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許可證查詢系統上查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（巴西）布魯諾·卡多索·洛佩斯（巴西）拉斐爾·奧勒寫的 LLVM編譯器實戰教程 和王雪迎的 Hadoop構建數據倉庫實踐都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自機械工業出版社 和清華大學所出版 。
萬能科技大學 化妝品應用與管理研究所 李佳晉、陳啓武所指導 蘇怡臻的 建構化粧品產品資訊檔案之分析研究-以E公司慕斯為例 （2021），提出許可證查詢系統上查詢關鍵因素是什麼，來自於化粧品產品資訊檔案、PIF、安全臨界值、MoS。
而第二篇論文國立政治大學 法律科際整合研究所 劉宏恩所指導 羅濟軒的 論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心 （2021），提出因為有 人工智慧、醫療臨床決策輔助系統、侵權責任、醫療過失責任、商品責任、高自主醫療AI的重點而找出了 許可證查詢系統上查詢的解答。
最後網站本公司想申請使用「環保標章」則補充：四、本項紀錄僅係查詢行政院環境保護署「環保稽查處分管制系統」及「公害糾紛處理資訊系統」結果。 五、代理查詢者，請上傳授查詢機構書面同意文件電子檔，未經受查詢機構 ...
LLVM編譯器實戰教程
為了解決許可證查詢系統上查詢 的問題，作者（巴西）布魯諾·卡多索·洛佩斯（巴西）拉斐爾·奧勒 這樣論述：
LLVM是一個世界領先水準的編譯器框架。它包含有豐富軟體庫，可以為編譯器的初學者提供良好的學習體驗，並大大降低編譯器開發的學習門檻。 本書的前半部分將向您介紹怎麼樣去配置、構建、和安裝LLVM的不同軟體庫、工具和外部項目。接下來，本書的後半部分將向您介紹LLVM的各種設計細節，並逐步地講解LLVM的各個編譯步驟：前段、中間表示（IR）、後端、即時編譯（JIT）引擎、跨平臺編譯和外掛程式介面。本書包含有大量翔實的示例和代碼片段，以幫助讀者平穩順利的掌握LLVM的編譯器開發環境。
建構化粧品產品資訊檔案之分析研究-以E公司慕斯為例
為了解決許可證查詢系統上查詢 的問題，作者蘇怡臻 這樣論述：
為了使化粧品產業達到與國際接軌的目的，並增強化粧品的產品安全、消費者安全，衛生福利部食品藥物管理署自 2019 年 7 月 1 日起，正式公告「化粧品產品資訊檔案管理辦法」及「應建立產品資訊檔案之化粧品種類及施行日期」。因此本研究以E公司之慕斯配方為例，建立該產品之資訊檔案。產品資訊檔案的建立，主要是以蒐集相關資料為主，而資料來源包含來自產品製造工廠、原物料供應商、毒理學資料庫及科學文獻等。在蒐集及彙整產品各原料的物理與化學性質及毒理學相關資料方面，主要是透過四個資料庫，查詢到各原料所需資料。各原料之安全臨界值(Margin of Safety, MoS)經四個資料庫所查訊到之數據進行計算，
結果顯示所有原料之MoS值均大於100，符合產品安全規定。防腐效能試驗實驗結果，也顯示產品的防腐系統可有效抑制四種菌種的繁殖。本次研究成功建立E公司慕斯產品之資訊檔案，希望未來可提供該公司建立其他產品資訊檔案之依據，增進該公司產品上市之速度，也能提升公司之品牌形象。
Hadoop構建數據倉庫實踐
為了解決許可證查詢系統上查詢 的問題，作者王雪迎 這樣論述：
本書講述在流行的大數據分布式存儲和計算平台Hadoop上設計實現數據倉庫，將傳統數據倉庫建模與SQL開發的簡單性與大數據技術相結合，快速、高效地建立可擴展的數據倉庫及其應用系統。本書內容包括數據倉庫、Hadoop及其生態圈的相關概念，使用Sqoop從關系數據庫全量或增量抽取數據，使用HIVE進行數據轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業周期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據可視化，以及數據倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實表、遲到的事實、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數據庫管理員、大數據技術人員、
Hadoop技術人員、數據倉庫技術人員，也適合高等院校和培訓機構相關專業的師生教學參考。王雪迎，畢業於中國地質大學計算機專業，高級工程師，擁有20年數據庫、數據倉庫相關技術經驗。曾先后供職於北京現代商業信息技術有限公司、北京在線九州信息技術服務有限公司、華北計算技術研究所、北京優貝在線網絡科技有限公司，擔任DBA、數據架構師等職位。 第1章 數據倉庫簡介1.1 什麼是數據倉庫 11.1.1 數據倉庫的定義 11.1.2 建立數據倉庫的原因 31.2 操作型系統與分析型系統 51.2.1 操作型系統 51.2.2 分析型系統 81.2.3 操作型系統和分析型系統對比 91.3
