走在汽車革命的路上論文書籍站
國立臺北科技大學 設計學院設計博士班 王鴻祥所指導 陳志平的 數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格 （2021），提出force手把推薦關鍵因素是什麼，來自於機器學習、數據驅動產品設計、品牌風格、設計資料集、作品風格預測。
而第二篇論文明志科技大學 工業設計系碩士班 許定洋所指導 謝金庭的 急救護理工作車之人因工程評估與設計 （2020），提出因為有 急救工作車、人因工程、肌電圖、輔助動力系統的重點而找出了 force手把推薦的解答。
數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格
為了解決force手把推薦 的問題，作者陳志平 這樣論述：
本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用
之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在
教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。
急救護理工作車之人因工程評估與設計
為了解決force手把推薦 的問題，作者謝金庭 這樣論述：
現況的急救工作車主要將電擊器置於另一台小工作車上，導致急救時需要兩人同時推車，如放在同一台車上對於使用者又太重；除此之外，救護物品繁雜、不好推行、把手位置設計不良等都是急救工作車目前的問題。而在長期高壓下工作的臨床團隊對於工作車的使用，除了長時間操作造成工作傷害外，更多了一份人為疏失的危機，如又遇到特殊防疫情況，醫療人員在身理上與精神上都會承受龐大壓力。本研究旨為在研發一台改善臨床團隊工作負荷且符合護理人員體型之急救護理工作車，以減輕護理人員推車的負擔，提升醫院醫療品質。研究過程利用問卷調查及訪談醫護人員，進行人因工程操作角度與肌電圖(EMG)等使用性探討，從中找出護理人員操作工作車與在車上
執行護理動作時的問題，針對問題提出解決方案、設計雛形並進行模型製作。最後以場域實驗及使用者測試等數據分析，作為研究結果。研究結果顯示，彎型的把手在急救工作車之操作上最符合人因上的需求，輔助動力系統的增加與垃圾桶改善設計最受護理師之肯定。手把設計上則需留意按鈕之位置與大小，以及考慮緊急狀況下之使用方式。點滴架與螢幕高度需要再進一步改善。最後，在電擊器的使用上，護理師建議往選配的方向進行，並注意其位置。本研究最後提出之手把設計、輔助動力系統與垃圾桶之改善設計，可作為未來急救護理工作車的設計參考；以及在電池續航力、感染控制、降低噪音等議題，可供後續之相關研究探討。