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dashboard用途的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦龔正,吳治輝,閆健勇寫的 從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書 和潘虎的 雲計算理論與實踐都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自深智數位 和電子工業所出版 。
臺北醫學大學 醫學資訊研究所博士班 蘇家玉所指導 ATINA HUSNAYAIN的 Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic （2021），提出dashboard用途關鍵因素是什麼，來自於預測、時間序列、網際網路搜尋、新型冠状病毒肺炎、訊息流行病學。
而第二篇論文國立宜蘭大學 外國語文學系 高珮文、胡同來所指導 田素良的 幹細胞與衍生物商品國際市場商業策略之研究 （2021），提出因為有 幹細胞及其衍生物、外泌體、生長因子的重點而找出了 dashboard用途的解答。
最後網站Accessing the dashboard | Citrix Files for Windows則補充：Access the dashboard by selecting the Citrix Files icon in the Windows system tray. The dashboard shows the recent uploaded files.
從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書
為了解決dashboard用途 的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：
全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新
特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 【適合讀者群】 本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： ．資深IT從業者 ．研發部門主管 ．架構師
（語言不限） ．研發工程師（經驗不限） ．運行維護工程師（經驗不限） ．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） ．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春
Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic
為了解決dashboard用途 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。
雲計算理論與實踐
為了解決dashboard用途 的問題，作者潘虎 這樣論述：
本書介紹了雲計算的基本理論及相關實踐，強調理論與實踐並重。主要內容包括：雲計算技術的基本理論、與其他計算泛型的區別和聯系，以及代表性的雲計算平台系統；虛擬化技術的基本理論、應用類型及其技術路線；商業虛擬化平台VM warev Sphere、開源虛擬化平台Open Stack的系統架構與核心組件，以及詳細的安裝部署和運維方法；大數據處理技術的基本理論、功能特點與關鍵技術；開源大數據系統Hadoop的系統架構、核心組件與關鍵技術，及其安裝部署和運維方法。本書內容全面、條理清晰、可操作性強。既注重理論講解，又注重實踐操作。讀者通過學習理論知識，結合雲平台的實踐操作，可對雲計算技術快速入門，在此基礎上
對雲計算開展深入研究。為方便教學，本書還配有電子課件及教學資源包，讀者可登錄華信教育資源網免費注冊下載。本書既可作為學習雲計算理論的技術書籍，又可作為實踐技能的培訓教材。潘虎，男，碩士畢業於武漢大學計算機科學與技術專業，現就職於湖北文理學院，任數學與計算機學院網絡與雲計算中心主任、學校網絡安全顧問。同時，擔任襄陽市雲計算產業協會技術顧問、襄陽市教育信息化技術專家、IBM大型機運維專家。負責學校”網絡監控」、”雲計算理論與實踐」課程。帶領學生參加2016年全國大學生物聯網設計競賽，獲得全國總決賽團隊獎二等獎,華中區特等獎。 第1章 雲計算概述 11.1 雲計算簡介 11.2
