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國立臺中科技大學 資訊管理系碩士班 姜琇森所指導 蕭翊展的 運用深度學習技術於行動裝置程式檢測之研究 （2020），提出Android源码關鍵因素是什麼，來自於行動病毒、知識本體、動態分析、靜態分析、行為特徵。
而第二篇論文崑山科技大學 電機工程研究所 王炳聰所指導 曾炯祥的 WIFI Mesh 無線人臉辨識手機推播系統 （2017），提出因為有 樹莓PI、WIFI Mesh、無線人臉辨識、物聯網的重點而找出了 Android源码的解答。
Android源码進入發燒排行的影片
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電腦配備
CPU：intel I9-7940X
（內搭塔扇：日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器）
主機版：X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡： RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟： 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體：Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼：AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器：銀欣６５０W 金牌/半模
鍵盤：TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠：羅技 Logitech G300S
麥克風：AT2020USBｉ 靜電型電容式麥克風
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運用深度學習技術於行動裝置程式檢測之研究
為了解決Android源码 的問題，作者蕭翊展 這樣論述：
隨著Android手機系統日新月異的累積成長，手機軟體運用與人們的生活息息相關密不可分，如日常記帳拍照、網路社群的互動、地圖導航、銀行交易或是股市操作等等。Android在市場中占有極高的市占率，但基於平台開放性的問題，也衍生了許多資安上的問題，許多的惡意程式接連產生。雖然Android手機系統有持續地在資訊安全上加強防護與權限分級，可以讓使用者主動拒絕非必要的權限授予，但是惡意軟體也隨著時間的成長，會誘導使用者給予過高的權限以致隱私資料被竊取或是資料綁架。本研究使用加拿大網路安全研究所所提供的病毒資源庫，使用靜態分析方法分析惡意軟體的權限列表，整理成資料集後利用五種機器學習方法與深度學習方
法比較後得出深度學習方法判別率較高，使用其模組來建立惡意軟體的資料庫，並且規劃出一種可行性的行動惡意軟體檢測架構。
WIFI Mesh 無線人臉辨識手機推播系統
為了解決Android源码 的問題，作者曾炯祥 這樣論述：
本論文提出透過WIFI Mesh無線人臉辨識系統，建置WIFI Mesh網路可分成Gateway與Internal Node兩種角色，可用來取代有線視訊系統需要拉線的缺點。由於本系統在Mesh網路內部是以WIFI的方式連接，而Gateway端是唯一與外界溝通的節點，它會需要一組可連上Internet的固定IP，Gateway本身亦有一組Camera，其它的Internal Node亦皆有一組Camera。使用者只要透過Internet連上Gateway，即可取得Gateway與Internal Nodes的動態影像資料，Gateway與Internal Nodes之間，完全走WIFI來傳送影
像，不需另外連接視訊線，且Internal Nodes僅需提供電源，即可加入Mesh網路，並將影像以跳點的方式傳到Gateway端，以供使用者連上Gateway看到該Internal Nodes的影像。Wifi Mesh 網路人臉辨識訊息推播Android手機，當WIFI Mesh網路建置完成後只要連進WIFI Mesh Getway，每一個Wifi Mesh節點均具備Camera獨立截取辦識運作能力，並將辦識人臉結果經由Wifi Mesh網路傳送至Server主機，再由Server發送辦識出人臉資訊推播訊息到手機端，結合智慧型手機APP連接WIFI Mesh網路來做資訊傳遞，達到物聯網所追求
的無線、智慧、方便安全與遠端控制等目的。