lms系統的問題，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

網路空間安全：拒絕服務攻擊檢測與防禦

為了解決lms系統的問題，作者楊家海 這樣論述：

本書在簡單回顧了互聯網發展歷史、互聯網體系結構及分層協定以後，從分析導致互聯網先天脆弱性的系統性因素入手，系統而全面地介紹了網路異常檢測和拒絕服務攻擊檢測研究領域涉及的各個方面的內容，包括拒絕服務攻擊及產生的機理分析、常見的DDos攻擊及輔助攻擊工具、異常檢測的數學基礎、拒絕服務攻擊檢測、低速率拒絕服務攻擊檢測、拒絕服務攻擊的防禦、基於大資料技術的測量平臺與檢測系統等內容，並在本書最後總結了在網路空間安全方面目前面臨的一些挑戰，希望給網路空間安全研究的初學者提供一些選題的參考。 全書盡力反映了近幾年來拒絕服務攻擊檢測領域的*研究成果並逐章提供了詳盡的參考文獻。 本書既可以

作為電腦網路、網路空間安全等相關專業本科生及研究生的參考教材，也可供廣大網路及網路運行管理技術的科研人員、網路工程技術人員及網路運行管理維護人員參考閱讀。

lms系統進入發燒排行的影片

補教產業轉型虛實整合經營關鍵成功因素—以大台北國中文理補習班為例

為了解決lms系統的問題，作者蕭美珍 這樣論述：

產業環境的變化，使數位轉型成為許多企業經營的重點。COVID-19衝擊下，全球教育產業正加速轉型，「線上經濟」已有逐漸成為主流的趨勢，數位學習已對傳統實體教學構成挑戰。在傳統實體模式和線上模式兩種模式中如何取捨，以有助於補教產業之數位轉型決策，實為教育產業之重要課題。本研究先以深度訪談探究補教業者、教師與家長對國中文理補習班轉型為虛實整合模式之看法，歸納出五項評估主準則 「行政服務」、「課程服務」、「教學系統」、「學習管理」及「品牌口碑」與二十項次準則，再從「顧客導向」的企業管理角度，聚焦於關鍵顧客－「12至16歲國中學生之家長」及補教產業相關人員，透過AHP層級分析法調查與分析其選擇數位學

習之考量因素。研究發現，在整體評估主準則部份，關鍵顧客－家長極為重視教學系統與課程服務；次準則前三大考量點為：平台操作性、溝通管通及課程品質。補教產業相關人員於整體評估主準則部份則偏重於課程服務及學習管理；次準則前三大考量點為：課程品質、口碑建立與學習輔導。最後針對研究結果提出國中文理補習班數位轉型之策略建議。

群體智能與計算智能優化的盲均衡演算法

為了解決lms系統的問題，作者郭業才 這樣論述：

本書針對盲均衡理論與演算法研究中初始權向量優化的難題，以智慧群演算法和智慧計算理論為工具，開展了盲均衡演算法性能優化的研究。主要有：基於遺傳演算法(含自我調整遺傳演算法、類比退火遺傳演算法和改進混合遺傳演算法)優化的正交小波類盲均衡演算法；基於混沌演算法或混沌支援向量機演算法優化的正交小波加權多模盲均衡演算法；基於免疫克隆演算法優化的正交小波盲均衡演算法及正交小波支援向量機盲均衡演算法；基於粒子群演算法(免疫克隆粒子群演算法、量子粒子群演算法及動態粒子群演算法)優化的正交小波類盲均衡演算法；基於人工魚群演算法(類比退火與人工魚群變異混合演算法、混沌人工魚群演算法、免疫人工魚群演算法、量子人工魚

群演算法)優化的多模盲均衡演算法；基於DNA遺傳演算法(禁忌搜索自我調整雙鏈DNA遺傳演算法、多種群禁忌搜索DNA遺傳演算法)優化的多模盲均衡演算法；基於DNA智慧群演算法(DNA人工魚群演算法、DNA遺傳蛙跳演算法、DNA遺傳蝙蝠演算法)優化的多模盲均衡演算法。全書結構分明，各章自成閉環系統、層層遞進；內容既相對獨立又相互聯繫，集系統性與新穎性於一體，是盲均衡演算法智慧優化研究成果的集中體現。   本書適合於資訊與通信工程、水聲工程、控制科學與工程、智能科學與技術等學科專業的研究生和科研人員閱讀。 1.1均衡系統模型 1.1.1均衡系統等效基帶模型 1.1.2自我調整等化