雲計算的分類 21.2.1 IaaS、PaaS和SaaS 21.2.2 IaaS開發和PaaS開發 41.3 雲計算的特點 51.3.1 基本特點 51.3.2 雲計算與其他集群計算 71.4 雲計算關鍵技術 91.5 雲計算應用 111.5.1 雲計算平台 111.5.2 雲計算衍生產品 141.6 小結 15深入思考 16第2章 虛擬化概述` 172.1 虛擬化技術簡介 172.1.1 計算機虛擬化（服務器虛擬化） 172.1.2 存儲虛擬化 182.1.3 網絡虛擬化 202.1.4 應用虛擬化 202.1.5 桌面虛擬化 212.2 服務器虛擬化 222.2.1 服務器虛擬化簡介 22
2.2.2 服務器虛擬化分類 222.2.3 服務器虛擬化用途 242.3 x86虛擬化技術 252.3.1 x86虛擬化技術的發展 252.3.2 x86虛擬化的特征 252.3.3 x86虛擬化技術細節 262.3.4 x86架構服務器虛擬化系統廠商及其產品 282.4 KVM虛擬化技術 312.4.1 KVM簡介 312.4.2 KVM的CPU虛擬化 322.4.3 KVM用戶物理內存管理 342.5 雲計算與虛擬化 352.5.1 部署與應用 352.5.2 向服務轉型 352.6 小結 36深入思考 37第3章 VMware vSphere概述 383.1 VMware公司簡介 38
3.1.1 x86系統虛擬化技術的提出 383.1.2 VMware公司發展歷史 393.2 VMware公司產品概述 403.2.1 核心產品設計理念 403.2.2 產品簡介 403.3 VMware vSphere組成與功能 423.3.1 VMware vSphere主要組件 423.3.2 VMware vSphere基本功能 433.3.3 VMware vSphere高級功能 443.3.4 VMware vSphere插件 453.4 VMware vSphere 邏輯分層結構和物理拓撲 463.4.1 VMware vSphere虛擬化層 463.4.2 VMware vSp
here管理層 493.4.3 VMware vSphere接口層 493.4.4 VMware vSphere 數據中心的物理拓撲 503.5 VMware ESXi架構 513.5.1 Service Console 513.5.2 VMkernel 523.5.3 ESXi小結 543.6 VMware vSphere 5.5特點 553.7 VMware vSphere存儲 553.7.1 硬盤分類 553.7.2 磁盤陣列 573.7.3 存儲分類 573.8 小結 59深入思考 60第4章 VMware vSphere平台的搭建和使用 614.1 ESXi服務器的安裝和配置 624
.1.1 安裝ESXi服務器 624.1.2 配置ESXi服務器網絡 674.2 安裝配置Openfiler服務器 714.2.1 安裝Openfiler虛擬機 714.2.2 配置Openfiler虛擬機 784.3 安裝並配置 VMware vCenter 844.3.1 安裝Windows Server 2003 854.3.2 安裝虛擬光驅 864.3.3 安裝vCenter Single Sign On 874.3.4 安裝VMware vCenter Inventory Service 914.3.5 安裝VMware vCenter Server 934.4 登錄vCenter並
掛載ESXi主機 994.5 連接Openfiler存儲 1014.6 創建虛擬機 1074.7 小結 112深入思考 113第5章 VMware vSphere配置和高級特性 1145.1 修改硬件參數 1145.2 查看虛擬機文件 1155.3 快照的使用 1165.4 虛擬機轉模板 1195.5 虛擬機遷移 1225.6 分布式資源調配DRS 1255.6.1 創建DRS群集 1265.6.2 體驗DRS 1295.7 資源池的使用 1335.8 虛擬機的高可用性 1345.9 熱備功能 1375.10 虛擬網絡 1385.11 存儲網絡 1405.12 小結 140深入思考 141第6
章 OpenStack概述 1426.1 OpenStack簡介 1426.1.1 OpenStack與雲計算 1426.1.2 OpenStack的功能 1436.1.3 OpenStack的發展歷程 1436.1.4 KVM開放虛擬化技術 1446.2 OpenStack架構 1456.3 OpenStack工作流程 1466.3.1 Bexar版本的工作流程 1466.3.2 Folsom版本的工作流程 1496.4 OpenStack生產環境的配置模式 1506.5 OpenStack各組件詳解 1516.5.1 Nova組件 1516.5.2 Keystone組件 1516.5.3
