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國立彰化師範大學 資訊工程學系 賴聯福所指導 張君銘的 應用機器學習與專家系統開發具室內定位與智慧導引功能的智慧導航停車場系統 （2021），提出air conditioning sys關鍵因素是什麼，來自於專家系統、機器學習、智慧停車導航、自走車。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 工業教育學系 鄧敦平所指導 謝祥楷的 汽車空調機冷媒換裝與性能提升裝置之開發與研究 （2021），提出因為有 汽車空調機、性能係數、能源效率比、碳氫冷媒、蒸發冷卻性能提升裝置的重點而找出了 air conditioning sys的解答。
應用機器學習與專家系統開發具室內定位與智慧導引功能的智慧導航停車場系統
為了解決air conditioning sys 的問題，作者張君銘 這樣論述：
現今汽車是相當普及化的交通工具，臺灣目前共登記有8 百多萬輛汽車，但登記提供的私人及公用停車位僅有5 百多萬個車位，顯然停車位有供不應求的狀況。臺灣大多數的大型室內停車場會標示停車位之剩餘數量、以及停車位是否為空的燈號指示，然而並無規劃指定停車位和導航指引給予使用者，造成民眾開車進入室內停車場時，仍然需要耗費許多時間去尋找停車位。隨著人工智慧及物聯網的時代的到來，停車場也應逐步走向智慧化。因此，本論文開發了一個智慧室內停車場導航系統，利用專家系統結合Dijkstra 最短路徑演算法進行停車位最佳分配及路徑規劃，並利用Wi-Fi 將前述資料傳送至進入停車場之使用者，且為了能夠導引使用者順利前往
該停車位並完成停車。本論文也利用機器學習結合iBeacon 技術建構停車場室內定位系統，進行使用者在停車場內的位置監測。此外，本論文透過電腦視覺結合PID 控制演算法的循路功能之自走車及模擬停車場進行模擬測試，除了測試成功外也完整展現出了智慧室內停車場導航系統在運作時的完整性，其自走車是由Raspberry Pi 組合而成。
汽車空調機冷媒換裝與性能提升裝置之開發與研究
為了解決air conditioning sys 的問題，作者謝祥楷 這樣論述：
隨著全球環境意識提升與法規的限制，用於汽車空調機的R-134a因為高GWP而必須面臨汰換。本研究採用R-600a與HR-12作為R-134a汽車空調機直接換裝的替代冷媒，以不同充填量之下的相關性能進行比較以決定最佳替代R-134a的冷媒以及充填量。此外，本研究進一步開發蒸發冷卻性能提升裝置去強化汽車空調機冷凝器的散熱能力，以提升汽車空調機的性能與效率。冷媒換裝的研究結果顯示，R-600a在飽和溫度及壓力與現有的R-134a熱力膨脹閥無法匹配會使得送風溫度升高，導致冷氣能力下降而不適合直接替代R-134a。HR-12則是在冷媒充填量247.5g時，其COP、冷氣能力及EER分別比R-134a高
22.18%、5.44%以及72.17%。蒸發冷卻性能提升裝置的研究結果顯示，在E1（30℃）條件時，原機本身即可使冷凝器達到足夠的熱交換能力，因此在各個厚度的冷卻板，COP與EER並沒有明顯提升。在E2（35℃）條件時，愈厚的冷卻板因為可吸附之水量較高而能提升冷凝器散熱能力，故裝設THK3（7 cm）的COP與EER分別比原機提升3.58%與6.66%。THK3（7 cm）在E3（40℃）條件下，環境溫度的升高使得蒸發冷卻性能提升裝置的效益進一步地增加，因此COP與EER分別比原機提升7.76%與13.09%。