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國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 蔡偉和所指導 陳玉芳的 自動偵測機器所產生之文章 （2021），提出Google login Java關鍵因素是什麼，來自於二元分類、結巴斷詞、文本辨識、機器學習。

而第二篇論文國立陽明交通大學 資電亥客與安全碩士學位學程 李奇育所指導 謝宜臻的 基於電信網路認證資訊的快速OpenID身份認證系統 （2020），提出因為有 IP多媒體子系統、對話啟動協定、OpenID Connect、第三方認證、使用者認證的重點而找出了 Google login Java的解答。

最後網站gmail login automation example in java-selenium | Jaspersoft ...則補充：For instance, Login to gmail @ https://mail.google.com/ Let's see how to identify the name locators of login elements for gmail web application.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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- เข้าเกมแล้วไส่ไอดีที่สมัครไว้
- ถ้ามีอักษรขึ้นมาบังจอให้ กด z
- /login ตามด้วย เว้นวรรค และรหัสผ่านที่สมัครไว้
-พอเข้าเกมแล้วจะถึง lobby ให้เลือกเชพเวอร์
- คำสั่งที่ใช้ได้คือ /spawn อย่างเดียวนะ
ที่เหลือลองไปอ่านป้ายแถวๆ spawn

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自動偵測機器所產生之文章

為了解決Google login Java的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。

基於電信網路認證資訊的快速OpenID身份認證系統

為了解決Google login Java的問題，作者謝宜臻 這樣論述：

Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iiAcknowledgement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iiiTable of Conten

ts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ivList of Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . viList of Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii1 Introduction . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1 4G/5G Call Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.2 Third-Party Authentication . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . 42.2.1 Related Parties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.2.2 Authentication Token . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.2.3 OpenID Connect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Related Work . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 Cellular IMS-based Internet Authentication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124.1 Major Idea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 124.3 End-User . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144.3.1 Only Smartphone Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154.3.2 Laptop and Smartphone Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164.4 Authenti

cation Server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.4.1 Authorization Endpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.4.2 Token Endpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184.5 Web Server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 184.6 Login Procedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5.1 End-User . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

215.1.1 Only Smartphone Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215.1.2 Laptop and Smartphone Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215.1.3 APP on Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225.2 Authentication Server . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 225.3 Web Server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246.1 Bluetooth Signal Strengths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. 246.2 Wi-Fi Signal Strengths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

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