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這兩本書分別來自志光教育科技 和宏典文化所出版 。
萬能科技大學 環境工程研究所 柴浣蘭所指導 呂冠宏的 運用耐鹽性好氧菌於油品污染土壤之整治成效評估 （2021），提出中油安全資料表關鍵因素是什麼，來自於生物界面活性劑、土壤清洗、生物復育、含鹽油品污染場址。
而第二篇論文國防大學 運籌管理學系碩士班 粘勝興所指導 黃世隆的 基於支援向量迴歸建立航空燃油需求預測模型 （2021），提出因為有 空用油料需求預測、機器學習、支援向量迴歸的重點而找出了 中油安全資料表的解答。
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計算機概論混合式歷屆題庫Q&A(經濟部國營事業、銀行、國民營考試適用)
為了解決中油安全資料表 的問題，作者簡明 這樣論述：
★９大單元，最新關鍵考點 依9大重點分門別類，快速掌握考試方向。 ★精準破題，高分指引攻略 關鍵詳解，實力淬煉，強化破題技巧。 ★多元範例，完整試題收錄 完整蒐羅近年考題，精準掌握出題趨勢。 本書特色 ◆蒐羅近3～5年計概相關試題，依「3Point!計算機概論」章節分類，各章大量練習試題關鍵解析，利於熟悉考法、累積經驗。 ◆依考試類別與等別分類，掌握各項考試重點章節；因應新考情，確切準備重點，最新考試題型趨勢一把罩。
運用耐鹽性好氧菌於油品污染土壤之整治成效評估
為了解決中油安全資料表 的問題，作者呂冠宏 這樣論述：
摘要 iAbstract ii目錄 iii表目錄 vi圖目錄 vii第一章 前言 11.1 研究動機 11.2 研究目的 2第二章 文獻回顧 32.1 柴油組成與特性 32.2 土壤污染整治技術 52.2.1 物理/化學處理技術 52.2.2 生物處理技術 92.3 界面活性劑 132.3.1 化學界面活性劑 132.3.2 生物界面活性劑 15第三章 研究方法 173.1 研究流程 173.2 土壤性質分析及柴油污染濃度分析 183.3 菌種培養 223.4清洗試驗 233.5管柱試驗 243.6實驗器材 27第四章 結果與討論 284.1 土壤性質分析 284.2乳化能力 314
.3清洗試驗結果 334.3.1清洗時間對土壤中柴油去除率之影響 334.3.2土水比對土壤中柴油去除率之影響 364.3.3分階段清洗對土壤中柴油去除率之影響 364.4管柱試驗結果 394.4.1出流水pH值 394.4.2出流水溶氧 424.4.3出流水導電度 454.4.4出流水總菌落數 484.4.5 出流水柴油濃度 514.4.6 土壤總菌落數 544.4.7 土壤柴油污染物 56第五章 結論與建議 585.1 結論 585.2建議 59參考文獻 60
【大數據解密】國營事業招考：計算機概論必考1000題【適用台電、中油、中華電、台菸、台水、捷運等】
為了解決中油安全資料表 的問題，作者周凌 這樣論述：
★2021全新企劃發行！「速成焦點＋主題式題庫」二合一。綜覽各國營事業招考計算機概論考題，「1本打天下」就是他！。★ 作者精心將各大國民營事業近7年計算機概論試題(1188題)按「三大領域、十一大最頻出主題」加以系統化歸類，並予以詳細解析，更貼心幫讀者們彙整各主題一定要準備到的速成焦點。「題目新＋題數多＋品質佳」，是您考前衝刺寫考古題時可以信賴的選擇！ 計算機概論(電腦概論)為近年來就業與入學考試中主要科目之一，既為概論表示其範圍涵蓋所有資訊領域中所有基礎知識，若無有系統的建構足夠的基礎觀念，則準備起來常有顧此失彼、迷失方向之感。筆者建議在準備相關考試
時，先將計算機概論依觀念相依度較相似的主體，分為三大領域個別加強基礎觀念，再逐一擴展充實，如此才能在堅強得基礎上更上一層樓。 三大領域： (一)電腦常識、計算機組織、作業系統。 (二)資料結構、程式設計、資料庫。 (三)計算機網路、資訊安全與電子商務。 以下分別介紹三大領域中研讀重點的主題： (一)電腦常識、計算機組織、作業系統 電腦常識內容包括電腦的演進、組成與分類、數字系統、表示法、電腦硬體設備認識及Microsoft office系列基本運用等，皆會出現而此範圍中。除了記憶類型的試題外，數字系統換算、電腦硬體