數據倉庫架構 101.3.1 基本架構 101.3.2 主要數據倉庫架構 121.3.3 操作數據存儲 161.4 抽取-轉換-裝載 171.4.1 數據抽取 171.4.2 數據轉換 191.4.3 數據裝載 201.4.4 開發ETL系統的方法 211.4.5 常見ETL工具 211.5 數據倉庫需求 221.5.1 基本需求 221.5.2 數據需求 231.6 小結 24第2章 數據倉庫設計基礎2.1 關系數據模型 252.1.1 關系數據模型中的結構 252.1.2 關系完整性 282.1.3 規范化 302.1.4 關系數據模型與數據倉庫 332.2 維度數據模型 342.2.1
維度數據模型建模過程 352.2.2 維度規范化 362.2.3 維度數據模型的特點 372.2.4 星型模式 382.2.5 雪花模式 402.3 Data Vault模型 422.3.1 Data Vault模型簡介 422.3.2 Data Vault模型的組成部分 432.3.3 Data Vault模型的特點 442.3.4 Data Vault模型的構建 442.3.5 Data Vault模型實例 462.4 數據集市 492.4.1 數據集市的概念 502.4.2 數據集市與數據倉庫的區別 502.4.3 數據集市設計 502.5 數據倉庫實施步驟 512.6 小結 54第3
章 Hadoop生態圈與數據倉庫3.1 大數據定義 553.2 Hadoop簡介 563.2.1 Hadoop的構成 573.2.2 Hadoop的主要特點 583.2.3 Hadoop架構 583.3 Hadoop基本組件 593.3.1 HDFS 603.3.2 MapReduce 653.3.3 YARN 723.4 Hadoop生態圈的其他組件 773.5 Hadoop與數據倉庫 813.5.1 關系數據庫的可擴展性瓶頸 823.5.2 CAP理論 843.5.3 Hadoop數據倉庫工具 853.6 小結 88第4章 安裝Hadoop4.1 Hadoop主要發行版本 894.1.1
Cloudera Distribution for Hadoop（CDH） 894.1.2 Hortonworks Data Platform（HDP） 904.1.3 MapR Hadoop 904.2 安裝Apache Hadoop 914.2.1 安裝環境 914.2.2 安裝前准備 924.2.3 安裝配置Hadoop 934.2.4 安裝后配置 974.2.5 初始化及運行 974.3 配置HDFS Federation 994.4 離線安裝CDH及其所需的服務 1044.4.1 CDH安裝概述 1044.4.2 安裝環境 1064.4.3 安裝配置 1064.4.4 Clouder
a Manager許可證管理 1144.5 小結 115第5章 Kettle與Hadoop5.1 Kettle概述 1175.2 Kettle連接Hadoop 1195.2.1 連接HDFS 1195.2.2 連接Hive 1245.3 導出導入Hadoop集群數據 1285.3.1 把數據從HDFS抽取到RDBMS 1285.3.2 向Hive表導入數據 1325.4 執行Hive的HiveQL語句 1345.5 MapReduce轉換示例 1355.6 Kettle提交Spark作業 1435.6.1 安裝Spark 1435.6.2 配置Kettle向Spark集群提交作業 1465.7
小結 149第6章 建立數據倉庫示例模型6.1 業務場景 1506.2 Hive相關配置 1526.2.1 選擇文件格式 1526.2.2 支持行級更新 1596.2.3 Hive事務支持的限制 1646.3 Hive表分類 1646.4 向Hive表裝載數據 1696.5 建立數據庫表 1746.6 裝載日期維度數據 1796.7 小結 180第7章 數據抽取7.1 邏輯數據映射 1827.2 數據抽取方式 1857.3 導出成文本文件 1917.4 分布式查詢 1967.5 使用Sqoop抽取數據 2007.5.1 Sqoop簡介 2007.5.2 CDH 5.7.0中的Sqoop 20
37.5.3 使用Sqoop抽取數據 2037.5.4 Sqoop優化 2077.6 小結 208第8章 數據轉換與裝載8.1 數據清洗 2108.2 Hive簡介 2148.2.1 Hive的體系結構 2158.2.2 Hive的工作流程 2168.2.3 Hive服務器 2188.2.4 Hive客戶端 2218.3 初始裝載 2318.4 定期裝載 2368.5 Hive優化 2468.6 小結 254第9章 定期自動執行ETL作業9.1 crontab 2569.2 Oozie簡介 2609.2.1 Oozie的體系結構 2609.2.2 CDH 5.7.0中的Oozie 2629.3
