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淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 余政益的 支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究 （2021），提出螺絲頭型英文關鍵因素是什麼，來自於支持向量回歸、支持向量機、田口實驗法、螺帽攻牙機、倒傳遞神經網路(BPN)、python。

而第二篇論文國立政治大學 經營管理碩士學程(EMBA) 郭炳伸所指導 佘詩韻的 台灣扣件產業之研究：以汽車扣件產業為例 （2018），提出因為有 汽扣產業、通路、高值化、供應鏈、併購、產業聚落的重點而找出了 螺絲頭型英文的解答。

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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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支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決螺絲頭型英文的問題，作者余政益 這樣論述：

螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比， 在需求極大的狀況下，對於良率的要求，產能的要求也跟著變大，本研究所使用的T系列螺帽攻牙機，主要用來加工車用螺帽的螺紋部分，重點改善的課題就是減少不良率與增加產能，然而以上問題會牽涉到許多原因，例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等，而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本，所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進，支持向量回歸被廣泛應用在多種領域，因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、

彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能，利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性，以田口法中的直交表減少所需的參數組合，使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法，再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能

台灣扣件產業之研究：以汽車扣件產業為例

為了解決螺絲頭型英文的問題，作者佘詩韻 這樣論述：

本研究因應全球汽車產業的發展與新能源車輛的崛起，加上國際扣件企業併購與技術提升的威脅，探討台灣汽車扣件產業必須正視的競爭問題與建議方向。長期臺灣汽扣產業發展多屬Tier2下的OEM製造商，因此必須思考如何升級轉型並提供客戶創新的服務模式。台灣汽扣產業若區分為兩群，一為具有國際通路與進入車廠供應鏈者，另一群為台灣扣件產業聚落的中小企業。研究結果指出，具有國際通路與車廠供應鏈者，應積極思考如何朝跨國併購的方式來強化生產技術、產品創新與研發能力、國際化人才資源、先進物流與配貨、縮短行銷與服務通路等，快速提升自己的國際競爭能力與能見度。產業聚落的中小企業除了在國內外尋求上下游供應鏈的整合，也必須升級

至特高品級的特色化產品市場，並以高值化後的再優化為目標。

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