機器學習
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我們現在要深入探討機器學習與大數據分析的基礎——「敘述性統計與資料摘要技術 (L22101)」中的核心指標：離散程度測量！
當我們在看一組資料時，光知道「平均數」是遠遠不夠的！平均數告訴你資料的中心在哪裡，但卻沒有告訴你資料有多「乖」或有多「亂」。
想像一下，兩組學生的平均分數都是 80 分。第
「AI × 電競（eSports）」其實是未來幾年最具潛力的結合之一，因為 AI 不只是輔助玩家、還能重新定義「比賽」、「訓練」甚至「觀眾體驗」。 我幫你分成五個層面講清楚👇
🎮 一、AI輔助「選手訓練」
像真實運動員有教練分析數據，AI 也能做電競教練：
戰術分析： AI能分析
複習第五週聚焦行動網核心設計，說明從 1G MSC 電路交換到 5G 雲原生核心的演進。5GC 以 SBA 架構結合 AMF、SMF、UPF、PCF 模組化設計，並融合 MEC、網路切片與容器化技術，實現高彈性、低延遲與智慧化控制，推動產業數位轉型。
雲原生以容器化與 Kubernetes 為核心，將 5G 網路功能軟體化並自動化管理，實現彈性擴展與快速部署。讓電信網路具備雲端級靈活性與可靠性，支援高峰流量與多元專網應用。
MEC（多接取邊緣運算）將雲端下沉至基地台旁，在網路邊緣即時處理資料，將延遲降至1–10ms。適用於自駕車、工業IoT、AR/VR、醫療等即時應用，是5G/6G實現低延遲與智慧服務的核心技術。
網路切片是 5G 的關鍵技術，利用 SDN/NFV 將實體網路虛擬為多條專屬「高速路」，分別支援 eMBB、URLLC、mMTC 等應用。每個切片具獨立資源與 QoS，實現差異化服務與產業專網。
AMF、SMF、UPF、PCF 是 5GC 的核心模組，各司其職如同足球隊：AMF 管接入移動、SMF 管會話調度、UPF 傳送數據、PCF 制定策略。此分工讓 5G 網路更靈活、高效並支援多場景應用。
5GC SBA 以模組化、服務化與雲原生為核心，將AMF、SMF、UPF等功能以API互通，取代EPC的固定節點設計。具靈活部署、動態擴展與切片支援能力，是5G/6G核心網的雲端化與智能化基礎。
第5週介紹IMS（IP多媒體子系統），是4G/5G語音與多媒體服務的核心平台。IMS透過SIP協定控制VoLTE與VoWiFi通話，支援語音、視訊與跨網互通，與EPC互補，讓LTE實現全IP化、可通話的行動寬頻。
4G LTE 的核心網 EPC，由 MME、SGW、PGW 三大模組組成。MME 管控制與移動管理，SGW 傳送數據中繼，PGW 負責IP分配與網路出口，共同實現全IP化、高速率與低延遲的行動寬頻核心架構。