Scone的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

板狀巧克力就能作!日常的巧克力甜點 (特價版)

為了解決Scone的問題，作者ムラヨシマサユキ 這樣論述：

獻給想作點心卻又覺得「好麻煩」的你！ 用超市就能買到的板狀巧克力作出暖心又可口的甜點   　　為忙碌的人量身打造的巧克力甜點食譜！ 　　可以在超市輕易買齊的材料、最基本的調理工具、簡單易懂的製作步驟， 　　輕鬆享受作甜點的樂趣，品嚐剛出爐的美味。   　　本書介紹的食譜以「將材料攪拌均勻後烘烤就能完成」的餅乾、布朗尼、馬芬等為主， 　　即使過程中有些小失誤，一樣能作出有模有樣的成品。 　　和家人一起開心享用，或是用來贈禮都非常適合！

Scone進入發燒排行的影片

準確且穩固的問答模型

為了解決Scone的問題，作者葉奕廷 這樣論述：

本篇論文主要目的在於解決問答模型的問題，因為問答問題常被研究者們拿來測試模型對自然語言的理解及推理能力。解決的問題主要有二，第一是藉由提出一個簡單且有效的模組將原先只能處理單回合問答的模型延伸至多回合問答。第二是改善問答模型對對抗性攻擊的穩固性，我們設計了一個基於最大化相互資訊的正則化來達到這個目標。基於對話的多回合問答需要模型對交談過程有近一步的理解，而先前被提出的模型藉由隱含的對模型推理的過程建模來改善表現。本篇論文的第一部分在這上面做了更進一步的改善，我們提出藉由明確的對模型推理的過程進行建模，以使模型可以更好地擷取對回答問題有用的資訊。模型在QuAC, CoQA以及SCONE三個資料

集上皆得到很好的效果，顯著的改善了表現且證明了其可以被應用在不同種類的模型上。本篇論文的第二部分專注在改善模型對對抗性樣本的的穩固性。雖然現在問答模型已經可以在傳統的測量標準上得到非常好的成績，它們仍是非常容易地被特別設計的混淆句子所欺騙，使人們對這些模型是否真正理解問題感到存疑。為了解決這個問題，我們首先專注在單回合的問答資料集上，並提出了一個藉由最大化問題、答案以及文章的相互資訊來實現的正則化。我們的正則化可以幫助模型不再只是用資料集中存在的膚淺相關性來回答問題。實驗結果顯示模型在Adversarial-SQuAD這個資料集上達到現在最好的表現。在未來工作方面，將影像、聲音及常識引入問答模

型是個重要的方向，而進一步研究如何防禦對抗性攻擊可以幫助模型對問題及文章有更深一步的了解。除此之外，問答模型的半監督學習和自監督學習也是一個重要的研究主題，因為儘管是小孩也不需要現在模型需要的龐大資料集來學習如何解決簡單的閱讀測驗。我們的未來方向放在如何開發有效率，穩固，且可以應用在各情境的問答模型。

The Heart of the Deal

為了解決Scone的問題，作者MacMillan, Lindsay 這樣論述：

Lindsay MacMillan is a writer by night, corporate gal by day, and lover of love 24/7. She graduated magna cum laude from Dartmouth College and has worked at an investment bank ever since. After an intense, five-year relationship with New York, she’s currently madly in love with London, where she can

be seen waving at strangers from double-decker buses and taste-testing every scone in the city (complete with an Excel spreadsheet ranking, of course). Her writing explores the everyday ups and downs of modern love. She draws inspiration from her friends (both real and imaginary) and unsuspecting s

trangers she eavesdrops on in coffee shops. The Heart of the Deal is her first novel. Oh, and she’ll always be a small-town Michigan girl at heart.

基於TensorFlow的安全雲端機器學習系統

為了解決Scone的問題，作者蕭智文 這樣論述：

Docker是目前最流行的雲端技術，著重在系統的輕量化，忽略了安全性。為了解決雲端安全的問題，我們選擇最新的技術Intel Software Guard Extensions建構安全雲端系統，但是Intel SGX並沒有一套通用的系統可以執行任意應用程式。所以Graphene-SGX研發了一套系統，Graphene-SGX可以透過LibOS系統來讓Intel SGX執行未修改的應用程式，但是Graphene-SGX還是有許多複雜的設定，我們想利用Docker的便利性將這些複雜的使用步驟包裝起來，最後我們選擇機器學習做為Docker的應用程式。我們提出了基於TensorFlow的安全雲端機器學

習系統，稱為SCML，利用Docker將Graphene-SGX複雜的使用步驟、機器學習應用程式包裝成映像檔，再透過Intel SGX執行在雲端上。一方面降低使用Intel SGX的困難，一方面提升了應用程式執行再Docker上的安全性。實驗結果表明，我們將TensorFlow容器化也不會增加額外的成本。程式部署在可信執行環境的過程中，SCML比現有的系統TensorSCONE產生更少的額外成本，本論文提出的架構可以兼顧應用程式的安全性與可攜性。