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網路機櫃的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李惟陽寫的 後山怪咖醫師與那些奇異病人 和KevinChen(陳根)的 元宇宙Metaverse ：連接虛擬和現實，開啟無限可能性都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自時報出版 和博碩所出版 。
大同大學 電機工程學系(所) 許超雲所指導 沈智偉的 深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現 （2021），提出網路機櫃關鍵因素是什麼，來自於GAN、儲能系統、異常偵測、Auto-encoder、AI。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 顏維謀所指導 陳冠宇的 新型數據中心之設計及熱管理實驗分析 （2021），提出因為有 機櫃冷卻指數、回流溫度指數、供熱指數、電力使用率、數據中心、實驗量測的重點而找出了 網路機櫃的解答。
最後網站緯穎科技服務股份有限公司- MoneyDJ理財網則補充：... 架構(Cloud Infrastructure)各項產品及系統的解決方案，產品包含機架伺服器(Rack Servers)及整合式機櫃、儲存裝置、網路交換器、系統整合及服務。
後山怪咖醫師與那些奇異病人
為了解決網路機櫃 的問題，作者李惟陽 這樣論述：
我的病友們教我的光怪陸離社會學！ 小鎮病友的故事曲折離奇， 千年的家族密碼，不堪的江湖生活， 家族逃避追殺的跨洲流亡，潛藏控制男性的慾望……。 怪奇的人間劇場、診間手記！ 李惟陽來到了後山，選擇宜蘭縣為第二故鄉。 診間裡的氣氛，會讓病友掏心掏肺告訴你他的私密……。 原來討論減肥可以進展到納粹禁衛軍逃到南美洲的後裔； 令狐沖上了黑木崖，可以邊學茶道邊把彌勒佛送去羅馬帝國； 小興安嶺裡面藏著聖誕老公公及契丹遼國和完顏大金的血緣； 信奉耶和華的猶太人千年前定居開封； 解決便祕腹脹，進而發現病患家族潛藏大腸癌病變基因，更帶出在時空背景下，同鄉、異鄉及家鄉三者
彼此之糾葛； 診斷出鉤端螺旋體感染，也勾出了大時代隔代教養之親情與往日情懷。 他寫的是生活，每一篇故事，都是他的生命火花，複雜又無味的疾病介紹，在他筆下卻能完全融入生活，然後再慢慢像科學辦案一樣抽絲剝繭，並加入詼諧的文字，令人著迷。 專文推薦 國家衛生研究院│梁賡義院長 台灣文學奬作家＆幹細胞治療先驅│陳耀昌教授
深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現
為了解決網路機櫃 的問題，作者沈智偉 這樣論述：
由於目前台灣再生能源政策，再生能源的裝置容量逐年的增加，而可以穩定整個電網、避免再生能源造成電網衝擊的儲能系統，其穩定度及可靠性就是當今迫切並須解決的議題。 根據以往的維運經驗，當儲能電池模組發生問題後，廠商進行更換以及備料的時程往往都頗為耗時、而且必須停機，不僅影響了整個系統的使用，更對於整體電網的穩定造成莫大的衝擊，損失難以估計。本文使用深度學習演算Auto-encoder、並同步參考了GAN(Generative Adversarial Networks )的方法來改良，進行電池模組的異常偵測，同時針對兩種演算法的結果進行效能比較。本文使用了儲能系統實際運作中的場域歷史資料，希望
