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基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決Mercedes- benz Taiwa的問題，作者林明志 這樣論述：

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測，如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境，藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡，以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先，為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果，故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識，並於辨識後使用件追蹤演算法，以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型，並搭配自我迴歸訓練策略，以實現物件彼此之間的社交軌跡預測，其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器；(2)編碼器；(2)目的地導

向預測器；(3)條件變分自動編碼器；(4)解碼器。首先，透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著，輸入至編碼器中進行編碼，此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成，分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著，目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡，並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成；同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器，以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件，生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器，有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫，以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現，本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%，同時最終交並比(FIOU)也提升9%。

貿易商價值創造與核心能力—以台灣進口二手豪華汽車產業為例

為了解決Mercedes- benz Taiwa的問題，作者蔡昀蓁 這樣論述：

本研究主要透過台灣汽車產業分析和深入訪談汽車進口貿易商，探討汽車進口貿易商在產業價值鏈中如何創造價值與展現其核心能力。本研究藉由汽車產業分析，歸納二手車產業內兩個策略群組—「平價型二手車市場」與「豪華型二手車市場」之市場特性和競爭狀況，再採用質性研究之深度訪談法，對進口二手豪華汽車產業作深入研究，分析個案公司—S汽車貿易公司之中間商功能與核心能力。研究發現個案公司作為產業先進者，在成長過程中採用套利、集結、適應策略，充分發揮中間商價值和展現產業所需核心能力，具備價格競爭力、關鍵車輛搜尋和取得能力、市場預測能力、人際網絡經營能力、品牌信任形象能力，公司得以持續在產業內成長，建議未來汽車貿易商能

培養科技創新管理能力，成為其核心能力，強化中間商價值，阻擋去中間化，以在產業中取得優勢競爭地位。