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東吳大學 法律學系 張紹斌所指導 宋佳真的 從電信資料庫論個人資料保護法相關議題─ 以M+Messenger案為例 （2021），提出App Admin iOS 14關鍵因素是什麼，來自於大數據、M+Messenger、電信資料庫、個人資料保護。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生物醫學工程學系 賴穎暉所指導 林家湄的 以聲電特性評估主動式降噪技術於聽力篩檢之效益 （2020），提出因為有 聽力損失、聽力篩檢、噪音、主動式降噪、音頻分析的重點而找出了 App Admin iOS 14的解答。
App Admin iOS 14進入發燒排行的影片
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14:55 オープニング
22:09 Aブロック準決勝 第1試合【とろ多摩っく VS 対人の心得・極】
35:08 1本目 試合開始
46:32 2本目 試合開始
57:14 3本目 試合開始
1:04:08 Aブロック準決勝 第2試合【Cats VS 甘味処とまと】
1:12:25 1本目 試合開始
1:21:40 2本目 試合開始
1:35:05 3本目 試合開始
1:47:43 Bブロック準決勝 第1試合【砲撃timely's VS LaViXia】
1:55:02 1本目 試合開始
2:04:14 2本目 試合開始
2:13:04 3本目 試合開始
2:20:33 Bブロック準決勝 第2試合【admin VS 寝Knight】
2:28:03 1本目 試合開始
2:36:29 2本目 試合開始
2:58:43 Aブロック決勝戦【対人の心得・極 VS Cats】
3:06:13 1本目 試合開始
3:14:04 2本目 試合開始
3:21:49 Bブロック決勝戦【砲撃timely's VS admin】
3:28:40 1本目 試合開始
3:37:53 2本目 試合開始
3:45:53 表彰式
株式会社ミクシィが主催する「モンスターストライク」の日本No.1チームを決める大会「モンストグランプリ2021 ジャパンチャンピオンシップ」。
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從電信資料庫論個人資料保護法相關議題─ 以M+Messenger案為例
為了解決App Admin iOS 14 的問題，作者宋佳真 這樣論述：
隨著大數據之發展，各項資料透過不同之管道被蒐集，各種大量非結構化或結構化之資料被儲存，匯集在各個資料庫，形成各式各樣之數據資料，公務機關、非公務機關將交互結合之資料進行分析，為各項決策提供參考資料，運用在各項領域，而這些資料片段透過比對、組合、連結，有鏈結至個人之可能。實務上電信業者因應號碼可攜服務，共同建置號碼可攜集中式資料庫，台灣大哥大股份有限公司利用該資料庫之資料開發建置，並由其子公司台灣酷樂時代股份有限公司出名推廣之M+Messenger通訊軟體，揭露使用者通訊錄中聯絡人所屬之電信業者，臺灣臺北地方法院前後對於M+Messenger通訊軟體所揭露之電信業者別，是否屬於個人資料保護法之
客體，有不同之認定，並作出結果不同之判決，形成同一屬性之資料，同時屬於個人資料，又不屬於個人資料之矛盾，衍生個人資料認定之判斷基準、對於蒐集所得之個人資料，合理處理、利用之界線範圍等疑義，爰本研究透過大數據為出發，論及憲法隱私權概念，並以M+Messenger通訊軟體之案例，從號碼可攜資說明號碼可攜集中式資料庫之建置歷程與運用，彙整相關實務判決及參考外國立法例，從電信資料庫探討現行個人資料保護法，以識別性作為個人資料認定標準之實益，及公務機關、非公務機關對於逸脫原蒐集目的之處理、利用，及對於第二手蒐集所得之個人資料之處理、利用，是否參酌歐盟個人資料保護規則，納入假名化概念作為調節手段，免於過度
僵硬之限制。
以聲電特性評估主動式降噪技術於聽力篩檢之效益
為了解決App Admin iOS 14 的問題，作者林家湄 這樣論述：
多數的聽力損失者不易在初期被查覺，使得他們常拖延至聽不清楚聲音時才就醫治療，進而造成無法復原的困境。為了能夠減緩這個問題，一個準確、便利的聽力篩檢方法可克服上述問題發生。然而環境噪音將影響使用者量測準確性，進而限制了聽力篩檢普及化的可能。有鑑於此，本研究將探討主動式降噪active noise cancellation (ANC)耳機於帶噪環境下之聽力篩檢效益；此外，本論文進一步開發聲電特性量測平台及評估方法來比較不同ANC耳機帶來的效益。更進一步，本論文探討ANC耳機於不同變因(噪音音量大小、噪音型態、降噪開關及耳機配戴方式)下之差異比較。由實驗結果發現，本論文提出的評估方法能適當的量化出
不同ANC耳機於上述變因下的施測訊號穩定性。隨後，再透過臨床效益驗證進一步歸納訊號穩定性與臨床聽篩準確性之關係。總結本論文之研究結果發現，ANC技術確實能提升使用者於較低帶噪情境之聽篩準確性；但隨著環境噪音不斷增加，目前ANC耳機的聽篩準確性仍還有進步空間；此外，本論文提出之訊號穩定性分析方法，也將可做為使用者透過ANC耳機於不同測試變因下之測試結果信心指標，進而幫助使用者了解當前聽篩之準確性。