整合第 10 章章末實作練習 1–22。這些題目多數要求瀏覽外部網站、觀看影片或查找最新案例，因此依本任務來源限制，本頁只整理原書要求，不自行執行外部研究。
辨識第 10 章哪些概念需要實際外部工具／網站驗證，並避免在缺乏指定外部資料時編造結果。
原書章末把食品安全、雲端服務、虛擬化、物聯網（Internet of Things, IoT）、智慧城市、自駕車與智慧家庭延伸為 22 題實作／網路研究題。
| 題號 | 原書要求摘要 |
|---|---|
| 1 | 研究 Discover Food 如何以機器學習模型改善食品安全 |
| 2 | 研究食品業溫度檢查的重要性並撰寫報告 |
| 3 | 觀看 Google Cloud 22:24 分鐘介紹影片，整理 Google Cloud Platform 功能 |
| 4 | 瀏覽美國國家標準與技術研究院網站，了解其研究計畫 |
| 5 | 到 Amazon Web Services（AWS）網站試用「Try Analytics Services for Free」 |
| 6 | 比較 Salesforce 與 IBM Cloud 的雲端能力／產品 |
| 7 | 尋找近期雲端發展並撰寫報告 |
| 8 | 研究網路、儲存與伺服器虛擬化 |
| 9 | 尋找雲端行動技術的即時事故通報最新資料 |
| 10 | 研究行動應用程式中的雲端技術 |
| 11 | 探索 Google Cloud 新雲端產品與服務 |
| 12 | 研究雲端對行銷與廣告的影響 |
| 13 | 找出本章以外的產業雲端應用 |
| 14 | 研究 MineMyText.com 如何以文字探勘理解顧客評論情緒 |
| 15 | 從 PTC Resource Center 或其他來源選 3 個 IoT 導入案例並摘要 |
| 16 | 說明 IoT 如何促成新的顧客服務與企業對企業（Business-to-Business, B2B）互動 |
| 17 | 瀏覽 Smart Cities Council，摘要主要概念、促成因素與資源 |
| 18 | 研究 Bill Gates 未來智慧城市的狀態與具體計畫 |
| 19 | 研究 Alibaba City Brain 在中國與 Malaysia 的智慧城市專案 |
| 20 | 找出全球 12 家競爭自動駕駛車的公司 |
| 21 | 從 McKinsey Global Institute 尋找近期 IoT 研究並摘要 |
| 22 | 找出除恆溫器與微波爐之外可與 Alexa 連接的家電範例 |
若正式執行這些題目，應先記錄查詢日期、網址與來源，再區分原書內容與後續外部資料。涉及最新狀態的題目必須以查詢當下資料為準，不能用原書時點替代。
本頁不執行外部研究，因此沒有模型結果或外部案例結論。唯一可直接確認的是原書共有 22 題章末實作／研究題。
這組題目的教學目的在於讓學生把章內概念延伸到真實平台與當代案例。由於多數來源會隨時間更新，答案本質上不是固定版本。
根據我提供的實際外部資料與查詢日期，逐題整理第 10 章實作練習；必須把原書要求、外部資料與自己的分析分開，不得在沒有來源時補造最新狀態。
問題： 為什麼不能直接用原書 2022–2023 年的網站描述回答「近期／最新」題目？
參考解答： 因為這些題目本身要求外部、時點敏感的研究；原書只能界定任務，不能代表目前狀態。