器與盲自我調整等化器 1.2Bussgang類盲均衡演算法 1.2.1實基帶通道的Bussgang演算法 1.2.2複基帶通道的Bussgang演算法 1.2.3三種經典的演算法 1.2.4常數模演算法及其性能 1.2.5分數間隔盲均衡演算法 1.2.6超指數盲均衡演算法 1.3基於正交小波變換的自我調整均衡理論 1.3.1等化器的正交小波表示 1.3.2基於正交小波變換的LMS均衡演算法 參考文獻 第2章基於遺傳演算法優化的盲均衡演算法 2.1遺傳演算法 2.1.1遺傳演算法的基本用語 2.1.2遺傳演算法的基礎理論 2.1.3遺傳演算法的基本操作 2.1.4遺傳演算法的參數選擇 2.1.5

遺傳演算法的特點 2.2基於遺傳演算法優化的常模盲均衡演算法 2.3基於遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.3.1基於正交小波變換的常模盲均衡演算法 2.3.2基於遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.4基於自我調整遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.4.1自我調整遺傳演算法 2.4.2正交小波超指數反覆運算常模盲均衡演算法 2.4.3基於自我調整遺傳演算法優化的正交小波超指數反覆運算常模盲均衡演算法 2.5基於類比退火遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.5.1類比退火遺傳演算法 2.5.2基於類比退火遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.5.3演

算法模擬 2.6基於改進混合遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 2.6.1混合遺傳演算法及其改進 2.6.2基於改進混合遺傳優化的正交小波常模盲均衡演算法 參考文獻 第3章基於混沌優化的盲均衡演算法 3.1混沌理論 3.1.1非線性動力學系統中的混沌 3.1.2混沌運動的隨機性特徵 3.1.3混沌序列的基本特點 3.1.4混沌優化演算法 3.2基於混沌優化的正交小波常模盲均衡演算法 3.2.1演算法原理 3.2.2演算法模擬 3.3基於混沌支援向量機優化的正交小波加權多模盲均衡演算法 3.3.1加權多模盲均衡演算法 3.3.2支援向量機技術 3.3.3正交小波加權多模盲均衡演算法 3.

3.4基於混沌支援向量機優化的正交小波加權多模盲均衡演算法 3.3.5演算法模擬 參考文獻 第4章基於免疫克隆演算法優化的盲均衡演算法 4.1免疫克隆演算法 4.1.1免疫克隆演算法的基本思想 4.1.2免疫演算法的基本概念 4.1.3生物免疫系統的特性 4.1.4免疫克隆演算法的實現步驟 4.1.5免疫克隆演算法的特點分析 4.2基於免疫克隆演算法優化的常模盲均衡演算法 4.2.1演算法原理 4.2.2演算法模擬 4.3基於免疫克隆演算法優化的正交小波支援向機盲均衡演算法 4.3.1基於免疫克隆演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 4.3.2基於免疫克隆選擇演算法優化的正交小波支持向量機常模

盲均衡演算法 4.4基於自我調整免疫克隆選擇演算法優化的正交小波超指數反覆運算常模盲均衡演算法 4.4.1自我調整免疫克隆選擇演算法 4.4.2自我調整免疫克隆選擇演算法優化正交小波超指數反覆運算常模盲均衡演算法 4.4.3演算法模擬 4.5基於免疫克隆選擇演算法優化的正交小波支持向量機多模盲均衡演算法 4.6基於多種群免疫克隆選擇演算法優化的正交小波多模盲均衡演算法 4.6.1多種群免疫克隆選擇演算法 4.6.2基於多種群免疫克隆選擇優化的正交小波多模盲均衡演算法 4.6.3演算法模擬 參考文獻 第5章基於粒子群演算法優化的盲均衡演算法 5.1粒子群優化演算法 5.1.1粒子群優化演算法原

理 5.1.2粒子群優化演算法參數設置 5.1.3改進的粒子群優化演算法 5.2基於粒子群演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 5.2.1基於粒子群演算法優化的常模盲均衡演算法 5.2.2基於粒子群演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 5.3基於免疫克隆粒子群演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 5.3.1ICPSWTCMA思想 5.3.2ICPSWTCMA描述 5.3.3ICPSWTCMA實施步驟 5.3.4演算法模擬 5.4基於量子粒子群演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 5.4.1基於量子粒子群演算法優化的正交小波分數間隔常模盲均衡演算法 5.4.2基於量子粒子群演算法優化的正交

