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中原大學 電機工程研究所 吳燦明所指導 王子威的 基於深度學習之公共影像對天候分析 （2020），提出連 線 錯誤 未 偵 測 到 iOS 裝關鍵因素是什麼，來自於深度學習、卷積神經網絡、Keras、氣候。
而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 古東明所指導 蘇勇全的 行動應用程式安全檢測技術規範改善及評估風險 （2016），提出因為有 手機安全、行動應用程式、檢測規範的重點而找出了 連 線 錯誤 未 偵 測 到 iOS 裝的解答。
基於深度學習之公共影像對天候分析
為了解決連 線 錯誤 未 偵 測 到 iOS 裝 的問題，作者王子威 這樣論述：
天氣是一個很有意的研究對象，雖其本身較為複雜、連續且非線性的動態信息。在平常生活上面的應用到特殊領域上面的科技應用，沒有不需要對天氣進行一定程度上的分析。但是，由於大氣運動過程中所發展出的隨機性極大以及今天的科學也沒有對大氣的一些現象有確切的證實，所以在天氣預測上仍有存在一定的誤差。目前，天氣分類大多運用較貴的傳感器去完成，而且偵測特定的天候都需相對應的傳感器，例如：溫濕度傳感器、雨量傳感器等。為了降低設備成本，且避免使用眾多儀器，我們希望統一使用電腦視覺技術來偵測所有天候狀況，通過公共影像，來精準地對天氣情況進行分析。本文是採用 Keras 進行深度學習。將在公共網絡上收集來的影像，然後對
影像數據進行了一個大致的整理，有一些影像連我自己都分不清楚是什麼類別，就手動刪除，將做 4 個分類：霧，雪，雨，晴。使用 Python 進行編號處理。轉換圖片像素，使其大小一致。將影像轉化為數組形式，進入神經網絡進行模型訓練，增大樣本容量和增加訓練次數提高精度。最後選擇裁剪好像素的影像上傳，得出分析結果。
行動應用程式安全檢測技術規範改善及評估風險
為了解決連 線 錯誤 未 偵 測 到 iOS 裝 的問題，作者蘇勇全 這樣論述：
近年來行動裝置的普及已經成為身邊不可或缺的設備之一，行動裝置應用程式更以驚人的速度成長，而人們漸漸產生依賴性的同時行動裝置應用安全檢測規範顯得格外重要。行動裝置應用程式開發的過程中開發人員對於安全考量較少，導致不肖人士利用應用程式弱點漏洞或開發惡意應用程式竊取使用者的敏感資料造成使用者個資洩漏與財務上的損失，而國內行動裝置應用程式安全規範對於資料授權、資料儲存、資料保護、傳輸協定、傳輸保護、應用程式執行、應用程式安全、系統執行、系統安全並不完善。 本研究收集相關行動裝置檢測規範文獻進行分析歸類出各國文件規範方向，以OWASP、NIST為規範基準結合CSA行動裝置規範白皮書提供更完善的行
動應用程式安全檢測規範，依照檢測項目中的檢測步驟、改善方法、風險評估給予建議，藉以降低個資洩漏與財務上的損失。