找出了 IE for Mac 2021的解答。

最後網站Chrome zero-day, hot on the heels of Microsoft's IE zero-day ...則補充:Google isn't saying whether the CVE-2021-30551 bug can be used for full-on remote code execution – which, in the context of a browser, usually ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了IE for Mac 2021,大家也想知道這些:

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空腸彎曲桿菌在雞肉產品加工過程中的交叉污染及抗菌物質對其之抑制效果

為了解決IE for Mac 2021的問題,作者陳家耀 這樣論述:

Campylobacter spp. 已被公認為近世紀以來最常引起腸胃炎之人畜共通病原菌,屬於食源性病原體。近年來,隨著食品加工之需求的增長,使食品工業操作衛生的重要性大為提高,尤其是加工分切階段、透過與被污染的食品接觸的器材道具,容易發生交叉污染現象。本研究之目的擬以禽肉分切場之作業流程中不同溫度之下所發生交叉污染的機率,及探討乳酸菌片球菌素和香辛料 (大蒜、生薑、洋蔥) 之抗菌效果,以及與螯合劑 (EDTA) 合併使用之組合對雞肉產品之空腸彎曲桿菌的抗菌效果。實驗中所採用四種不同溫度 (10°C、15°C、20°C、25°C) 以及八種不同情境來模擬交叉污染與各種器具 (手套、刀子、砧板

以及解凍水) 之接觸。此外,探討溫度和各種器具材質對空腸彎曲桿菌之轉移率的影響。另外抗菌測試不同濃度香辛料之萃取物 (10%、25%、50%、75% 和100%) 與探討產生 pediocin 之乳酸菌 Pediococcus pentosaceus BCRC 14024 對空腸彎曲桿菌之抑菌效果。結果顯示隨著溫度的上升,空腸彎曲桿菌之轉移率也逐漸上升,實驗中最高之轉移率為在25°C從被污染的雞肉轉移到砧板 (29.40%),而相同使用浸泡過受污染的雞屠體之水源持續浸泡未受污染的雞肉在於25°C 也具有相當高之轉移率 (27.50%)。大蒜在100% 的濃度顯示為最佳的抑制結果、其抑菌環為46

.50±3.5 mm,而生薑與洋蔥在最高濃度的抑制效果分別為25.00±0.0 mm與17.00±1.0 mm。產Pediocin之乳酸菌BCRC 14024最適培養時間為42小時,培養溫度為30°C,培養之起始pH值為5,在此培養條件下所產之pediocin對於Campylobacter jejuni具有較佳之抑菌效果。另外,乳酸菌片球菌素若與EDTA合併使用具對C. jejuni之抑菌能力大於單一使用、其抑菌環直徑為 14±0.8 mm。透過風險計算空腸彎曲桿菌之暴露量為0.178 log CFU/6-kg package,最後計算出消費者在收到本案例公司之產品當下,能被驗出該菌在雞肉產

品中之風險值為 0.00814。本篇研究說明雞肉在加工過程中存在相當程度的交叉污染以及各種抗菌物質的抑菌效果之研究可為雞肉產品在加工過程中的風險管理策略上提供科學依據。

適用於工業物業務聯網MQTT網狀網路和LSTM人工智慧框架

為了解決IE for Mac 2021的問題,作者鄧光羽皇 這樣論述:

摘要........................................................iAbstract...................................................ii誌謝......................................................iii目錄.......................................................iv表目錄.....................................................vi圖目錄

....................................................viiChapter 1 Introduction ...................................11.1 Research Motivation................................11.2 Research purposes..................................11.3 Organization of the thesis.........................2Chapter 2 Back

ground Knowledge.............................32.1 Introduction.......................................32.2 MQTT Broker Introduction...........................32.2.1 MQTT Client........................................42.2.2 MQTT Broker........................................52.2.3 Quality of Serv

ice.................................72.3 Mesh Network.......................................92.3.1 Network Architecture of Wireless Mesh Network......92.3.2 Client in Wireless Mesh Network...................10Chapter 3 System Architecture and Sensor Design...........113.1 Introduction...........

...........................113.2 System Hardware Architecture......................133.2.1 System Control Unit...............................143.2.2 Microcontroller Architecture......................153.2.3 Power Management Unit.............................163.2.4 Communication Transmission Uni

t...................173.2.5 Wireless Network Communication Unit...............173.3 Sensor Design.....................................193.3.1 Hall Sensors......................................193.3.2 Voltage Sensor ZMPT107............................243.3.3 Temperature and Humid Sensor DHT11...

.............253.3.4 Vibration Sensor ADXL345..........................27Chapter 4 LSTM Forecasting Time Series and EnergySaving in Mesh Network....................................284.1 Introduction......................................284.2 Data Collection Process...........................284.3

Facebook Prophet Forecasting......................304.4 LSTM Forecasting..................................304.5 Comparison Between Prophet and LSTM...............334.5.1 Results in Facebook Prophet.......................344.5.2 Results in LSTM...................................374.6 Conclusio

n in Forecasting.........................404.7 Low Power in Network Layers.......................404.8 Low Power in Data Link Layers.....................42Chapter 5 System Integration and Experimental Results.....445.1 Network...........................................445.2 Topology.............

.............................455.3 Setting in MQTT Broker............................455.4 Forecasting in LSTM...............................475.4.1 Forecasting Temperature Data......................475.5 Power Consumption in PSM..........................505.6 Power Consumption in MER..........

................505.7 Comparison Between PSM and MER....................52Chapter 6 Conclusions.....................................53Reference.................................................54Appendix..................................................57Extended Abstract............................

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