Google FCM的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

老姐要用 Kotlin 寫專案：從 Server 到 Android APP 的開發生存日記(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決Google FCM的問題，作者李盈瑩（Kate） 這樣論述：

　　本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Mobile Development 組佳作網路系列文章 ──《 老姐好像要用 Kotlin 寫專案，能撐 30 天嗎？》。本書旨在鼓勵對程式開發有興趣或是想轉職工程師的朋友，積極學習 Kotlin 程式語言，將 Side Project 列入人生計畫。以弟弟（後端工程師）的視角，描述姐弟使用 Kotlin 進行為期三十天的 Side Project 過程，是一本以輕鬆、帶一點吐槽的文筆進行程式專案開發紀實的日誌。你將從開發準備、Scope 系列函式、問答聊天室結構到雲端訊息 FCM 推播，逐步探索 Kotlin 的美妙之

處。 　　☑前後端使用一種程式語言開發 　　前後端共有開發的資源，能夠將精力放在需要關注的地方，學習曲線的效率自然也大幅提升。 　　☑設計實作 Side Project 　　獲得提升整合的能力，擴大事業版圖。在本書的設計實作Side Project 中，你將探索工程師的工作與生活的平衡。 　　☑開發技巧和疑難排解 　　以大量對話形式的問答篇，解開你經常遇到的各種問題，讓你從本書獲取豐富經驗，不只少走彎路，還能學會開拓道路的方法！ 　　【適合讀者】 　　✦考慮轉職、對程式開發或建立 Side Project 有興趣的工程師 　　✦對 Kotlin 語言有興趣、想認識 Kotlin 的讀者

　　✦前端、後端開發工程師 本書特色 　　小說 × 程式 ── 打開程式書就昏昏欲睡？ 　　讓Kate豐富的程式人經驗給你小說般的沈浸式體驗！ 　　◎帶你認識在 Android 領域刮起旋風的 Kotlin 程式語言特點 　　◎觀摩程式專案如何設計、實作和解決問題 　　◎一窺工程師神秘面紗下的工作和生活 專業推薦 　　「武俠小說裡有所謂的金庸體與古龍體，而今我很榮幸能為技術書籍的 Kate 體寫推薦，畢竟很少技術書籍能讓人一直不斷地想要看下去，這麼獨特的風格，如果你對 Kotlin 有興趣的話千萬不能錯過。」──── Android GDE（Google Developer Exp

ert）‒ Jintin 　　「詼諧風趣的表達手法加上圖文並茂的豐富內容，每次閱覽都讓人有一次看完的衝動！」──── Kotlin GDE（Google Developer Expert）‒ 黃健旻 　　「Kate 的寫作風格融入小說情境，以對話的形式讓讀者在學習 Kotlin 多平台開發時能更有氛圍。本書主題從開發計劃、前後端資料交換、軟體架構、語法糖、雲端整合皆有詳述，從劇情推演中，讀者也能體驗開發過程中的混沌、掙扎、沈澱與突破。想來點不一樣的學習情境嗎？跟著 Kate 的劇情，踏上探索 Kotlin 的旅程吧！」──── JetBrains 技術傳教士 ‒ 范聖佑

Google FCM進入發燒排行的影片

以核心模糊C平均法與直觀模糊歸屬函數為基礎之半非監督式分群

為了解決Google FCM的問題，作者張翊玲 這樣論述：

隨著現代科技的廣泛使用，資料量的急速增長，現有的演算法將無法處理不斷增長且複雜的資料。人們對各個領域潛在的大數據應用越來越感興趣，而機器學習在建模和資料探勘方面具有顯著的優勢，結合人工智慧和資料分析統工具，為快速決策的新穎技術。然而，取得具有標記的資料成本高且較難取得其中，半監督式學習僅需要針對少部分的資料進行標記，透過群體的中心分群，將標記與未標記的資料各分兩群，進而產生四個中心點進行比對，並透過更新中心點的位置進行分群，即能透過最小的標記資料將大量未標記的資料進行分群，其為目前最常用的分群方法之一，且已在過往研究中能到令人滿意的分群結果及穩定度。為了解決資料標記成本過高、耗費時間較長且難

