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元智大學 電機工程學系乙組 林智揚所指導 范亞諾的 基於深度學習的鋼材表面檢測系統方法 （2021），提出PGA 2022關鍵因素是什麼，來自於。
而第二篇論文國立雲林科技大學 環境與安全衛生工程系 林啟文所指導 Lidia Kristia Alfanti的 以植物微生物燃料電池同時增強銅去除與產電 （2021），提出因為有 生物電化學、電壓輸出、重金屬、空心菜、微生物群落的重點而找出了 PGA 2022的解答。
基於深度學習的鋼材表面檢測系統方法
為了解決PGA 2022 的問題，作者范亞諾 這樣論述：
表面缺陷是工業製造過程中影響產品質量的常見問題。許多公司投入大量精力開發自動檢測系統來解決這個問題。為了提供長壽命技術，幫助製造商提升產品質量，我們先後開發了六個版本的基於深度學習的鋼材表面缺陷檢測系統。我們的模型採用基於單階段和多階段缺陷檢測的深度學習方法。我們通過選擇合適的檢測器組件來改進它：注意力模塊、卷積模塊和區域提議模塊，以精確定位鋼缺陷區域。作為模型開發的一部分，我們通過比較超分辨率和縮放技術的概念提出了一個新穎的預處理階段。這一階段解決了鋼鐵缺陷數據集中的四個不一致特徵：缺陷分辨率方面、不同的缺陷尺度、不同的缺陷方向和任意缺陷形狀。此外，我們提出了新的最終縮放來選擇測試圖像大小
，因為這是一個關鍵問題，因為每個鋼鐵數據集都有自己的圖像大小。實驗研究表明，我們提出的模型從初始版本到穩定版本不斷提高檢測精度和效率。我們希望我們的創新能夠通過提高生產力和保持高產品質量來加速鋼鐵製造過程的自動化。
以植物微生物燃料電池同時增強銅去除與產電
為了解決PGA 2022 的問題，作者Lidia Kristia Alfanti 這樣論述：
開發了一種植物微生物燃料電池 (PMFC) 來處理沉積物中的銅 (Cu)，該系統採用適合現地處理的單一介質系統，Ipomoea aquatica 用於改善 PMFC 的發電與銅去除，在沒有銅的情況下，沉積物 MFC (SMFC) 的平均電壓高達 78 ± 2.40 mV，當存在 200 mg/kg Cu2+ 時，電壓輸出急劇降低至 39 ± 4.00 mV，同時，PMFC 的平均電壓輸出更好，為 114 ± 5.89 mV，是 SMFC 的 1.84 倍。此外，SMFC 和 PMFC 對沉積物中 Cu 的修復率分別為 35.9% 和 71.2%，表顯示PMFC 對 Cu 的重金屬去除效果是
SMFC 的 1.98 倍，該結果是生物電化學過程與植物吸收作用的結果。此外，Cu 納米顆粒在陰極被確定為最終產物。微生物群落分析顯示，變形菌與厚壁菌是發電中的主要細菌，從而提高了 PMFC 電壓，這項研究成功地證明了 PMFC 是一種通過提供促進微生物生長的根系分泌物來處理銅污染沉積物的有前景的技術。生物降解的結果顯示，銅的抑製作用影響了有機物的降解性能，通過將微生物分離物注射到原始聚生體的生物增強性能將產生與僅原始聚生體相比的最佳性能。各種銅濃度下的生物強化被歸為一級反應，而原始聯合體與純分離物被歸為零級反應。生物強化顯示銅吸附的改善與更高的蛋白質濃度。此外，植物及生物炭的添加增加了沉積物
中的生物降解，酶動力學遵循 Michaelis-Menten 方程。植物及生物炭的添加在 0 mg/kg、40 mg/kg 與 200 mg/kg Cu2+ 的抑製作用下，Km 分別提高了 53 mg/L、80 mg/L 及 137 mg/L。