小波多模盲均衡演算法 5.4.3基於量子粒子群演算法優化的正交小波加權多模盲均衡演算法 5.5基於動態粒子群演算法優化的正交小波加權多模盲均衡演算法 5.5.1基於動態粒子群演算法優化的正交小波多模盲均衡演算法 5.5.2基於動態粒子群演算法優化的正交小波動態加權多模盲均衡演算法 參考文獻 第6章基於人工魚群演算法優化的盲均衡演算法 6.1人工魚群演算法 6.1.1人工魚群行為描述 6.1.2人工魚群演算法步驟 6.2基於類比退火與人工魚群變異混合優化的正交小波盲均衡演算法 6.2.1演算法原理 6.2.2演算法模擬 6.3基於混沌人工魚群演算法優化的廣義多模盲均衡演算法 6.3.1傳統多模盲

均衡演算法 6.3.2廣義多模盲均衡演算法 6.3.3基於混沌人工魚群演算法優化的廣義多模盲均衡演算法 6.3.4演算法模擬 6.4基於免疫人工魚群演算法優化的正交小波頻域多模盲均衡演算法 6.4.1頻域盲均衡演算法 6.4.2自我調整頻域正交小波自我調整多模盲均衡演算法 6.4.3基於免疫人工魚群優化的自我調整頻域正交小波多模盲均衡演算法 6.4.4演算法模擬 6.5基於自我調整最小熵的盲均衡演算法 6.5.1自我調整最小熵盲均衡演算法 6.5.2超指數自我調整最小熵盲均衡演算法 6.5.3基於量子人工魚群演算法優化的超指數自我調整最小熵盲均衡演算法 6.5.4基於APSK調製信號的自我調

整最小熵盲均衡演算法 6.5.5演算法模擬 參考文獻 第7章基於DNA遺傳演算法優化的盲均衡演算法 7.1DNA遺傳演算法 7.1.1DNA遺傳演算法的主要操作運算元 7.1.2DNA遺傳演算法操作 7.2基於DNA遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 7.2.1演算法原理 7.2.2演算法模擬 7.3基於禁忌搜索自我調整雙鏈DNA遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 7.3.1禁忌搜索演算法 7.3.2基於禁忌搜索自我調整雙鏈DNA遺傳演算法優化的正交小波常模盲均衡演算法 7.3.3基於禁忌搜索自我調整雙鏈DNA遺傳演算法優化的正交小波多模盲均衡演算法 7.4基於多種群進化禁忌搜索D

NA遺傳演算法優化的正交小波分數間隔盲均衡演算法 7.4.1多種群禁忌搜索DNA遺傳演算法 7.4.2多種群禁忌搜索DNA遺傳演算法優化分數間隔正交小波多模盲均衡演算法 7.4.3演算法模擬 參考文獻 第8章基於DNA智慧群演算法優化的盲均衡演算法 8.1基於DNA人工魚群演算法優化的多模盲均衡演算法 8.1.1基於人工魚群演算法優化DNA序列的多模盲均衡演算法 8.1.2基於DNA遺傳人工魚群優化DNA序列的加權多模盲均衡演算法 8.1.3基於DNA混沌人工魚群演算法優化DNA序列的頻域加權多模盲均衡演算法 8.1.4模擬實驗 8.2基於DNA遺傳蛙跳演算法優化的盲均衡演算法 8.2.1混合

蛙跳演算法 8.2.2DNA遺傳蛙跳演算法 8.2.3基於DNA遺傳蛙跳演算法優化的常模盲均衡演算法 8.3基於DNA遺傳蝙蝠演算法優化的分數間隔多模盲均衡演算法 8.3.1蝙蝠演算法 8.3.2DNA遺傳蝙蝠演算法 8.3.3基於DNA遺傳蝙蝠演算法優化的分數間隔多模盲均衡演算法 參考文獻

適應性結構化理論探討數位學習族群差異性

為了解決lms系統的問題，作者吳佳穎 這樣論述：

近年來教育當局大力推廣網路學習與資訊科技融入教學，使得教學模式產生影響。除了教師利用網際網路輔助教學來增進教學成效之外學生也會利用網際網路來蒐集資料、增廣見聞，並且使用數位學習系統的功能與同儕間互相交流學習，因此本研究目的是藉由使用者族群需求偏好找出使用者對於數位學習的功能提升與相對應服務結，以找出數位學習對於不同族群使用差異性。本研究利用適應性結構化理論為基礎，分析數位學習平台在不同族群下的數位學習特性、校園組織環境、使用者特性等構面與系統滿意度是否相互影響。研究結果顯示學生的滿意度在平均水準之上，而使用頻率、互動性、系統滿意度會相互影響使用的依賴程度與使用的意願。