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龍華科技大學 資訊管理系碩士班 楊哲奇所指導 陳佩妏的 人工智慧分類技術於科技大學畢業生學用一致性之研究 （2019），提出工業工程與管理系出路薪水關鍵因素是什麼，來自於學用一致性、KNN、SVC、分類。

而第二篇論文國防大學 戰略研究所 邊光昶所指導 劉帝谷的 國軍募兵政策成效研究–裝甲部隊留營因素探討 （2016），提出因為有 募兵制、工作價值觀、工作滿意度、組織承諾、留營意願的重點而找出了 工業工程與管理系出路薪水的解答。

最後網站【工管系薪水】「工管系」找工作職缺－2020... +1 - 健康跟著走- 找 ...則補充：慈濟科技大學護理 ...,html模版標題國立科大(勤益)工管系畢業起薪多少?問題今年就從勤益技術學院工業工程與管理系畢業(五專也讀工管)不知在社會大學畢業起薪行情多少?

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了工業工程與管理系出路薪水，大家也想知道這些：

人工智慧分類技術於科技大學畢業生學用一致性之研究

為了解決工業工程與管理系出路薪水的問題，作者陳佩妏 這樣論述：

科技大學畢業生對於學習到的知識、訓練得到的技能、或培育養成的態度是否合於社會所用是值得研究的問題。在本論文中，研究人員對L科技大學工管畢業生的進行資料收集，透過人工智慧的分類工具進行機器學習並進行分類處理可以用來預測學生是否具有學用配合。分類的工具分別以支持向量分類器SVC以及K-鄰近分類器KNN這兩型都屬於監督式的機器學習。在每一筆記錄中提取了五個輸入變量(型一分類器)或六個輸入變量(型二分類器)和兩個輸出變量，是否有學用配合的回應的離散屬性則由兩個輸出變項來合成模擬標準答案，並預測學用配合是否有一致性。實驗測試階段分別對四個預測模型採五十次的循環測試，首先發現型一與型二支持向量分類器的分

類結果比上型一與型二K鄰近分類器分類的正確性均無顯著差異，同時使用五個欄位與六個欄位（多一個性別欄位）對於正確性提升的影響亦無顯著差異，平均值52%-55%，在95%的信心水平下，以不同模型資料與測試資料，經過50次循環訓練與測試，檢定其平均值時發現無顯著差異，但是以單樣本T檢定進行與隨機模型的平均值進行檢定時則有顯著差異。換言之訓練好的分類模型比隨機模型具有較優的表現。本研究的貢獻度可以提供未來學生在選校系時的參考依據與未來就業方向，研究結果望有助於學生畢業前，提供學生在未來出路時所需要考量的基礎能力。

國軍募兵政策成效研究–裝甲部隊留營因素探討

為了解決工業工程與管理系出路薪水的問題，作者劉帝谷 這樣論述：

我國兵役制度自徵兵制改為募兵制後，隨著政府通過「推動募兵制暫行條例」後，針對志願士兵的招募及留營問題，就「待遇、尊嚴、出路」三個面向的誘因賦予法源基礎。為減少頻繁退補對部隊戰力之衝擊，國防部規劃「戰鬥部隊加給、留營慰助金」等相關措施以提昇留營意願成效。但戰鬥部隊由於對體能、戰技的要求遠較一般後勤、補給部隊或行政職為高，且須經過嚴格訓練與操演，戰時亦多位居前線，因此志願士兵投身該類型部隊之意願相對較低，且期滿後留營率亦比其他類型部隊低。本研究旨在探討戰鬥部隊志願士兵對工作與組織的認同及影響留營意願程度的差異，期能找出影響因素，以裝甲部隊志願役營之志願士兵為研究對象進行問卷調查，共發放問卷307

份，有效問卷計287份，有效率達93.5％，具體研究結果如下：一、個人背景的差異，例如年齡、婚姻狀況、教育程度、階級或服役年資，對工作價值觀、工作滿意及組織承諾上有不同影響效果。二、工作滿意度之工作本身、薪水、陞遷機會、上司能力與同事關係對留營意願達顯著性。根據研究結果，本研究對戰鬥部隊志願士兵留營政策提出建議計有重視個人背景的差異性、重塑軍人的專業地位及提升管理幹部的領導素養等項。

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