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國立臺灣科技大學 資訊工程系 馮輝文所指導 江岳亭的 在雲、邊緣、使用者裝置聯合系統中考慮邊緣伺服器故障之卸載: 設計、分析與最佳化 （2020），提出sde job description關鍵因素是什麼，來自於工作卸載、邊緣伺服器故障、服務品質違反機率、多接取邊緣運算、最佳化。

而第二篇論文臺北醫學大學 醫學人文研究所 蔡篤堅所指導 Buba Darboe的 Types Of Solid Waste And Working Conditions As Contributing Factors To The Prevalence Of Major Respiratory Symptoms Among Municipal Waste Workers In The Gambia （2011），提出因為有 Respiratory symptoms、Waste workers、Types of solid waste、Work related factors and Exposure的重點而找出了 sde job description的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了sde job description，大家也想知道這些：

在雲、邊緣、使用者裝置聯合系統中考慮邊緣伺服器故障之卸載: 設計、分析與最佳化

為了解決sde job description的問題，作者江岳亭 這樣論述：

工作卸載 (Task Offloading) 是多接取邊緣運算 (Multi-Access Edge Computing, MEC) 的一項關鍵技術，此項技術透過將使用者裝置 (User Equipment, UE)產生的工作卸載到其他資源更豐富的伺服器，以解決行動設備硬體條件不足及資源有限的問題。工作卸載能降低行動設備的工作處理時間，並減少電量的消耗。 目前工作卸載之研究大部分考慮如何最小化工作的延遲，少數研究考量工作延 遲的門檻限制; 另一方面，過去與工作卸載之研究均假設伺服器不會發生故障。因此，本論文除了同時針對工作延遲是否超過門檻做考量，更進一步考量邊緣 伺服器故障率是否超過門檻，以

達更周延之考量; 並設計當邊緣伺服器故障時的 五種解決機制，第一種是替 [1] 考量邊緣伺服器故障所設計的一種基準機制，第 二、三種是則以 Wu 等人 [2] 的概念做延伸而設計之兩種機制，最後兩種方法為本論文全新提出的機制，採用備用伺服器，以解決主邊緣伺服器故障的問題。針對此五種機制，相關之數理分析均將提供，以利做最佳化之問題形成 (Problem Formulation)。在模擬驗證數理分析後，透過數理分析可獲大量之數值觀察與討論，我們全新提出的兩種機制相較於其他機制，更能滿足服務品質 (Quality of Service, QoS) 表現優越，最為被推薦使用。

Types Of Solid Waste And Working Conditions As Contributing Factors To The Prevalence Of Major Respiratory Symptoms Among Municipal Waste Workers In The Gambia

為了解決sde job description的問題，作者Buba Darboe 這樣論述：

Purpose: This study aimed to evaluate the prevalence of major respiratory symptoms among Waste workers in Kanifing, a major metropolis in the Gambia, and to assess the relationship between work-related factors and the prevalence of specific respiratory symptoms.Methods: We recruited 116 workers to

participate in the study, dividing the participants into three groups according to job function: Refuse collectors, field supervisors and drivers. Participants were interviewed using a slightly modified version of the British Medical Research Council’s questionnaire on respiratory symptoms. Data obt

ained were analyzed with the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software (version 18.0).Results: The prevalence of respiratory symptoms among each of the three groups of waste workers is as follows; persistent cough was 22.2% among field supervisors, 36.4% among drivers and 83.8% among r

efuse collectors. Phlegm production was 44.4% among field supervisors, 81.8% among drivers and 83.8% among refuse collectors. Shortness of breath was 11.1% among field supervisors, 30.3% among drivers and 40.5% among refuse collectors. And for wheezing, the prevalence was 11.1% among field superviso

rs, 21.2% among drivers and 27.0% among refuse collectors. Post-hoc Scheffe analysis results revealed a significant mean difference in the prevalence of persistent cough among refuse collectors, compared to field supervisors and drivers (p

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