設備認識常常為必考的基本題，尤以2進位、8進位、10進位、16進位系統間的換算最為重要。另外，2的補數表示法亦為這個部份的常考重點。計算機組織的重點包含基本邏輯電路、布林代數，管線化架構、記憶體架構以及I/O系統等。作業系統則包含以排程、死結的避免、記憶體管理與虛擬記憶體最為重要。除了各種基本觀念的記憶類型試題外，也常見關於對於各種排程與記憶體管理的操作。 (二)資料結構、程式設計、資料庫 資料結構為程式設計的基礎，兩者可一起準備，資料結構中最重要的重點包括：堆疊與佇列、二元樹、排序、搜尋、前中後序的換算。而程式語言則除了前述資料結構重點的實際演算法撰寫外，費氏數列則是
另一考試重點。而資料結構則以記憶類型試題較多，主要重點有SQL語法操作、資料庫類型、正規化、鎖定等。 (三)計算機網路、資訊安全與電子商務、網路攻擊 計算機網路的重點包含網路的基本觀念、OSI七層架構、子網路的切割、網路應用等等，常考的類型包含基本觀念的挑錯、傳輸特性的比較、子網路的切割計算等。而資訊安全與電子商務，多為記憶類型試題，須熟記各種專有名詞與縮寫。此外，網路攻擊各種型態也成為近年考試常考的題目，只要瞭解各種網路攻擊的手法與內容，基本上可以輕鬆取分。 最後，要建議讀者的是準備計算機概論(電腦概論)最有效的方法，就是大量的演練考古題，透過實際動筆
演練不僅可驗收自己準備的成果外，也能發現需要加強的地方，更能對出題類型與考試趨勢有進一步的掌握。而演練方式除了知道答案對錯外，更重要的是了解到為何對、為何錯，並更進一步延伸整理出相關的知識，如此才能更上一層樓。一如本模擬試題編彙除大量選材自歷年試題外，並對內容詳加解析，輔以整理表格與延伸補充知識，希望可以幫助讀者在演練時觸類旁通，將來考試時更可無往不利。
基於支援向量迴歸建立航空燃油需求預測模型
為了解決中油安全資料表 的問題，作者黃世隆 這樣論述：
謝辭 i摘要 iiiABSTRACT iv目次 vi表目次 ix圖目次 x第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 31.3 研究目的 41.4 研究範圍 51.5 研究限制 51.6 研究流程 5第二章 文獻探討 82.1 油料補給作業 82.1.1 補給單位油品區分 82.1.2 油料單位權責 92.1.3 儲存方式 92.1.4 油料需求分析及計算方式 102.2 需求預測 112.3 時間序列 162.3.1 時間序列分解法(Time series decomposition) 162.3.2 移動平均法(Moving aver
age method) 162.3.3 指數平滑法(Exponential smoothing, ES) 172.3.4 自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA) 172.4 機器學習分析 182.5 支援向量機(SVM) 212.6 支援向量迴歸(SVR) 232.7 小結 28第三章 研究方法 293.1 研究架構 293.2 研究假設 303.3 研究對象 303.4 需求預測模型建立 303.4.1 支援向量迴歸(SVR) 303.4.2 支援向量迴歸演算法 323.4.3 支援向量迴歸求解 333.4.4 映射函數及核函數(Kernel Function)
應用 333.5 參數調校 353.5.1 核函數 353.5.1.1 線性核函數(Linear Kernel) 353.5.1.2 多項式核函數(Polynomial Kernel) 353.5.1.3 高斯核函數(Radial Basis Function, RBF) 363.5.1.4 Sigmoid核函數(Sigmoid Kernel) 373.5.2 γ值(gamma,核係數) 373.5.3 C值(懲罰因子) 383.6 模型評估 383.6.1 平均絕對誤差（MAE） 383.6.2 平均絕對百分比誤差（MAPE） 393.6.3 均方根誤差（RMSE）
393.7 小結 40第四章 實證研究 414.1 資料來源 414.2 預測模型建立 414.2.1 SVR模型 414.2.2 SVR模型之核函數運算 424.2.2.1 線性核函數(Linear Kernel) 424.2.2.2 多項式核函數(Polynomial Kernel) 434.2.2.3 高斯核函數(Radial Basis Function, RBF) 434.2.2.4 核函數選定 444.2.3參數調校及準確度驗證 444.2.4各區預測結果比較 504.3 SVRRBF、SARIMA及SVRD模型間比較 524.4 模型預測數值 544
.5 小結 54第五章 結論 565.1 研究結論 565.2 未來研究方向 57參考文獻 59