Neutron組件 1536.5.4 Swift組件 1546.5.5 Cinder組件 1576.5.6 Glance組件 1586.5.7 Horizon組件 1596.5.8 Heat組件 1606.6 OpenStack在企業中的應用 1606.6.1 小米OpenStack項目概況 1606.6.2 聯想OpenStack的高可用企業雲平台實踐 1616.6.3 OpenStack在天河二號的大規模部署實踐 1626.7 VMware與OpenStack的比較 1626.8 小結 164深入思考 164第7章 OpenStack平台的搭建與使用 1657.1 實驗環境資源需求 165
7.2 實驗環境拓撲 1657.3 實驗環境配置 1677.4 安裝和配置Identity Service（身份服務） 1727.4.1 先決條件 1727.4.2 安裝並配置組件 1727.4.3 配置Apache h t t p服務 1737.4.4 完成安裝 1747.4.5 創建臨時管理員令牌環境 1747.4.6 創建服務實體和API端點 1757.4.7 創建域、項目、用戶和角色 1757.4.8 驗證操作 1777.4.9 創建腳本 1787.4.10 使用腳本 1797.5 安裝和配置Image Service（映像服務） 1797.5.1 先決條件 1797.5.2 安裝和配
置組件 1817.5.3 完成安裝 1827.5.4 確認安裝 1837.6 安裝和配置Compute Service（計算服務） 1837.6.1 安裝並配置管理節點 1837.6.2 安裝和配置計算節點 1877.7 安裝配置Networking Service（網絡服務） 1907.7.1 安裝和配置管理節點 1917.7.2 安裝和配置計算節點 1977.8 安裝和配置Dashboard 2037.8.1 安裝和配置組件 2037.8.2 完成安裝 2047.8.3 驗證操作 2047.9 安裝和配置Block Storage Service（塊存儲服務） 2047.9.1 安裝和配置
管理節點 2047.9.2 安裝和配置一個存儲節點 2087.10 Horizon操作 2117.11 自動化部署 2157.12 小結 216深入思考 217第8章 大數據概述 2188.1 大數據簡介 2188.1.1 大數據的定義 2188.1.2 大數據的結構類型 2188.1.3 大數據的特征 2198.1.4 大數據的處理技術 2198.2 大數據處理系統 2228.2.1 大數據處理系統的功能 2228.2.2 大數據處理系統的特性 2228.2.3 雲計算與大數據處理系統 2238.3 大數據處理系統實例 2238.3.1 Google大數據處理系統 2238.3.2 Hado
op 2258.4 大數據應用 2268.4.1 精准廣告投放 2268.4.2 精密醫療衛生體系 2278.4.3 個性化教育 2278.4.4 交通行為預測 2278.4.5 數據安全 2288.5 小結 228深入思考 228第9章 Hadoop大數據技術 2299.1 Hadoop概述 2299.1.1 Hadoop簡介 2299.1.2 Hadoop編年史 2309.1.3 Hadoop架構 2339.1.4 Hadoop組件 2349.2 HDFS概述 2359.2.1 HDFS簡介 2359.2.2 HDFS工作特性 2379.2.3 文件讀取過程 2419.2.4 文件寫入過程
2419.3 MapReduce工作原理 2429.4 Shuffle過程 2449.4.1 Map端 2449.4.2 Reduce端 2459.5 Y
幹細胞與衍生物商品國際市場商業策略之研究
為了解決dashboard用途 的問題，作者田素良 這樣論述：
研究目的:經由本研究探索出幹細胞及其衍生物之合法商業策略。研究方法:本研究針對五大本文研究主題,採質性研究法策略探索個案研究之方式進行。依據個人從事幹細胞及衍生物之實際學理與經驗為基礎,並蒐集符合三角驗證法之次級資料及各種資訊進行探索,探討與分析。並選擇六位幹細胞及其衍生物之學界,業界,與通路界菁英進行深度訪談,並將個人與深度訪談內容做成研究結果,最後歸納所有結果做成本文結論。研究結果與結論:(1).選用新生兒臍帶做為幹細胞產製品國際化商業合法用途之來源。(2).設立符合國際標準的幹細胞實驗室,並製造合法幹細胞產製品。(3).應該生產外泌體與生長因子做為國際化商業合法用途 。(4).中國可以
直接以外泌體申請二類或三類醫療器械行銷許可。其它國家之外泌體行銷許可應依據其該國法令規範申請,或先申請人體臨床試驗。生長因子得在各國可申請藥品或保健,保養品之行銷許可 。(5).相關事業發展初期宜發展多元行銷管道,或有條件與其它行銷管道配合。亦可以發展自有之幹細胞行銷通路 。關鍵字: 幹細胞及其衍生物 , 外泌體 , 生長因子