建立定期裝載工作流 2629.4 建立協調器作業定期自動執行工作流 2719.5 Oozie優化 2759.6 小結 276第10章 維度表技術10.1 增加列 27810.2 維度子集 28510.3 角色扮演維度 29210.4 層次維度 29810.4.1 固定深度的層次 29910.4.2 遞歸 30210.4.3 多路徑層次 31010.4.4 參差不齊的層次 31210.5 退化維度 31310.6 雜項維度 31610.7 維度合並 32310.8 分段維度 32910.9 小結 335第11章 事實表技術11.1 事實表概述 33611.2 周期快照 33711.3 累積快照
34311.4 無事實的事實表 34911.5 遲到的事實 35411.6 累積度量 36011.7 小結 366第12章 聯機分析處理12.1 聯機分析處理簡介 36712.1.1 概念 36712.1.2 分類 36812.1.3 性能 37112.2 Impala簡介 37112.3 Hive、SparkSQL、Impala比較 37712.3.1 Spark SQL簡介 37712.3.2 Hive、Spark SQL、Impala比較 37912.3.3 Hive、Spark SQL、Impala性能對比 38212.4 聯機分析處理實例 38712.5 Apache Kylin與
OLAP 39912.5.1 Apache Kylin架構 39912.5.2 Apache Kylin安裝 40112.6 小結 407第13章 數據可視化13.1 數據可視化簡介 40813.2 Hue簡介 41013.2.1 Hue功能快速預覽 41113.2.2 配置元數據存儲 41213.3 Zeppelin簡介 41513.3.1 Zeppelin架構 41513.3.2 Zeppelin安裝配置 41613.3.3 在Zeppelin中添加MySQL翻譯器 42113.4 Hue、Zeppelin比較 42513.5 數據可視化實例 42613.6 小結 434
論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心
為了解決許可證查詢系統上查詢 的問題，作者羅濟軒 這樣論述：
隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起，改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係，體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整，及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又，若系統出錯，系統製造商是否需負責，究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任？當未來出現高自主醫療AI，醫療機構、製造商又應如何分配責任？本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任？主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另，將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件
疑義，探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議；又，輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告，勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時，本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色，醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性，需考量系統製造商相較醫療機構、醫師，較有能力與機會控制系統風險，尤其針對未來應用之高自主醫療AI，製造商自須負起主要之賠償責任，醫療機構仍須負起使用人責任。然而，未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險，需考量建立與加強包含醫
療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金，並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何，皆以消費者，甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。