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國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 謝君偉所指導 莊烜的 深度學習應用於重機傾斜車牌辨識 （2018），提出Fill in the informat關鍵因素是什麼，來自於人工類神經網路、快速區域卷積神經網路、深度學習、機器學習。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物產業機電工程學研究所 江昭皚所指導 蘇益立的 混合型最大功率點追蹤法則應用於太陽能市電併網調節系統的實現與發電效益提升之研究 （2015），提出因為有 逆變器、擾動觀察法、混合型最大功率追蹤、太陽光伏系統、碳減排、節能、植物工廠.的重點而找出了 Fill in the informat的解答。
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深度學習應用於重機傾斜車牌辨識
為了解決Fill in the informat 的問題，作者莊烜 這樣論述：
Abstract 1Acknowledgement 2List of Contents 3List of Figure 5Chapter 1. Introduction 61.1 Background information ackground informat 61.2 Literature review 71.3 Research Method 111.4 Thesis Organization 11Chapter 2. Research Architecture 122.1 Convolutional Neural Netwo
rk 122.1.1 Convolution Layer 122.1.2 Pooling Layer 122.2 Training Steps 132.3 Large Heavy Motorcycle License Plate Number Detection Steps 132.4 The Process of The System training architecture, 14Chapter 3. Background Knowledge 153.1 Supervised Learning 153.2 Convolutional Neu
ral Network 173.3 Regions with Convolutional Neural Networks 183.4 Faster Regions with Convolutional Neural Networks 183.5 You Only Look Once 193.6 You Only Look Once-v3 20Chapter 4. Preparation 214.1 Data Collection 214.2 Image Labeling 234.3 Use Faster-RCNN To Do Training W
ith Voc-2007 254.4 Training Module 254.5 Module Test 284.6 Research Method 284.7 License Plate Detection 294.8 Text Recognition 294.9 Character overlap processing 304.10 lculate Mssing Words 304.11 Fill In the Missing Words 324.12 Integral Image 334.13 Filter the Licens
e Plate Number 344.14 Similar Words for License Plates 364.15 Seven-Character License Plate Specification Judgment Method 364.16 Five-Character License Plate Specification Judgment Method 37Chapter 5. Experimental Result 415.1 Software and Hardware Specifications Required for the Expe
riment 415.2 Heavy Locomotive Picture Information 425.3 Accuracy Analysis 435.4 Speed Analysis 435.5 Results 43Chapter 6. Experimental Result 456.1 Conclusion 456.2 Recommendations for FutureResearch 45Refrernce 46
混合型最大功率點追蹤法則應用於太陽能市電併網調節系統的實現與發電效益提升之研究
為了解決Fill in the informat 的問題，作者蘇益立 這樣論述：
為了提升最大功率點追蹤控制演算法的效能，在本論文應用已經開發出新穎的、簡單且直接預測並具有降低運算負擔的方法。這些方法是根據在太陽能電池的p-n接面半導體理論所發展出來的。透過吾人開發的無需偵測輸入電流感測器的單相雙級式光伏逆變器系統架構。係採用混合型最大功率點追踪演算法則來驗證。設計出實用的併網型功率調節器4KW容量系統來佐證，針對混合型的最大功率追蹤法則和傳統的擾動觀察法則做能量採集性能比較，實際測試結果發現，採用混合型最大功率追蹤演算法則比傳統的擾動觀察演算法透過本論文的太陽能光伏逆變器併網發電可產生更多的2.72％的能量。在本論文中，採用能量累積增強指標來針對目前市面上所使用各種不同
最大功率追蹤演算法的太陽能併網型逆變器做功率累積效能比較，比較發現混合型演算法則無論在反應速度、穩定性及發電效率上都有相當的優勢。本論文研究所開發的雙級式光伏逆變器架構對於再生能源轉換應用具相當有前景，未來可用於實際太陽能躉購市電之商業用途。 此外，我們將所提出的混合型最大功率演算法則及透過本併網型功率調節器架構實際應用安裝於台大屋頂光伏系統中給密閉式植物工廠的電力使用。太陽能光伏併網系統實際在室外環境運作超過一年以上而獲得的實驗結果，明確的驗證出所開發出的混合型最大功率點追踪演算法則不僅達到反應速度快且降低擾動功率損失，而且也提升了光伏系統轉換的效能及功率增加。這些結果顯示使用太陽能光
伏系統應用於密閉式植物工廠可以達到節約電力能源消耗和減少二氧化碳排放之目的。