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南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 李浩瑋的 以神經網路擬合無人車之轉彎參數 （2020），提出fms官網關鍵因素是什麼，來自於無人車、人工智慧、神經網路。
而第二篇論文輔仁大學 跨文化研究所翻譯學碩士班 梁家恩所指導 蔡智宏的 新一代馬來西亞華人的身份與文化認同 （2020），提出因為有 馬來西亞華人、華文教育、華族認同、文化認同、華文源流教育的重點而找出了 fms官網的解答。
以神經網路擬合無人車之轉彎參數
為了解決fms官網 的問題，作者李浩瑋 這樣論述：
無人搬運車(Automated Guided Vehicle)是一種輪型機器人，隨著工業4.0的崛起，近年來自動化的開發越來越多樣化，其中無人搬運車通過良好的時間管理可以提高生產量和準確性，且有效的取代人力資源。目前無人搬運車移動時的各種轉彎動作所需之馬達控制參數都是藉由人為手動調整，每次校正好一個動作都必須重複調整固定幾個參數數十次，才可取得較好的結果，當校正完成全部動作時，就必須花費相當多的時間和精力。本論文探討如何將無人車結合人工智慧的方式，來學習調整無人車移動時的轉彎控制，包括定義類神經網路的輸入與輸出參數、調整神經元數量和學習率等。並將類神經網路學習的結果藉由程式模擬出來，顯示出無
人車轉彎時的路徑及障礙物的位置，判斷轉彎的路徑是否符合預期，藉此取代人為手動調整的部分。經過數個不同的神經網路模型之測試，本論文最後採用的神經網路包括三個輸入節點、兩層隱藏層和三個輸出節點，隱藏層每層各有二十個神經元。過程中會使用不同的模型參數去做比較，包含了訓練資料量、訓練資料正規化處理、隱藏層神經元的數量、迭代次數和優化器等。經過不斷反覆的測試後，最終所得到的實驗數據準確率為90%左右，此實驗證實了神經網路訓練無人車轉彎動作是可行的，但精準度上和手動調整的準度相比還有一些可進步的空間。相關技術可移轉至自動化工廠內的無人車之馬達控制參數調整上，但尚不足以應用在高速行駛之自駕車上。
新一代馬來西亞華人的身份與文化認同
為了解決fms官網 的問題，作者蔡智宏 這樣論述：
馬來西亞脫離英國獨立建國至今已有 63 年，馬來西亞今日的國小教育體系主要分為以國語 (Bahasa Malaysia) 授課的國民小學 (Sekolah Kebangsaan)、以華文授課的國民型華文小(Sekolah Jenis Kebangsaan Cina)、以淡米爾文授課的國民型淡米爾文小學(Sekolah Jenis Kebangsaan Tamil)。而到了中學階段主要分為兩種，分別是：國民中學(Sekolah Menengah Kebangsaan) 以及華文獨立中學，簡稱爲獨中，前者主要以馬來文及英文授課，而用華文上課的只有「華文」一科，後者則採用全華文教學。馬來西亞的華人
子弟在小學階段大部分都會就讀華文小學，而到了中學階段則會選擇國民中學抑或是獨中就讀。本文研究以 1980 年代後出生的 30 位馬來西亞華人爲例，希望探討於不同教育制度的影響下，是否會造成華裔在身份與文化認同上的不同。在研究途徑上主要以滾雪球抽樣，採「結構式訪談」和「非結構式訪談」，訪談問題涉及個人教育背景、語言、華人文化及華文源流教育的保留、對馬來西亞的認同。吾人發現，在身份認同上，絕大部分受訪者傾向於强調馬來西亞國家認同，並認為華人是馬來西亞的一部分。至於在文化認同方面，絕大部分受訪者認為有必要保留華文源流教育和華人文化，並視華人文化為馬來西亞文化的一部分。簡而言之，在馬來西亞的兩種教育體
制下，年輕世代對於自身的國族認同並無太大差異，認為多元文化、多元種族為馬來西亞的特色，各個民族之間保有自身的文化與語言，共存共榮。