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機器學習技術應用於武器系統關鍵零附件備料需求之研究

為了解決台灣國際航電股份有限公司股票的問題，作者張瑩貞 這樣論述：

M60A3戰車為陸軍裝甲部隊之主要武器裝備，動力系統及零組件之妥善率，直接影響戰鬥力；由於備份件備料前置期程冗長及國防預算逐年遞減，精準備料為本研究目的。為提高備份件預測準確度，本論文應用機器學習方法，如支持向量機(Support Vector Machines, SVM)及倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network, BPN)，加上卜瓦松分配原則，針對機械類關鍵零附件進行備料需求預測。 本研究蒐集五年(以季為單位)、共20季維修置換備份件數據資料，並區分為訓練及測試兩階段，運用卜瓦松分配公式分別計算機率值、把前14筆置換數量當做訓練資料、

後6筆數量作為測試資料。預測需求時必須先計算其卜瓦松機率值，然後放入機器學習模型進而得到預測需求，再比較預測需求與實際值。研究結果顯示，無論是在需求數或卜瓦松機率之預測，SVM及BPN模型之預測準確度均達80%以上，尤其在小樣本數條件下，SVM預測準確度更優於BPN。這項研究提供一個概念，在僅有置換備份件數量條件之下，也可以準確進行需求預測，另外也提供國軍後勤單位執行年度備份件需求預測之參考依據。

工會倡議勞工董事制度之實證研究：以中華電信工會為例

為了解決台灣國際航電股份有限公司股票的問題，作者張緒中 這樣論述：

台灣自1987年解除戒嚴，1991立法院三讀通過「公營事業移轉民營條例」修正案，1996年總統首次直接民選，立法院通過「電信三法」《電信法》、《交通部電信總局組織條例》與《中華電信股份有限公司條例》，中華電信公司成立。2000年首次政黨輪替，交通部核准三家民營固定網路業者參與經營，立法院通過「國營事業管理法」第三十五修正案，國營事業五分之一董事由工會推派；接著2003年立法院通過官股超過百之二十之公司應有一名勞工董事之決議。2004年民進黨二度贏得總統選舉，2005年中華電信公司民營化，到2008年二次政黨輪替。對照1997年亞洲金融風暴、2001年美國恩隆(Enron)、Worldcom等

國際知名公司發生弊案，到2008年全球金融海嘯，導致社會動盪、經濟衰退，企業治理(corporate governance)已成為全球關注的焦點。由於國際金融海嘯引發對企業CEO負面社會效應，正是重新檢視勞、資、政關係最佳時刻。基於電信產業是網路社會重要平台，不僅具有獨占與寡占特性，更具高度公共服務性，影響國家之發展與人民的生活。本研究採用個案研究（採取質性研究中的文獻分析、參與觀察，以及內容分析法）和比較研究法，作為研究方法的主軸。選擇中華電信公司改制公司化、民營化案例，從新制度主義及社會資本理論，以體制分析與發展觀點，分析探討在經濟自由、社會開放、政治民主的鑲嵌發展下，電信總局改制公司化、

民營化制度變遷過程，電信產業從獨占到市場自由化，牽涉龐大商業利益、消費者通信權益及電信員工工作權，其政策之利害關係人中華電信工會，在政策形成前後之主張與參與方式，在勞、資、政之互動關係中，如何倡議並具體實踐「產業民主-參與經營管理」主張。