WSL2 Docker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

類神經模型預測控制的資訊安全建置與部署

為了解決WSL2 Docker的問題，作者張虹苑 這樣論述：

在工業4.0概念下，工廠的電腦化、數位化與智慧化轉型是現今產業界之趨勢，透過巨量資料分析與雲端運算，使得工廠可於最佳化硬體及製程模組化下，進行自動控制。大量資料雲端化使電腦可掌握之資訊越來越多，因此資訊安全的問題逐漸受到重視，本報告比較OPC DA(Data Access)與OPC UA(Unified Architecture)國際通訊協定。針對現今化工廠通用之分散系統控制(Distributed Control System, DCS)、先進製程控制(Advanced Process Control, APC)及類神經模型預測控制(Neural Network Model Predict

ive Control, NN MPC)，本報告也整理其控制系統架構、控制方法、資料傳輸方式及硬體設備規格要求之差異，並探討現今化工廠中所使用之自動控制系統常因伺服器環境不一致或軟硬體設備更新導致系統斷線、延遲，使控制無法完全自動化仍須仰賴人工調整的問題。容器化的封� �是一種可以縮短執行環境佈署時間並保護程式原始碼的技術。以OPC UA、NNMPC與Docker為基礎，本報告提出一套智慧控制系統環境佈署與建立的架構與內容，並且以一個溶劑回收程序應用案例。針對應用案例，順利地完成了OPC UA的建立，透過Docker的容器化封包技術所需環境佈署時間僅需要2小時，以標準差作為製程穩定程度之指標，

在傳統控制上製程標準差介於1.1~4.1間，而使用類神經模型預測控制製程標準差則可大幅降低至0.4~0.8。

利用Docker容器技術建置影像圖磚服務

為了解決WSL2 Docker的問題，作者賴昱源 這樣論述：

自從USGS開放Landsat的衛星影像資料，大幅提升了GIS的研究視野，而近年來無人機（UAV）技術逐漸成熟，在衛星及航拍遙測之外也多了一個相當有力的輔助工具，隨著遙測影像資料的大量增加，在許多應用遙測影像進行判讀的場景，能有一個可以快速觀看影像的服務更顯得便利，本論文利用Docker開發可快速上線的影像圖磚伺服器，將原始衛星影像的合成調色處理過程，以Dockerfile撰寫成自動化流程並製作成Docker映像檔，以此產生可用於圖磚發布的影像圖資Docker容器。另外再將自動發布圖磚服務的流程寫成程式化腳本，配合另一個Geoserver的Docker容器，建置成一個衛星影像圖磚服務。