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    1

    運用API呼叫探勘於惡意網址偵測
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 陳宜徽 指導教授: 鮑興國
    • 在我們的生活當中網路幾乎已經不可或缺,社群平台種類也愈來愈多樣化,人們即使在遠方也能方便溝通,然而,有些有心人士會利用此一特性製造網頁惡意行為,透過偽裝,使我們沒有辦法分辨來源是否安全並誘發我們點擊…
    • 點閱:187下載:1
    • 全文公開日期 2018/08/31 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    運用複合式資料探勘方法建立腦中風風險輔助預測模型
    • 工業管理系 /101/ 碩士
    • 研究生: 馮欣嵐 指導教授: 歐陽超
    • 腦血管疾病是國人健康的大敵,不論是死亡率或致殘率都十分高,除了是前三大死因外,更是青壯年人口失能與殘障的一大主因,因此如何提早預防及盡速發現病徵顯得十分重要。目前在腦血管疾病的檢驗上,仍是以頸部超音…
    • 點閱:342下載:9

    3

    結合基因與決策樹演算法建立健檢資料屬性之決策法則–以中風病患資料為例
    • 工業管理系 /102/ 碩士
    • 研究生: 陳俊延 指導教授: 歐陽超
    • 近年來,腦血管疾病在國人十大死因中的排名不見減少,反而有逐年上升的趨勢,這是在醫療技術與生活水準漸漸提高,定期做健康檢查的人數上升的情況下仍需要密切關心的情況。 這種情況產生的原因有部份是由於一般健…
    • 點閱:271下載:0
    • 全文公開日期 2019/06/20 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    4

    發展一多階數資料探勘方法建立腦中風風險預測模型
    • 工業管理系 /101/ 碩士
    • 研究生: 慕哈曼 指導教授: 歐陽超
    • 中風對於人類健康造成嚴重威脅已成為一世界性問題。腦部影像學檢查以及超音波是目前用以診斷中風的儀器。資料探勘已廣泛用於許多領域,包括醫療工業。資料探勘的使用可幫助醫生預測某些疾患。因此,在這個研究中,…
    • 點閱:185下載:3

    5

    利用大腦功能性連結與支持向量機對注意力缺陷過動症進行分類:適應性正規化流程及特徵選取
    • 電機工程系 /102/ 碩士
    • 研究生: 詹博翔 指導教授: 黃騰毅
    • 本研究目的在於使用靜息態磁振造影(rsfMRI)的方式對大腦掃描產生影像,並利用機器學習中的支持向量機(SVM)的分類方法對注意力缺陷過動症(ADHD)患者,來做分析與分辨。運行過程以自動化的方式來…
    • 點閱:275下載:1

    6

    利用機器學習選出Facebook粉絲專頁貼文關鍵特徵以增進貼文點擊次數
    • 管理學院MBA /106/ 碩士
    • 研究生: 蘇新佳 指導教授: 林孟彥
    • 隨著社群媒體用戶數量的不斷增長,越來越多的企業熱衷於利用Facebook (FB)等社交網絡拓展商業活動。透過創建FB粉絲專頁,讓企業可以發布與電子商務有關的連結資訊貼文給消費者,除了有與消費者互動…
    • 點閱:251下載:17

    7

    城市地區氣象敏感道路之分析及識別
    • 工業管理系 /107/ 碩士
    • 研究生: 曾小龍 指導教授: 楊朝龍
    • 一般來說,下雨或下雪等天氣條件會影響交通狀況。然而,相同的 氣候卻對不同的道路有不同的影響。對一個發展中國家而言,城市道路硬體 建築相對較差,也增加了道路特徵的多樣性。因此,道路特徵的辨識及分析, …
    • 點閱:264下載:0
    • 全文公開日期 2024/07/07 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/07/07 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/07/07 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    8

    GA-based Feature Selection for Protein Secondary Structure Prediction
    • 資訊管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: Fathurrochman Habibie 指導教授: 呂永和
    • Proteins are essential macromolecules for the structure and function of a cell. Interactions of pro…
    • 點閱:217下載:0

    9

    應用機器學習方法於樹脂砂生產配方最佳化
    • 工業管理系 /111/ 碩士
    • 研究生: 陳尤賢 指導教授: 曹譽鐘
    • 機器學習是人工智能的一個分支,它讓電腦能夠在無需編寫大量程序的情況下進行學習,即電腦可以累積「經驗」並自動搜索信息以捕捉規律和趨勢。在現代製造業中,確保產品品質的穩定性,對於企業的競爭力至關重要,而…
    • 點閱:207下載:0
    • 全文公開日期 2033/07/03 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    10

    資料驅動觀點處理不平衡分類問題:以半導體製程之晶圓故障檢測為案
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: Christiawan Muljono 指導教授: 林希偉 李強笙
    • 半導體產業已經發展成資本最密集與技術最先進的行業之一。但嚴苛的競爭環境迫使半導體製造廠商需有效地預測晶圓製造並提高晶圓產量,透過低成本、快速、高品質的產品來取得競爭優勢。現今,半導體製造商能夠直接從…
    • 點閱:182下載:0
    • 全文公開日期 2025/07/13 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/07/13 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/07/13 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)