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中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 （2021），提出彰化洗車價格關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes。
而第二篇論文國立彰化師範大學 統計資訊研究所 蔡政容所指導 蘇登煌的 以自動車牌辨識與擊鍵特徵為基礎之車載支付系統 （2021），提出因為有 物聯網、車牌辨識、行動支付、車載支付、擊鍵特徵、樹莓派的重點而找出了 彰化洗車價格的解答。
最後網站泓登汽車美容工坊-彰化和美店則補充：教導客人怎麼保養車輛以及配合技師給與最合適的保養週期，這才是現在的汽車美容該做的事情。 為甚麼洗車價格與保養方式和他家不同，其實沒什麼不同，一樣是他做什麼，我們 ...
談判力就是你的超能力：從工作到生活，結合理論與實務，精闢解析談判五大元素，一次學會20個談判致勝關鍵，現學現賣，即學即用
為了解決彰化洗車價格 的問題，作者鄭立德 這樣論述：
談判力，就是你的超能力！ 讓您：專業精進，增加自信；解決問題，提升業績！ 幫您：打開僵局，化險為夷；得到更多，創造雙贏！ 不了解人性，就等著ＧＧ！ 不懂得談判，只能說遺憾！ 從應徵面試、要求加(減)薪，到裁員或跳槽， 從解決消費爭議，到面對客訴處理， 從爭取保險理賠，到公共意外怎賠，談判，無所不在！ 從諸葛亮赤壁之戰，吳蜀生死結盟談判，古今多少事， 到司馬懿關公之死，吳魏分化結盟談判，盡付談判中！ 戰場、商場、職場、家庭， 無論工作或生活，人生無處不談判！ 專文推薦 劉必榮／東吳大學政治系教授、和風談判學院創辦人 朱幸兒／世邦魏理仕（CBRE）臺灣董事總
經理 陳怡君／愛爾達電視創辦人暨董事長 蘇晉川／欣台保經董事長 本書十大特色 1.化繁為簡，生動有趣，易懂實用，具說服力！ 2.提綱挈領、省時省力，輕鬆幫您的談判能力加速升級！ 3.文筆流暢，說理敘事，案例詳實，現學現賣，即學即用！ 4.協助您：勇於上桌談判，笑著成交離開！ 5.看電影學談判，「那些電影教我的談判人生」！ 6.結合生活及工作上的真實談判案例分析！ 7.談判理論與實務的結合與運用！ 8.精闢解析談判五大元素，將20個談判致勝關鍵點，無縫接軌在現實生活中！ 9.不只教授談判技巧，更要傳達正確的談判心態及談判價值觀！ 10.不求全拿，但得更多，越談越有利！ 本書四大目
標 懂得談判：了解什麼是談判，如何準備談判，增強自己的談判能力！ 知彼知己：了解談判性格，採取更有效的方法，爭取更多利益！ 有效說服：學習同理與傾聽，具備談判說服力，達成雙贏的終極目標！ 創造雙贏：建立正確的談判心態及觀念，創造最大價值的協議！
人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測
為了解決彰化洗車價格 的問題，作者蔡建明 這樣論述：
民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服
務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。
以自動車牌辨識與擊鍵特徵為基礎之車載支付系統
為了解決彰化洗車價格 的問題，作者蘇登煌 這樣論述：
隨時物聯網技術的成熟與智慧型手機的普及，各項資訊產品能藉由網路彼此連動。伴隨著行動支付的出現，不少汽車大廠，如本田汽車和現代汽車，將行動支付的概念延伸到汽車，提倡車載支付。然而，在台灣，車載支付的應用仍處於萌牙的階段，僅有透過安裝電子標籤於汽車才能使用ETC進行高速公路通行費之車載支付服務。根據我們調查，目前國內採用車牌辨識的停車場，並未搭配車載支付的功能，僅用來做為停車場出入的管理。因此，消費者仍須至停車場設置的自動收費設備投幣繳交停車費。本論文運用樹莓派價格低廉及高度靈活度的特性，結合車牌辨識與擊鍵特徵的技術，開發利用擊鍵特徵作為安全認證的車載支付系統。此系統不僅可以降低商家的營運成本，
亦可以解決消費者未攜帶現金或行動裝置導致無法進行消費的問題。本研究以自助洗車場為實驗現場，實驗結果顯示，我們開發的系統之即時自動車牌辨識為94.6%，擊鍵特徵的正確率為90.2%；換言之，整體車載支付系統能達到85.3%的正確率。