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Windows Server 2022 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
Windows Server 2022 的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Perrott, Sara寫的 Windows Server 2022 & Powershell All-In-One for Dummies 和戴有煒的 Windows Server 2022 Active Directory建置實務都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和碁峰所出版 。
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 郭明煌所指導 劉鍵毅的 資訊安全事件管理平台的自動化聯合防護阻擋機制之研究 （2022），提出Windows Server 2022 關鍵因素是什麼，來自於資訊安全、資安監控、威脅偵測、聯防阻擋。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 （2021），提出因為有 邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧的重點而找出了 Windows Server 2022 的解答。
除了Windows Server 2022 ，大家也想知道這些：
Windows Server 2022 & Powershell All-In-One for Dummies
為了解決Windows Server 2022 的問題，作者Perrott, Sara 這樣論述：
資訊安全事件管理平台的自動化聯合防護阻擋機制之研究
為了解決Windows Server 2022 的問題，作者劉鍵毅 這樣論述：
隨著台灣資通安全意識提升，國內許多企業、法人或公務機關，逐漸重視資訊安全的防護，導入資訊安全事件管理平台，使網路活動及日誌可視化，並集中於同一平台上，讓資安管理人員能直接在SIEM平台上直接看見許多設備的日誌，平時除了能主動查找異常日誌外，也能被動地建立規則條件及門檻值（Threshold）使日誌被規則關聯。在有了告警功能後，管理者便可以一目了然的看見告警的原因，再經由人工判斷，判斷是否需要將該事件的IP新增到具有阻擋功能之設備進行阻擋，或向具阻擋功能之資安設備管理者申請阻擋。本研究將實作開發自動化聯防阻擋程式，並在資訊安全事件管理平台上建立相關規則，並利用模擬真實事件發生時的日誌，在資訊安
全事件管理平台上模擬出設備日誌，將資訊安全事件管理平台所觸發相關規則之事件IP，透過自動化阻擋程式，將IP送至入侵偵測防禦系統（Intrusion Prevention System, IPS）黑名單進行阻擋，以符合自動化阻擋機制，並將阻擋程式之日誌送至SIEM進行監控，最後將整體機制呈現於結果。
Windows Server 2022 Active Directory建置實務
為了解決Windows Server 2022 的問題，作者戴有煒 這樣論述：
本書以Active Directory網域服務建置實務為主題，循序漸進介紹AD網域服務（AD DS）的基本觀念，並深入探討群組原則的關鍵議題，以及詳細解說網域環境的建置、操作主機的管理、AD DS的備份與復原等IT人員必備的知識與技能。 ．循序漸進介紹Active Directory網域服務（AD DS）的基本觀念：從網域基本觀念、網域樹狀目錄、網域樹系、站台、網域與樹系功能等級到目錄分割區，引導讀者擁有必備的觀念。 ．獨家以Active Directory網域服務（AD DS）建置實務為主題。 ．完整詳細的說明網域環境的建置，包含網域樹系、網域樹狀目
錄、網域、子網域、網域控制站、唯讀網域控制站（RODC）、RODC階段式安裝、網域升級、加入網域、離線加入網域與脫離網域等。 ．深入探討群組原則的關鍵議題，包括：群組原則的運作、帳戶原則、自動執行指令碼、喜好設定、資料夾導向、WMI篩選器、群組原則模型、群組原則則結果、入門GPO等。 ．完整涵蓋最經典且實用的課題，包括：限制使用者執行軟體、限制存取「卸除式儲存裝置」、控管使用者工作環境、控管用戶端電腦環境、一次同時新增多筆使用者帳戶…等。 ．身為IT人員必備的知識與技能，包括：操作主機的管理、AD DS的備份與復原、Active Directory資源回收筒、AD DS資料庫
的維護與最佳化、透過AD DS公佈資源、AD DS資料庫的重整、站台的建置與管理、AD DS與防火牆…等。 ．軟體部署的完整介紹，包含軟體發行、軟體指派、軟體升級、自動修復部署的軟體、Adobe Acrobat的部署等，讓系統管理員更容易管理用戶端所需的軟體。 ．介紹如何建立信任關係，包含捷徑信任、樹系信任、外部信任等，讓較大型網路之間溝通更容易與有效率。 ．透過Windows Server Update Services（WSUS）讓企業內部電腦的微軟產品保持在最新、最安全的狀態；透過Active Directory Rights Management Services（A
D RMS）來確保企業內部數位文件的機密性。 ．採用Hyper-V等虛擬環境，因此只要一台電腦就可以建立完整的學習環境。 ．藉由作者多年的實務經驗，詳細列舉實際操作時的心得和技巧，引導您部署穩定的AD DS運作環境。
整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識
為了解決Windows Server 2022 的問題，作者蔡政達 這樣論述：
摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派
4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe
rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(
1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.
5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100