藉由每秒鐘一筆數據的電壓、電流、功率、SOC…等資訊來訓練模型，用以偵測電池數據異常、提前進行檢修，以消弭維修與停機的損失。 本案場電池櫃總共33櫃，從中提取3個正常機櫃、5個異常機櫃之2021年份的資料進行實驗。得出結果發現本實驗所發展出的改良型GAN演算出的模型對於資料的敏銳度優於Auto-encoder，並同樣的保留異常偵測與提前告警的功能。改良型GAN是較適合本實驗作為異常資料偵測的模型，將持續應用於儲能案場的偵測，以期不斷地優化精進。
元宇宙Metaverse ：連接虛擬和現實，開啟無限可能性
為了解決網路機櫃 的問題，作者KevinChen(陳根) 這樣論述：
元宇宙串聯了眾多數位技術，是在當前一系列數位技術創新的推動下演變而成，是數位技術發展的總和。例如算力重構搭建了元宇宙；5G為元宇宙加強了通信網路的底座；人工智慧成就了元宇宙的「大腦」，擔任著元宇宙未來管理者的角色；數位孿生成為元宇宙從未來伸過來的一根觸角；區塊鏈打造了元宇宙的經濟系統；VR/AR/MR為代表的虛擬技術則是走向元宇宙的關鍵路徑……元宇宙就是這樣連點成線，連線成面，從科幻走向現實。 元宇宙時代真正來臨的那一天，我們當下的生活方式、商業模式，以及社會監管、治理方式，包括倫理、價值體系都將被重塑，在元宇宙的時代我們的軀體還沒有辦法達到「永生」，但我們的思想將會伴隨著人工
智慧的混同而被延續。在這樣一個時代，一切都將被重新定義，而我們要做的是以更開放的心態迎接更大變革的到來。
新型數據中心之設計及熱管理實驗分析
為了解決網路機櫃 的問題，作者陳冠宇 這樣論述：
隨著5G世代的到來，以及近兩年全球受到Covid-19疫情的影響，全球網路使用人口數激增，連帶推動雲端運算儲存技術的發展。為了能處理龐大的運算資料，各個企業也陸續建設大型數據中心，隨之而來的是其龐大耗電量及熱能。伺服器為高發熱裝置，當內部溫度過高時會造成伺服器損壞，因此在散熱處理上有很高的要求，如何能在兼顧散熱效率的情況下，同時減少能源消耗，也是近年來數據中心致力研究改善的重點。本研究建置一新型數據中心，透過短距離及天花板供風的方式，搭配熱交換器及冰水主機、冷卻水塔組成散熱系統，在保持良好散熱條件下，降低數據中心散熱的能源消耗。數據中心內電力使用情況利用電力使用效率(Power Usage
Effectiveness, PUE)來評估其效益，並使用機櫃冷卻指數(Rack Cooling Index, RCI)、回流溫度指數(Return Temperature Index, RTI)和供熱指數(Supply Heat Index, SHI)，來評估機櫃內氣流情形。透過不同進風溫度及風量參數組合，及改變熱量分布位置，以尋求數據中心的最佳化設計。結果顯示，三種不同風量下的PUE值為1.3、1.4及1.43，皆小於台灣現有數據中心，而在溫度相同的情況下，風量在最大值3.42 CMS時，熱回流所帶來的影響最低，RTI可以達到最佳解101.2%，幾乎沒有熱回流影響，但考量到風機效能，因此在
風量為3.14 CMS時能得到最佳散熱效率及能源消耗比；當進風溫度為21˚C時，整個數據中心內的溫度分布較為穩定，其RTI最佳。SHI之理想範圍是小於0.4，鑒於新型數據中心採用的供風配置，在供風通道為短距離的條件下，將冷熱通道隔絕，因此SHI皆小於0.4，處於理想範圍，代表其冷空氣受熱空氣影響甚小。機櫃在部分負載關閉的情況，由於數據中心採天花板供風迴風，機櫃出口溫度會因為靠近離心風扇而產生熱堆積，如果熱量集中至上半部，出口溫度較高，因此經過比對後將機櫃熱源集中於下半部為較佳之選擇，將其運用於實務理念中，可將需要長時間全載運轉之伺服器放置機櫃底部區域，以維持較佳之工作環境。最後將實驗數據與De
sign Xplorer模擬最佳化之結果進行相互驗證，可以得到實驗及模擬結果相符合，評估指標皆優於台灣傳統數據中心。