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以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決富士軟片模擬mobile01的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。

兩段觸感式按鍵之薄殼元件設計

為了解決富士軟片模擬mobile01的問題，作者陳威廷 這樣論述：

彈片按鍵在電子產品當中是相當重要的一項零件，常設置於印刷線路板之上，用來導通電子系統其電路的兩個斷路，達到傳輸電子訊號的功能及效果。並藉由金屬彈片其穩定的回彈力和接觸時所的正向接觸力產生跳躍現象，讓使用者能清楚地知道功能是否已經產生導通訊號，達成使用者之使用需求。本文利用軟體模擬和實驗的方法，探討兩段式拱型薄殼是否能夠產生效果。以其他文獻作為基礎，使用繪圖軟體和3D列印機做出兩段式拱形薄殼的治具來進行實驗，進而探討兩段式是否可以使用進而探討。本文利用ANSYS 軟體，透過九個幾何結構為變數來進行參數設定，在模擬分析中進行循環負載測試，以第五循環之彈跳觸感值RC 與最大力量F1 進行探討。在不

同的結構所得到的結果整理出以下結論。以九個幾何結構進行分析，每一種模擬中進行五個循環模擬，取第五循環之彈跳觸感比Rc與最大力量F1進行探討並得出結論：當增加彈跳觸感比Rca與最大力量F1可增加W1寬度或t1厚度；增加彈跳觸感比Rcb與最大力量F2可增加W2寬度或t1厚度；當減少彈跳觸感比Rca與最大力量F1可增加L1跨距或H1高度；減少彈跳觸感比Rcb與最大力量F2可增加L2跨距；d間距較為特別當它增加時會讓跳觸感比Rca與最大力量F1增加同時讓彈跳觸感比Rcb與最大力量F2減少。