Browsing by Author "Chen, Li-Fei"

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    利用社會網路分析和類神經網路法探討自動駕駛汽車感知專利技術角色定位與策略發展
    (2024) 李紘維; Li, Hung-Wei
    隨著科技日益滲透至日常生活，大型城市正面臨日益嚴峻的交通流動性挑戰。自動駕駛汽車產業被視為解決這類問題的一個有前景的領域，但目前車輛相關技術尚還未達到理想中的完全自動化水平，而實現完全自動化的關鍵在於自動駕駛汽車感知技術的發展，因此感知技術的企業於產業中的發展將使社會逐步邁向一個更加智能、高效和安全的交通未來，而企業為制定相應的發戰策略，其必須理解市場中各家企業專利技術能力、專利角色定位與未來發展趨勢，透過以上指標制定適切的發展策略。本研究主要的目的是提供自動駕駛汽車感知技術相關企業未來發展建議。首先，本研究利用社會網路分析針對 MTrends 專利資料庫中的自動駕駛汽車感知技術專利進行中心性分析，基於社會網路分析計算各家企業的中心性數值分析結果，提出評估企業專利技術能力的三個關鍵指標包含「專利技術影響力」、「專利技術市場模仿能力」和「獨立技術開發能力」，應用企業專利技術能力指標定位企業的專利技術角色；接著，本研究透過類神經網絡分析各企業過往的專利公開件數，建立專利技術生命週期並分析其專利技術的發展趨勢，從而發現該專利的技術生命週期仍表現出持續成長的趨勢最後，根據本研究的專利技術角色定位與專利技術生命週期為成長趨勢的分析結果，為企業和技術開發人員提供企業發展策略建議，使企業和投資者更準確地理解企業當前狀況，並深化對產業結構和競爭動態的認識，從而促進更有效的未來規劃。
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    應用六標準差設計改良產品品質—以模擬電動車教具為例
    (2024) 劉重瑾; Liou, Jhong-Jin
    當今的路上隨處都可見到電動車或電動機車奔馳，而學術界也迫切需要透過適當的輔助教具來提升學生對電動車的相關知識。本研究針對個案公司 A 機電企業有限公司的教學用模擬電動車作為研究對象。應用六標準差設計的定義、測量、分析、設計與驗證等五階段的流程去建立研究架構，藉由改良模擬電動車的產品品質，協助個案公司提高產品的品質與顧客的滿意度，最終提升教師與學生的教學與學習成效。在定義階段應用 5W1H 掌握了目前公司以及學校的現況，經過測量階段應用腦力激盪法和魚骨圖，得知顧客、技術需求項目。接著分析階段，透過教師與學生的使用狀況應用層級應用分析法深入了解教師與學生對教學用模擬電動車的需求要素，並應用品質機能展開找出技術需求項目的重要性。在設計階段應用田口方法確認最佳技術參數組合以改良產品設計，最後驗證階段應用 t 檢定比較前後改善產品因子的數據是否有所改善。研究結果顯示：由田口方法得知最佳參數組合能有效改善電量維持時間，提高模擬電動車的續航力，並提高學生與老師的滿意度。相關結果可提供 A 機電企業有限公司作為參考，有助於提升教學用模擬電動車之教學效率及降低學習成本。
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    童軍訓練員專業素養之研究
    (2012) 陳麗妃; Chen, Li-Fei
    我國童軍運動發展蓬勃與否，童軍服務員的引領是關鍵因素之一，童軍訓練員則是扮演著童軍服務員培訓舉足輕重的角色，因此童軍訓練員本身必須具備一定專業素養的綜合表現，來達成服務員培訓的最大效益。本研究主要的目的欲探討童軍訓練員所應具備專業素養的內涵、需要增進的專業素養以及如何將其加入現有的訓練員培訓課程中。 為達研究目的，本研究以文件分析(Document Analysis)及深度訪談法(In-depth Interview Method)作為主要之研究方法，文獻分析主要用以探討童軍訓練員之歷史背景與發展現況、童軍訓練員專業素養，以及相關研究；深度訪談法是選取12位中華民國童軍總會國家研習營內資深童軍訓練員為受訪對象，透過預先設定之半結構訪談大綱進行深度訪談，訪談後整理訪談內容，進行編碼、歸納及分析，主要在於蒐集童軍訓練員專業素養之內容，並將與學者專家訪談的內容歸納彙整，最後提出研究結果與發現提出下列結論： 一、培訓現況呈現性別、地區及年齡分布不均，課程樣板缺乏彈性。 二、童軍訓練員應具備專業素養項目，共包含專業知能、專業態度、專業組織運作及專業規範四項。 三、童軍訓練員之培訓課程偏向辦理木章基本訓練及木章訓練之教導，應加入領導、管理、學習等相關課程並實際運用，並與相關團體協力運作，以利童軍運動能有效推廣。 四、以本研究結果所發現童軍訓練員應具備的專業素養，作為規劃訓練員終身學習的參考。 最後，根據本研究之結論，分別針對童軍訓練員、童軍組織及相關培訓單位提出建議，以供參考。
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    結合馬氏田口系統與類神經網路分析法改善多感測器火災異常偵測績效
    (2024) 張証淯; Chang, Cheng-Yu
    為了改善多感測器火災偵測器的警報速度及準確度，本研究提出結合馬氏田口系統與類神經網路的LSTM-MTS方法。LSTM-MTS方法以馬氏田口系統作為主體進行火災異常偵測，但由於火災煙霧資料在正常狀態下，具有數值穩定且無高低變動的特性，導致無法建立正常狀態馬氏空間，因此本研究提出結合類神經網路中的長短期記憶，利用其善於處理時間序列資料的特性，將正常狀態資料進行轉換，以順利建構正常狀態馬氏空間。為了驗證本研究提出的LSTM-MTS方法，是否能夠有效提升多感測器火災偵測器的警報速度及準確度，本研究使用煙霧偵測器研發製造商A公司，以及美國國家標準暨技術研究院的火災實驗資料進行分析後，證實本研究提出的LSTM-MTS方法能夠有效提升多感測器火災偵測器的偵測績效，提早在火災偵測器實際警報之前偵測到異常，並且相較於單獨使用馬氏田口系統及類神經網路的方式，具有較佳的警報速度與準確度。
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