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創新科技對觀光產業的影響與應用‐以AR/VR為例

為了解決VPN Google extension的問題，作者鄭乃禎 這樣論述：

台灣觀光產業已經達到成熟，而要如何持續保持現有的旅客並且吸引更多潛在旅客是一個很重要的課題。近年來，擴增實境Augmented Reality(AR)和虛擬實境Virtual Reality(VR)的技術及其應用從各個角度受到越來越多的關注。儘管對於AR/VR的技術及不同目的之應用的研究數量激增；但是，AR/VR創新科技的實際應用在旅遊行業卻是被忽略的領域。本研究以文獻回顧及專家訪談，對AR/VR創新科技應用於觀光旅遊產業的實際案例有所描繪；同時採用創新擴散與創新抵制理論，解釋AR/VR創新科技在旅遊行業受到侷限的原因；最後，用鑽石模型理論分析，對台灣觀光旅遊業者及政府相關單位提出實際可行的

建議。本研究發現：擴增實境Augmented Reality (AR)和虛擬實境Virtual Reality (VR)的創新科技是一種激發真實旅行和提升體驗的技術。AR/VR提供新的體驗價值方式，增進旅遊動機，為觀光旅遊行業長期保持競爭力。最後，本研究根據結果提出建議方案以及未來研究方向之建議。

基於實務演算法及資料集以進行網路異常偵測之研究

為了解決VPN Google extension的問題，作者陳蕾 這樣論述：

由於近年來網際網路以及物聯網技術的快速發展，還有近兩年來COVID-19疫情的持續擴散，使得網路的大量普及化以及雲端系統的興起，這導致網路駭客有更多的機會去攻擊或竊聽重要資訊，也讓網路異常偵測(network anomaly detection)的任務越來越重要。而對於網路異常偵測任務，我們通常會使用一些現有的基準資料集(benchmark dataset)，並針對這些資料來開發合適的演算法。雖然多年以來有許多不同基於網絡的入侵檢測資料集(network-based intrusion detection dataset)被提出，但他們通常有幾個問題例如建立在實驗環境、需要自己模擬生成正常流

量等等。由於以上問題導致現有的資料集與現實世界(real-world)的網路攻擊情形相差甚大而嚴重影響了網路異常偵測演算法的研究。在這篇論文中，首先提出一個由真實世界資料收集而成的基準資料集。這個資料集符合現今的網路、建立在真實網路架構下而非實驗環境、盡可能地讓攻擊指令以及數量仿真，這是許多現有資料集無法做到的。它可以運用在之後的所有對於NAD演算法的研究中。第二，提出了兩個實作NAD的架構。一個是利用模型集成(model ensembling)將多個機器學習(machine learning)方法進行整合而成，第二個是基於前一個模型的基礎上加入分層的概念以及神經網路(neural netwo

rk)形成雙層的架構。而從實驗可知，我們提出的兩個方法效能都很成功的比最先進的模型高出許多。