Scala S檔的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

探討地理區域年齡以及季節對急性心肌梗塞危險因子之影響

為了解決Scala S檔的問題，作者朱敏良 這樣論述：

背景：急性心肌梗塞(AMI)是急性且嚴重的心臟疾病，發生的頻率與季節變化息息相關。不同氣候型態，季節性因素對急性心肌梗塞發生的影響並不一致。台灣四面環海再加上北迴歸線穿越造就多元氣候現象。緯度、地形的影響，南部和北部，西部和東部的氣候截然不同。因此本文第一個研究為不同氣候地區季節對急性心肌梗塞發生的影響，藉由以群體為基礎的觀察性研究，評估亞熱帶和熱帶地區寒冷和炎熱季節對急性心肌梗塞住院之影響。第二個研究以單一醫學中心的橫斷性研究設計，探討季節對台灣東部年輕成人(

運用叢集式運算之巨量資料入侵偵測

為了解決Scala S檔的問題，作者陳宣名 這樣論述：

隨著現今網際網路環境的發達，手持設備、IoT與個人電腦大幅增長，任何設備只要有網路連線，即可能遭受駭客的攻擊，企業為了面對許多已發現與尚未發現的攻擊，會透過佈署防火牆與入侵偵測系統等各式各樣設備來進行防範。面臨資料量的快速成長與迅速累積，企業佈署的資安系統產生不同來源不同格式的log資料，將挑戰傳統架構中的解決方法，因此如何處理這類異質性的資料格式、儲存巨量資料與進行攻擊事件的關聯分析，將會是企業所要面臨的一大威脅。在巨量資料解決方案如此眾多的時代，如何根據企業本身所需，找出合適的一套解決方案，是資訊安全人員所需要具備的一項能力。本研究根據目前趨勢，提出一套符合多數企業所需要的雲端虛擬化入侵

偵測系統架構，具備歷史性與即時性資料的彙整、儲存與分析功能，並評估現有的分散式檔案系統與NoSQL資料庫，加強企業對巨量資料的處理能力。本研究所提出的雲端虛擬化架構，能夠在單一主機上佈署多個多節點的叢集系統，針對巨量資料進行分散式管理，利用Spark在記憶體中快速運算的優點，改善頻繁存取硬碟所產生的效能瓶頸，減少入侵偵測系統中處理巨量資料所需要的時間，達到即時分析的目的，並藉由收集真實企業中所提供的巨量資料，分別在傳統虛擬化環境與本研究環境中處理，證明在本研究所提出的雲端虛擬化叢集架構下，能夠有良好的效能表現與偵測率。