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    1

    以人工智慧方法進行人工物料作業步驟之分類
    • 工業管理系 /111/ 碩士
    • 研究生: 羅孟庭 指導教授: 林久翔
    • 人工智慧已成為解決各領域問題的工具,而在人體動作辨識技術快速發展的時代,其應用領域已十分廣泛。若可以將此技術應用於辨識現場人員作業的步驟,將有效改善人員的操作績效與安全。本研究使用人體動作辨識方法建…
    • 點閱:316下載:0
    • 全文公開日期 2026/01/10 (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

    以隨機森林法提升生產效率與降低環境衝擊:以半導體企業為例
    • 工業管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 陳良爲 指導教授: 郭財吉
    •   在半導體晶圓製造產業中,由於工序相當複雜,生產排程及生產管制在整個企業中是非常重要的一部分,現行晶圓隨著晶片的需求也將經原尺寸越做越大,從5吋、6吋、8吋,乃至於到現在的12吋等等。隨著晶圓面積…
    • 點閱:297下載:0
    • 全文公開日期 2027/07/14 (校內網路)
    • 全文公開日期 2027/07/14 (校外網路)
    • 全文公開日期 2027/07/14 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    應用機器學習建構生理數據之情緒辨識預測模型
    • 工業管理系 /111/ 碩士
    • 研究生: 周慧如 指導教授: 林久翔
    • 近年來,情緒誘發實驗盛行,主要情緒辨識方式分為行為模式及生理模式,行為模式有臉部辨識(Facial recognition)、語音辨識(Speech recognition)等;生理模式有腦電圖(E…
    • 點閱:377下載:0
    • 全文公開日期 2028/06/15 (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

    設計騎警隨機森林插補法與騎警隨機森林預測法於多重輸出問題之工業大數據預測分析
    • 工業管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: 張家瑋 指導教授: 羅士哲
    • 隨著時代的躍遷,數據的產生越來越大量且快速,也因此迎來了「大數據時代」。無論何種產業皆能透過分析大數據預測未來趨勢,使大數據成為了各行各業都在發展的數位技術。然而數據遺失與雜訊產生問題,仍然無法完全…
    • 點閱:313下載:6
    • 全文公開日期 2024/07/15 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/07/15 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    5

    結合主成分分析法的隨機森林模型於電力網路大數據預測分析
    • 工業管理系 /111/ 碩士
    • 研究生: 蔡承哲 指導教授: 羅士哲
    • 智慧電網是一種先進的輸電網路,它協調電力網路中的電力供應並即時為生產者、營運商和消費者提供資訊。由於工業4.0的發展與人口增加導致電力需求與日俱增,因此需要穩定的智慧電網系統來滿足大量的電力需求。本…
    • 點閱:195下載:0
    • 全文公開日期 2026/07/06 (校內網路)
    • 全文公開日期 2026/07/06 (校外網路)
    • 全文公開日期 2026/07/06 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    6

    研究多重輸出預測問題之大數據預測分析中插補值的各種不同前處理方法之比較
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: 張育榮 指導教授: 羅士哲
    • 隨著時代的演變,科技的發展也越來越進步,進而使得數據的產生越來越大 量而快速,因此產生了大數據這個名詞的誕生。在大數據研究中,遺失值的插補 方法研究是其中一個重要的議題,也就是我們必須在有某些資料集…
    • 點閱:235下載:0
    • 全文公開日期 2025/07/19 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/07/19 (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)

    7

    大數據預測分析架構於血液銀行需求預測
    • 工業管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 楊明儒 指導教授: 羅士哲
    • 在工業4.0時代,隨著資訊科技的蓬勃發展,大數據預測分析是不可或缺的技術。COVID-19的疫情影響全球,人們開始更加的重視醫療照護相關的問題。由於COVID-19的影響,造成人們捐血意願降低。而不…
    • 點閱:157下載:0
    • 全文公開日期 2025/07/19 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/07/19 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/07/19 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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