aws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

Aws Certified Devops Engineer Professional All-In-One-Exam Guide (Exam Dop-C01)

為了解決aws的問題，作者Alapati, Sam R. 這樣論述：

Sam R. Alapati has been working with Amazon Web Services for the past 7+ years. In addition to writing many AWS articles for CloudAcademy, he has published several well-received Oracle Press books and titles on Linux and Hadoop. Mr. Alapati is the author of AWS SysOps Administrator Associate All-in-

One Exam Guide (Exam SOA-C01).

aws進入發燒排行的影片

銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決aws的問題，作者王綱 這樣論述：

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展，隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世，無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟，也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等)，主因是考量法規依據與個資保護等議題，所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後，銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外，「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範，就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明，以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點，並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象，說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。

Aws Certified Sysops Administrator Practice Tests: Associate (Soa-C012) Exam

為了解決aws的問題，作者Negron, Jorge 這樣論述：

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決aws的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。