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國立中正大學 法律系研究所 謝哲勝所指導 陳奕澄的 船舶油污染侵害國際商港之民事責任 （2021），提出人工智慧導論鴻海pdf關鍵因素是什麼，來自於國際商港、船舶油污染、公共信託理論、污染損害、責任限制、責任保險、直接請求權、外國判決承認與執行。

而第二篇論文國立陽明大學 護理學系 侯宜菁所指導 鄭雁文的 人工智慧於壓力性損傷自動分級的可行性評估 （2019），提出因為有 人工智慧、壓力性損傷、影像辨識的重點而找出了 人工智慧導論鴻海pdf的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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船舶油污染侵害國際商港之民事責任

為了解決人工智慧導論鴻海pdf的問題，作者陳奕澄 這樣論述：

臺灣規範船舶油污染民事責任的主要法源為海洋污染防治法（簡稱海污法），經比較法的觀察，與1969年油污損害民事責任國際公約之1992年議定書（簡稱CLC1992）存在下列差異：例如地理要件、船的要件、油的要件、責任主體、排他條款、免責事由、污染損害的定義、強制保險及直接訴權、時效、管轄權及外國判決之承認與執行等，此等差異皆是海污法未來修法所需注意之事項。國際商港之客體性質為公共信託財產，屬於民事客體，可為物權之客體。商港水域所有權在實質上屬於全體國民，名義上為國家所有；透過制定法之授權，將商港水域經營權轉化為港務公司私有，並課予公共信託義務之限制。海污法修法時應明確污染損害之定義，包含清除油污

染、復原及預防措施費用、財產損害、環境損害、純粹經濟上損失及懲罰性賠償。至於非財產損害應非海污法污染損害之求償範圍，如適用民法第195條第1項，宜引入「觸碰法則」而限制之。船舶所有人責任限制之制度設計考量從一開始鼓勵航海之特權，轉變成為務實考量－部分賠償優於完全無法受償。因此，有必要將限責基金之設立作為行使責任限制之要件。此外，宜授權主管機關以法規命令定期檢討限責金額。強制責任保險之直接請求權應定性為被害人的特別權利，其行使要件、抗辯事由及時效等，有待立法補充。此外，縱使CLC1992明列抗辦事由，但妨訴抗辯是否屬於CLC1992所列抗辯事由仍有爭議，海污法修法時應特別釐清。CLC1969、C

LC1992及燃油公約，對於外國判決之承認與執行均以自動承認為原則。相較而言，臺灣非公約締約國，臺灣船舶油污染民事責任判決在外國之承認與執行將遭遇較多的法律實務阻礙。

人工智慧於壓力性損傷自動分級的可行性評估

為了解決人工智慧導論鴻海pdf的問題，作者鄭雁文 這樣論述：

背景：壓力性損傷（簡稱壓傷）為人體皮膚長期受壓力與剪力所導致的皮膚完整性受破壞的結果，由表皮發紅至深層組織損傷共分六級。醫療機構中由護理人員以人工檢視方式進行壓傷分級，作為健康照護品質管理的依據。然文獻指出護理人員分級正確率為57.7%~66.8%，為落實品質監控的正確率，仍有提升的必要性。近年來以人工智慧進行影像辨識之技術日益進步，以機器視覺協助護理人員自動辨識壓傷分級的可行性缺乏相關研究，引發本研究動機與目的方法：分為三個階段：第一階段網路蒐集壓傷圖片後以人工方式進行分級與修改；第二階段採用「Amazon Sage Maker」影像分類演算法進行壓傷分級自動辨識；第三階段將辨識結果正確率

與文獻中人工分級之結果（閾值為66.8%），進行比較，未達閾值時反覆三個階段直到正確率大於閾值。結果：總共進行三個回合之壓傷圖片蒐集、修改與演算法自動辨識。第一回合使用831張圖片，正確率為60.9%；第二回合新增及修改22張片與刪除14張圖片後，共839張圖片之正確率為66.4%；第三回合新增圖片95張，共934張圖片之正確率為75.8%。討論：結果顯示圖片數量增加與圖片修正與有助於人工智慧演算法於壓傷分級正確率的提升，表示其對於輔助護理人員進行壓傷分級的可行性。建議：能在臨床上蒐集大量壓傷傷口圖片進行人工智慧辨識，並延續此研究進行後續人工驗證，進而發展壓傷辨識行動應用程式系統輔助臨床醫護人

員、除了提供教學也可正確辨識壓傷傷口並記錄於電子病歷。關鍵字：人工智慧，壓力性損傷，影像辨識

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