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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 郭明煌所指導 劉凰源的 具高可用性之磁碟陣列虛擬化方法之研究 （2021），提出雲科單一入口關鍵因素是什麼，來自於磁碟陣列、虛擬化、高可用性。

而第二篇論文中原大學 機械工程學系 張耀仁所指導 梁文勇的 基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統 （2021），提出因為有 深度學習、機器學習、類神經網路、YOLO、影像辨識的重點而找出了 雲科單一入口的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了雲科單一入口，大家也想知道這些：

具高可用性之磁碟陣列虛擬化方法之研究

為了解決雲科單一入口的問題，作者劉凰源 這樣論述：

數位時代來臨，企業的資料存放，大都僅放置在單座磁碟陣列，縱使磁碟陣列本身擁有多重保護以強化資料安全，但在整個企業架構上，仍有單點故障問題存在。隨著時間流逝，企業的磁碟陣列也從單一廠牌逐漸變成多廠牌，不僅管理者要花費更多的時間學習與管理，也容易造成出錯的機率，且汰換磁碟陣列也是企業的一大痛處，不僅花費金錢、人力、時間，汰換過程更可能因遇到移轉失敗而延長時程。本論文之研究，運用磁碟陣列建立虛擬化與高可用性，透過專家會議方式，確認各功能的設計與驗證。以實作方式，在磁碟陣列虛擬化架構下，可提供企業依照主機的類別與特性不同，需挑選合適的移轉方式；在磁碟陣列高可用性之架構下，除可獲得更好的可用性外，也讓

主機在該架構之下，服務不中斷。未來若企業考量資料延伸存放到第三地，也可使此架構配合改變。且改採用Script方式改善磁碟陣列的管理速度，減少管理者的等待，以此提升企業的內部作業效能、節省時間成本、降低營運服務中斷時間。

基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統

為了解決雲科單一入口的問題，作者梁文勇 這樣論述：

因台灣土地狹窄，人口密度高，具備靈活及高機動性的機車成為一般人最常使用的移動交通工具，近年來雖然有逐漸在倡導「防衛性駕駛」但交通事故仍無明顯的低減，在交通事故常造成人員傷亡，而究其交通事故的原因，「未依規定讓車」及「轉彎不當」佔比最高，而機車駕駛人常常與大型車爭道，會因大型車視線盲區不易察覺週遭車況而容易發生交通意外事故，近年來人工智慧也逐 漸應用在我們生活上，本研究利用偵測準確度高且運算速度快的YOLO v4深度學習技術並配合影像辨識方法偵測出於街道中移動的大型車輛，藉由標記影像特徵且利用深度神經網路進行模型訓練模型，對於想要偵測的目標物做影像辨識。同時偵測與目標物的相對距離，當車輛進入到

安全距離時，會透過警示來提醒機車駕駛人事前做出防範的措施，以減少機車的交通意外事故發生。實驗結果證明，本研究使用AI影像辨視方法進行大型車輛偵測其偵測的準確率結果為94%，是一個相當不錯的結果。

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