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Microsoft Azure AI-9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 AI-9的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯寫的 深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版) 和周棟祥,MIS2000Lab.,吳進魯的 ASP.NET專題實務(I)：C#入門實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立政治大學 資訊科學系 彭彥璁所指導 林祐丞的 水下顯著物目標檢測 （2021），提出Microsoft Azure AI-9關鍵因素是什麼，來自於顯著物偵測、資料擴增、深度學習。
而第二篇論文東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 張翔淨的 使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例 （2021），提出因為有 智慧製造、預知保養、雲端服務、數據處理、機器學習、ETL、PySpark的重點而找出了 Microsoft Azure AI-9的解答。
深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版)
為了解決Microsoft Azure AI-9 的問題，作者MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯 這樣論述：
本書是針對「已經會寫」資料庫程式的程式設計師所設計的案頭書，當遇到資料存取相關問題時可以隨時拿出來查閱。不光是知道這些方法、屬性是什麼（名詞解釋）？更有範例可以直接套用、學習與解惑（不只是What，更要會動手寫，知道怎麼做How To Do）。 ◈以微軟Microsoft Doc（前MSDN）網站為基礎，介紹最常用、次常用的屬性與方法之實務應用。 ◈除了ASP.NET（Web Form）網頁，也搭配Windows Form的ADO.NET程式，演示跨平台資料存取。部分章節更提供ASP.NET MVC 5的範例。 ◈以.NET Framework為主，Dat
aReader與SqlCommand、DataSet與SqlDataAdapter屬性與方法。 ◈EntLib企業函式庫（Enterprise Library）的資料存取（DAAB），快速整合DataReader與DataSet兩種寫法。 ◈開放式並行存取（Optimistic Concurrency）、.NET 2.0~4.x的非同步（Async.與Await）程式。 ◈撰寫分頁程式，搭配SQL Server資料庫的Row_Number、Offset…Fetch Next，實踐資料來源的分頁展示。 ◈Web Service與WCF Service搭配jQuery、JSON，做
出Facebook無限下拉的資料呈現（AJAX分頁程式）。 ◈System.Transactions命名空間、TransactionScope與資料庫交易、SqlBulkCopy。 ◈SqlParameter參數避免資料隱碼（SQL Injection）攻擊。 ◈ASP.NET Web Form專用的SqlDataSource控制項的解說與剖析。 ◈LINQ與ADO.NET、LINQ語法介紹。 ☞【範例檔下載網址：reurl.cc/E2baEm】☜
水下顯著物目標檢測
為了解決Microsoft Azure AI-9 的問題，作者林祐丞 這樣論述：
顯著物偵測(SOD)在深度學習架構下已達到相當先進的成果。然而既有的研究大部分都專注在陸上場景，水下場景的顯著物偵測仍有待發展。在這篇論文中，我們蒐集並標註一水下顯著物資料集，用以驗證我們提出的模型方法。本論文中提出二種方法提昇顯著物偵測準確度。第一，我們先嘗試利用了水下影像模糊特性，幫助深度網路學習顯著物偵測。首先，我們會從原圖計算生成模糊圖，並與原圖一起輸入模型抽取特徵並融合，藉以提昇顯著物偵測準確度。第二，我們提出基於模糊圖對原圖增益作調整的一種資料擴增的方法。實驗結果顯示在最新顯著物偵測模型上，使用這兩種方法，皆可有效提昇效能。而提出的資料擴增方法的成效，比第一種方法更為有效。
ASP.NET專題實務(I)：C#入門實戰
為了解決Microsoft Azure AI-9 的問題，作者周棟祥,MIS2000Lab.,吳進魯 這樣論述：
本書範例 ✪一個範例學通 PostBack觀念，瞬間領悟ASP.NET精髓！ ✪每一個Web控制項均有專屬範例，包含 Web控制項、驗證控制項，近百頁的詳盡內容。更深入、範例更多。 ✪七個範例讓您精通各大控制項該如何修改？動手打造您自己專屬的GridView、ListView、Calendar控制項。 ✪GridView合併儲存格、自訂表頭、內建另一個小型GridView（大腸包小腸）、GridView也能新增一筆資料。都是網路上最多人發問，最想知道的解答。 ✪ListView與Repeater，以實戰經驗獲取「樣版（Template）」設計精華。搭配jQ
uery UI前端特效。 ✪GrdiView與ListView的光棒效果，加上Master-Detail（主表明細）。 ✪強調網站的Master-Detail（主表明細）功能實作，涵蓋電子商務、知識管理、媒體網站各種需求。 ✪不需JavaScript也能作Cross-Page Posting（跨網頁公佈、傳值）。 ✪專文解說網頁程式的「狀態管理」，Application、Session、Cookie、ViewState一點就通。變數可用「字串」+「流水號」完成批次處理。 ✪FileUpload檔案上傳、「多檔案、批次上傳」技巧。 本書特色 ✔作者群曾經擔
任資策會專任講師，並榮獲2008~2017微軟MVP殊榮，教學與實戰經驗豐富，更有業界實務。 ✔市面上最詳細的 ASP.NET Web控制項解說，每一個控制項均有專屬範例，內容超過百頁。 ✔每章都有 Case Study與範例程式，以實戰範例、動手作來瞭解理論。 ✔深入解說 GridView，五大章內容，破解各種GridView的變化。 ✔大量引用Microsoft Doc（微軟MSDN）官方文件，並以連續圖片解說。 ✔作者網站（www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/）提供售後服務，補充範例源源不絕。 ✔提供雙語法範例與教學影片。作者另有七天的遠
距教學（完整課程）可搭配書籍進修，需自費。
使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例
為了解決Microsoft Azure AI-9 的問題，作者張翔淨 這樣論述：
以往設備維護的方式是設備壞了才修，以此降低維護成本，又或是計畫性維修，維修人員依照過往經驗，到了機器運行的一定次數或是時間來定期更換，但這樣的方式無法考量到環境及不同元件造成的差異，仍會造成設備損壞，而非預期的停機，讓不管是產能還是維修等費用都大大的損失。工業 4.0 的興起帶起全球邁向智慧製造，製造業結合物聯網、大數據及 AI 等技術，讓現在設備維護的工作可以透過收集機器的電流、溫度及其他機台參數資訊，進一步進行數據分析來做到機台的預知保養，提早進行機台保養、維修，避免非預期的停機，影響產線運行。本論文將以 TFT-LCD 面板零組件製造業作為實驗場域，實作透過 Azure 雲端服務平台來
建置 TFT-LCD 機台預知保養系統，透過皮爾森相關性等分析，找到適合本實驗場域使用的參數，利用 PySpark 提高資料處理的速度，並利用分區方式優化資料表，Operator Cost、I/O Cost 和 CPU Cost 分別提升了 98.77%、98.78% 和 98.74%，且在面對不同機台數據會有差異的情況下，每一個機台建置一個隨機森林模型來進行數據的分析，模型準確率為 0.99，且將模型部屬至 Azure Kubernetes 來進行即時的評分，最後也將數據以及模型分析結果視覺化，讓工廠的維修人員能夠透過數據以及分析結果來調整製程參數、提早了解機台健康狀況，達到預知保養的工作。