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url編碼轉換的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉明偉 任永攀 黃興寫的 Flash與後台:ASP/ASP.NET/PHP/Java/JavaScript/Delphi總動員（附贈CD-ROM） 可以從中找到所需的評價。
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國立清華大學 學習科學與科技研究所 廖冠智所指導 周佩儀的 運用LINE對話機器人敘事題項探究詩詞意境感知之研究 （2021），提出url編碼轉換關鍵因素是什麼，來自於詩詞意象、詩詞圖像、美感素養、Chatbot、敘事題項。
而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 鄭春生所指導 林郁芩的 應用多通道深度卷積神經網路於管制圖非隨機樣式之分類 （2021），提出因為有 管制圖樣式辨識、多通道深度卷積神經網路、奇異譜分析、影像編碼的重點而找出了 url編碼轉換的解答。
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Flash與後台:ASP/ASP.NET/PHP/Java/JavaScript/Delphi總動員（附贈CD-ROM）
為了解決url編碼轉換 的問題，作者劉明偉 任永攀 黃興 這樣論述：
本書從目前熱門的Flash與ASP、ASP.NET、PHP、Java、JavaScript和Delphi的交互知識入手，深入淺出地講解了Flash與後台通訊的原理和交互的過程。力求使閱讀本書的每一位讀者都能夠入門並掌握通訊與數據傳輸的關鍵，使你成為Flash應用開發的專家。 本書在語言上力求體現簡潔準確又不乏幽默的風格，使讀者能夠易讀、愛讀，並快樂地攻克以往遇到的難題。本書在內容安排上再三斟酌，確保讀者能夠以最合理的順序學習交互知識。為了增強本書的針對性，提高讀者的編程效率，我們還在常規的交互知識中插入了讀者普遍存在的疑難問題︰比如Flash中為什麼要使用
類，如何建立類，如何使用接口等。本書在第二章還特別為讀者增加了多節XML的知識，每個XML小節都包含一個精彩的示例，希望借此能夠改變Flash編程中“談XML色變”的窘境，讓更多的讀者都能更順暢地進行Flash的應用開發。 鑒于簡介的篇幅，我們就不把每章的內容在這里敘述一遍了。如果你想了解本書的所有內容，請翻到目錄部分。現在就開始你的Flash通訊之旅吧！
運用LINE對話機器人敘事題項探究詩詞意境感知之研究
為了解決url編碼轉換 的問題，作者周佩儀 這樣論述：
十二年國教課綱「藝術涵養與美感素養」指出新學子需具備的素養，凸顯美感的重要性。人生來對美感有敏銳度各異，經後天教育啟蒙，美感體驗可於適當情境展現。美感素養具美感鑑賞、體會、詮釋等指標，素養為藝術生活化的深層涵養。美感需要題材展現，詩詞又為美的載體，閱讀時能引發情感共鳴而產生美感聯想。而感受詩詞意境的方式有無其他可能性？以對話式文字敘述結合詩詞圖像的「敘事題項」能如何引導探究詩詞意境，少有文獻提及，值得探究。本研究自選兩首唐詩、兩首宋詞，設計對話式問答「敘事題項」，將詩詞文字與詩詞圖像相互對照，探究詩詞文字、圖像與意境美感的關聯。研究工具「詩詞意象美：My Poetic Bot」整合系統介面，
運用科技工具提升人們對文學與美感的觸及。研究分為兩階段，第一階段測試平台穩定性與「使用滿意度」，從而優化程式碼與對話內容。第二階段分為「詩詞先備知識」與「詩詞意境美感」工作坊，透過問卷施測以了解文、理組受試者的美感感知差異，經操作詩詞作品選單後，美感問卷各面向皆有所提升，可了解本平台可作為美感感知觸及之學習工具。本研究創建了詩詞意境感知的探索工具，透過敘事題項引發好奇心，以對話引發與美感經驗與聯想，運用Google App Scripts (GAS)串聯雲端試算表，編輯並蒐集回饋，避開LINE權限限制，提供儲存與讀取的功能，平台也可作為使用者的學習歷程資料。未來研究可蒐集使用者回饋，以文字雲蒐
集關鍵字自動回應，修正題項難度使之擴展為大眾皆可用的美感學習工具。
應用多通道深度卷積神經網路於管制圖非隨機樣式之分類
為了解決url編碼轉換 的問題，作者林郁芩 這樣論述：
管制圖是統計製程管制 (statistical process control, SPC) 的主要工具，其目的是要監測生產過程是否穩定。當管制圖出現非隨機樣式 (nonrandom pattern) 時， 意味製程存在可歸屬原因，也代表製程為管制外。管制圖之非隨機樣式可以提供診斷製程可歸屬原因之有用資訊。因此，過去有許多研究致力於將機器學習應用於管制圖樣式辨識 (control chart pattern recognition, CCPR)。為了增加樣式特徵之多樣性 (diversity)，本研究以一維原始資料及二維紋理圖像作為輸入，並利用多通道深度卷積神經網路 (multi-channe
l deep convolutional neural network, MCDCNN) 建立分類模型。本研究以奇異譜分析 (singular spectrum analysis, SSA) 作為前處理工具，接著再利用影像編碼方法將一維資料轉換為二維紋理圖片。本研究利用多組文獻中的資料集，驗證 MCDCNN 分類模型之有效性與可行性。研究結果顯示，本研究所提出之方法可以顯著的提升分類正確性。