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國立雲林科技大學 電機工程系 紀光輝、沈岱範所指導 錢昱杰的 基於CNN電腦視覺之咖啡瑕疵豆篩選機研究與原型機實作-PC與Linux嵌入式系統評估與比較 （2021），提出linux tail持續關鍵因素是什麼，來自於嵌入式系統、咖啡瑕疵豆、篩選機、CNN、深度學習、電腦視覺、卷積神經網路、透明輸送帶、空氣壓縮機、伺服馬達。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊管理系 賴源正所指導 蔡博宇的 自動建構有限狀態機以量測手機程序層耗電 （2013），提出因為有 智慧型手機、系統呼叫、有限狀態機的重點而找出了 linux tail持續的解答。

最後網站Linux 下4 种实时监控日志文件的方法，你都会用吗？則補充：在Linux 下如何才能实时查看日志内容呢？有很多工具可以帮助我们在文件持续修改的同时输出文件内容，最常用的莫过于tail 命令了。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了linux tail持續，大家也想知道這些：

基於CNN電腦視覺之咖啡瑕疵豆篩選機研究與原型機實作-PC與Linux嵌入式系統評估與比較

為了解決linux tail持續的問題，作者錢昱杰 這樣論述：

近年來，國內外民眾對於咖啡的需求逐日上升，導致不論是咖啡栽種業、烘培業甚至是銷售業都有著巨大的商機，而為了確保咖啡的風味以及保障使用者的健康，在生豆階段就將咖啡瑕疵豆進行去除是必須要做的步驟。本論文透過近幾年日漸成熟的機器學習與CNN(Convolutional Neural Network)模型，搭配自行設計的自動化機電設計，以開發低成本、高準確率以及輕量化體積的咖啡豆篩選機為目的，以本實驗室由2019至2021年的研發成果作為基礎，與台南市東山區大鋤花間農場進行合作，持續進行改進，並將整體系統移植至嵌入式系統(Jetson Nano)之中。本論文有以下重點成果: 1. 最終成型系統符合以

低成本開發、體積輕巧等等要求。2. 以紫外光固化技術將透明輸送帶(市場上無此商品)之頭尾進行接合，以最大限度地降低取像時可能接收到的雜訊，同時兼具極高的韌性不易斷裂。3. 研發兩種篩選板系統(伺服馬達與空氣壓縮噴氣)，可依所使用的系統效能進行選用。4. 以偵豆演算法取代傳統業界使用較為高價且運作流程不流暢之PLC控制系統，理論上可得到更快速的篩選速度。5. 對PC與嵌入式兩種平台篩選系統進行客觀分析，找出每個平台之優缺點並加以討論。

自動建構有限狀態機以量測手機程序層耗電

為了解決linux tail持續的問題，作者蔡博宇 這樣論述：

智慧型手機的電力逐漸被重視，然而目前的耗電工具多是針對整支手機(系統層耗電)，較少工具能得知應用程式(程序層耗電)運行時的耗電資訊。因此如何建構更準確及有效能的程序層耗電模型為相當重要之議題。之前的研究Eprof利用耗電量測儀器量出耗電並與系統呼叫(System call)相互對應，以建構有限狀態機(Finite State Machine, FSM)，但在建構此FSM時採人工觀察的方式，故無一套有效率的方式來產生FSM，因此本研究自動建構FSM以提升建構FSM的效率及提升FSM的準確率。本論文提出一個結合系統呼叫及耗電以自動建構有限狀態機(Automatically Constructin

g Finite State Machine, ACFSM)之量測程序層耗電模型方法。ACFSM擷取智慧型手機元件的系統呼叫並搭配耗電量測儀器量出耗電，消除雜訊、過濾無用的系統呼叫並解決餘電以自動結合系統呼叫及耗電來建構FSM，餘電為當某硬體元件停止使用時，仍會有一段時間持續耗電。實驗結果分為效率及準確率兩方面，效率部分，ACFSM建構FSM時間只需413秒，人工建構FSM則需1394秒，因此ACFSM的效率增加了70%，準確率部分，解決餘電效應的誤差率為5.3%，沒有解決餘電的誤差率為10.9%，顯示有解決餘電比沒解決餘電的誤差率低51%。

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