切換 .NET 版本的方法

事件驅動架構（Event-Driven Architecture, EDA）：請求/回應模式（Request/Reply Pattern）
請求/回應模式是分散式系統中常見的通訊模式，特別適合於事件驅動架構（EDA）。當一個元件（請求者）需要從另一個元件（回應者）獲取資料或觸發某個動作，並期望收到回應時，會使用此模式。

在 Ubuntu 作業系統中，版本控制通常是指追蹤和管理檔案變更的過程。
這通常可以藉由版本控制工具（如 Git）實現。
以下是如何在 Ubuntu 中進行版本控制的詳細步驟。

最近在更新nodejs的時候發現這奇怪的問題，舊的NodeJS版本可以使用，但是新的NodeJS版本(17)以後卻不行，記錄下這奇怪的狀況。

邊緣AI（Edge AI）是一種將人工智慧的運算能力從雲端延伸到資料產生源頭的技術。簡單來說，就是將AI模型部署在靠近資料產生端的設備上，例如IoT裝置、智慧型手機等，讓這些設備能夠在本地進行資料處理和分析，而不需要將所有資料傳送到雲端。

可解釋性 是提升人工智慧（AI）在醫學領域可信度的關鍵。然而，醫生對模型可解釋性的期望與這些模型的實際行為之間存在顯著差距。這一差距源於缺乏一個以醫生為中心的評估框架，該框架應能定量評估有效可解釋性對臨床實踐的實際益處。

本研究提出了一項綜合實證研究，深入探討了深度神經網絡（DNN）中各種隨機化技術之間的相互作用及其對學習性能的影響。已有研究表明，將隨機性引入 DNN 的訓練過程，通過各種方法在不同階段進行隨機化，對減少過擬合和提高泛化能力有顯著益處。然而，像權重噪聲、丟棄法（Dropout）等隨機化技術之間的交互作用尚未得到充分理解。因此，如何有效地結合這些方法以優化 DNN 性能仍然是一個挑戰。

什麼是前瞻技術？
前瞻技術指的是那些超越現有科技水準，具有高度創新性，並有潛力在未來引發重大變革的技術。
這些技術不僅能解決現存的問題，更能開創全新的應用領域，為社會帶來深遠的影響。

標籤雜訊學習（Label-Noise Learning, LNL） 旨在處理含有雜訊標籤的訓練數據，進而提升模型的泛化能力。為了實現更具實用性的 LNL 演算法，研究者已提出多種標籤雜訊類型，從類別條件雜訊到實例依賴雜訊皆有探討。在本研究中提出了一種全新的標籤雜訊類型，稱為 BadLabel。這種雜訊類型可以顯著降低現有 LNL 演算法的性能。