以取得的問題，本研究以半監督式學習為基礎，建立核心直觀模糊C-平均分群法（Semi-Unsupervised Kernel Intuitionistic Fuzzy C-Means，SKIFCM），以資料點歸屬度作為分群的依據，透過更新歸屬度的方式調整群集中心，提升分群的效率並簡化群集中心的數量，以降低模型計算的複雜度。本研究以UCI資料集中的Haberman心臟手術存活資料為案例說明，透過SKIFCM進行分群，在20%樣本未被標記的情況下，分群準確率為95%，而在90%的樣本未被標記的情況下，分群準確率仍可達到77%，可以驗證本研究所提出方法之準確性。

跟著iOS Developer一起學寫Android App(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決Google FCM的問題，作者謝騰飛 這樣論述：

初學者能夠輕鬆學習實作Android的過程 精選5大主題循序漸進讓你簡單操作 詳盡的步驟圖文解說內容快速上手 　　本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽Mobile Development組佳作，以「iOS的角度」去撰寫，用筆記的形式做紀錄，並輔以獨立的小範例做說明。書中的程式語言是使用Java進行開發，重點在Android的畫面與功能上的應用。 　　【本書精彩內容】 　　入門篇：介紹開發環境、專案設定、基本畫面等開發基礎。 　　排版篇：介紹Android各種排版方式。 　　元件篇：介紹Android常見的UI元件。 　　功能篇：介紹一些手機App常見的功能，如打API、地圖、推播等等

。 　　完結篇：App的打包與上架，並整理前面29天的重點。  

免GPS之LoRaWAN多階段定位暨走失警報系統的開發及評估

為了解決Google FCM的問題，作者葉冠暉 這樣論述：

人口高齡化將對台灣經濟財政、健康照護、社會保護等系統造成來勢洶洶的衝擊，其中，針對高齡人口設計之長照系統的完善化，更是迫在眉睫。爰此，本研究針對與長照系統相關之失智長輩照顧議題，基於物聯網科技、長距離無線通訊技術、行動裝置應用程式、定位技術及雲端技術等，提出了一套免GPS、基於LoRaWAN運作之多階段定位暨失智長輩走失警報系統，進行從端到雲之實驗室雛型（laboratory prototype）的設計與實作－包含了LoRa定位器、LoRa閘道器、LoRa-Geo App及LoRa-Geo伺服器等，並整合了外部的雲端訊息推播服務Google Firebase Cloud Messaging（

FCM）平台協同運作，不僅如此，本研究也使用ns-3模擬驗證了本系統設計之可行性。本研究系統之設計的出發點乃在於降低定位設備（配戴於長輩身上）的耗電量及物料成本，因此無論是訊號發送或是經緯度取得，皆僅基於LoRaWAN達成，完全不需要GPS模組－其中，在經緯度取得這部分，乃採用抵達時間差（Time Difference of Arrival，TDoA）定位技術進行。不僅如此，本研究更以「多階段定位」的設計－僅在有必要且可行時才進行TDoA經緯度推算－來減少LoRa-Geo伺服器的整體運算負荷。此外，本系統沿用了過去同一團隊曾提出的共享LoRa閘道器整體方案之設計，故採納本系統的物聯網應用服務業

者可依系統運作需求直接在用戶群周邊進行LoRa閘道器部署，讓各用戶群的周邊就有系統運作所需的LoRa訊號涵蓋範圍及必要佈局，而且用戶群越多，共享LoRa閘道器數量也越多，LoRa涵蓋範圍就越大，而本系統可涵蓋的可定位範圍也就越廣，適合業者與政府單位、老人住宅社區及高齡友善社區等場域簽約、進行大量部署，打造全台失智長輩守護網，期能確實彌補台灣既有協尋系統的不足，減少人倫遺憾，降低社會成本，同時也形成相關業者的商機，不僅可在全台推廣，亦適合外銷到歐美國家，因為歐美國家已非常發達的持續照料退休社區（Continuing Care Retirement Communities，CCRCs）及活躍長輩社

區（Active Adult Communities）正是本研究系統最適合應用的場域。最後，本研究的部分結果已發表於WASN 2021研討會，目前正在進行專利申請中，並計畫於未來進一步發表完整結果，期能確實與學界及業界進行深度的交流。