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國立中正大學 企業管理學系碩士在職專班 鍾憲瑞所指導 蕭宏基的 水平式產業策略佈局、優勢建立與不同屬性客戶之關係研究 （2021），提出brc腦關鍵因素是什麼，來自於水平式產業、策略佈局、競爭優勢、客戶屬性。
而第二篇論文國立彰化師範大學 電子工程學系 黃宗柱所指導 林亮佑的 殘數系統之神經網路加速技術 （2020），提出因為有 殘數系統、神經網路加速、中國餘式定理的重點而找出了 brc腦的解答。
水平式產業策略佈局、優勢建立與不同屬性客戶之關係研究
為了解決brc腦 的問題，作者蕭宏基 這樣論述：
摘 要 台灣飲料產業市場飽和且競爭激烈，多年以來未有明顯成長，其主因為八零年代前食品飲料製造產業進入障礙低，相關企業如雨後春筍般紛紛投入戰局，而至2000年後因技術發展快速，主因是昂貴的生產技術及設備不僅功能新穎且效率明顯提升，墊高競爭者進入門檻時，但也加大規模經濟生產的要求，以致飲料製造產業在局中卻步。次因是台灣行銷通路環境改變，現代化連鎖零售通路強勢，便利商店及超市量販主導飲料市場變化，近年通路相互競爭及新型態通路崛起，增加了市場的不確定性，使得飲料製造產業在混沌中煎熬。第三原因是消費者購買習慣快速的不斷改變，嘗試新鮮的消費心理增生及對品牌忠誠度不如從前，加上近年來手搖飲料店及外送
服務倍數成長，以致飲料產業腹背受敵競爭激烈。 故本研究主要探討在眾多不利飲料製造產業發展的環境下，企業以何種策略佈局建立自身競爭優勢，在艱難的市場環境中尋找適合的客戶。首先藉由文獻資料蒐集及整理了解產業價值鏈佈局、內外部環境及競爭優勢與台灣包裝飲料行銷市場概況後，再選擇適當的飲料製造企業及不同銷售渠道代表為研究對象進行深入訪談，以探討了解飲料製造企業發展歷程的策略佈局與企業競爭優勢建立之關係，並試圖尋找在不同屬性客戶需求與企業競爭優勢的契合關係。 經研究發現企業為了降低營運生產成本、設備投資風險、及迅速反應市場需求等多重考量下，企業在有默契與誠信的原則下形成各種策略聯盟，同時因各自
策略佈局發展形成並建立不同的競爭優勢，包括成本、品質及認證能力、技術能力、客戶關係管理及默契與誠信等能力優勢。而不同屬性客戶包括同業客戶、通路商客戶及行銷公司等客戶也有各自的條件需求，飲料製造企業的競爭優勢對所有客戶皆有影響，但不同屬性客戶對其優勢需求的重要程度排序有所不同。關鍵字：水平式產業、策略佈局、競爭優勢、客戶屬性
殘數系統之神經網路加速技術
為了解決brc腦 的問題，作者林亮佑 這樣論述：
在現代社會中，因電腦速度的進步使得人工智慧漸趨普及，愈來愈多人使用人工智慧中的神經網路來達成人類的需求，而且這些需求的功能十分廣泛且在某些情況下能夠輔助人類甚至比人類判斷的更加精確，例如 : 應用於手機上之人臉及指紋辨識解鎖、應用自動駕駛上之於貓狗人車障礙物偵測、搜尋引擎基於個人偏好之推薦項目，在頻域上的聲音辨識與濾波，更甚至是各行各業的判斷輔助系統等等。現今訓練神經網路與已學習之神經網路大部分都是利用圖形處理單元(Graphic Process Unit, GPU)與中央處理單元(Center Process Unit, CPU)及記憶體來並寫軟體程式來進行處理，傳統的神經網路受限於，速度
、功耗、面積、容錯。本文想設計專為神經網路的硬體電路，使得效能能夠提升更多。在許多的加速方法中，我們選擇使用有希望能同時達成先前四項問題的殘數系統(Residue Number System, RNS)來進行神經網路的電路加速，然而因殘數系統為沒有正負符號之系統，我們特別在當中設計了特殊模組使得殘數系統能進行帶有正負號的運算，當中引入了近似中國餘式定理(Approximate Chinese Remainder Theorem, CRT)，能使得我們定義出來的正負號能夠在硬體上有更好的化減，並且能讓經過多層的乘加運算後，數值運算能限定在一定範圍而不會發生動態範圍膨脹(Dynamic Range
r Inflation, DRI)的問題，且提出了該如何解決接續激勵函數的方法。因神經網路每層的輸入節點個數與輸出節點個數時常會有不同的需求，為了使硬體能夠輕鬆地產生，我們用C語言與Python設計了電子設計自動化(Electronic Design Automation, EDA)方法，將在C語言與Python內輸入所需規格後將會進行自動電路合成與自動佈局繞線。與二進位的電路相比我們的殘數系統在較高的動態範圍最好的狀況下時，能夠在速度方面變成1.82倍，而面積能夠減少43%，功消能夠減少37%。提出的模數選擇法與三模相比速度能夠增為1.15倍。