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而第二篇論文國立成功大學 機械工程學系 陳家豪所指導 陳聖倫的 未來循環經濟評估指標與方法研究 （2019），提出因為有 循環經濟、指標、企業社會責任、產品、商業模式的重點而找出了 panasonic na的解答。
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為了解決panasonic na 的問題，作者Not Available (NA) 這樣論述：
panasonic na進入發燒排行的影片
I played 9 songs from Anime which is originally in C Major, could you recognize them all?
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C Major, one of the easiest key to play on Piano, I bet a lot of you like it a lot. But when it comes to C Major, what Anime song would appears in your mind? Last week I made a post asking about you guys, and I picked some of them, making them into this medley. Can you recognize them all? Maybe you even didn't realize the song you familiar with is in C!
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1:18 ReoNa－Till the End／SAO 10th Anniversary
2:32 BON-BON BLANCO－Bon Voyage!／One Piece OP4
3:01 Porter Robinson & Madeon－Shelter
4:26 Aimer－Torches／Vinland Saga
5:21 Yokoyama Masaru－Watashi no uso／Your lie in April
6:14 Tsujiayano－Become the Wind／The Cat Returns
7:23 supercell－My Dearest／Guilty Crown
10:00 RADWIMPS－Theme of Mitsuha／Your Name. (Kimi no na wa.)
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●Speakers / ADAM A7X
●Audio Interface / Yamaha AG06
●Camera / Panasonic GH5
●Studio Desk / Wavebone HEADQUARTER
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#Anime #Piano #Anisong
應用機器學習法於高速主軸之熱誤差預測
為了解決panasonic na 的問題，作者沈銘哲 這樣論述：
工具機主軸的熱誤差是影響加工精度的主要因素之一。主軸在運轉時會因軸 承與接合處間的摩擦而導致升溫，使得主軸產生熱變形，嚴重影響工具機之加工精 度。本研究透過高速主軸的幾個特徵溫度點和主軸轉速，應用三種機器學習演算法 分別建立主軸軸向熱誤差預測模型，進一步探討不同演算法對於主軸軸向熱誤差 預測的表現。本研究首先分析傳統前饋神經網路之建模原理與表現，考慮其簡單且適應性 高，但無法展現系統之動態時序表現，採用了門控循環單元和極限梯度提升，門控 循環單元是遞迴神經網路中的門控機制，對系統的動態時序表現能有更完整的描 述;極限梯度提升法運用集成學習，大幅度地提升樹模型的性能，有快速、準確、 可靠度高的
特色。由實驗結果得知，不論是門控循環單元模型或極限梯度提升模型對主軸之軸 向熱誤差預測表現皆優於前饋神經網路模型，特別是藉由極限梯度提升模型預測 之結果與實驗的誤差在±3????????內。
未來循環經濟評估指標與方法研究
為了解決panasonic na 的問題，作者陳聖倫 這樣論述：
自從工業革命以來，地球上的資源使用量也隨著增加，然而這些資源卻只能被視為廢棄物來進行最終處置，而不能再次被利用於人類生活與商業活動之中。為了提升資源的使用次數以及減少廢棄物的產生，循環經濟為目前許多國家以及企業推動永續的一個目標。本研究以目前學術界所提出的循環經濟指標進行彙整，並且提出了一套循環經濟的評估流程。透過此流程以及本研究所彙整的台灣企業資料庫，使用者可以經由此方法對公司進行評估並呈現該公司是否符合循環經濟的範疇，也可得知公司能從哪些面向進行改進。本研究也將上述的評估流程導入產品以及商業模式中，建立了一套循環經濟產品與商業模式的評估方法。除了將碳足跡、水足跡等產品相關指標考慮在內，本
研究亦將循環經濟所追求的廢棄物處理、再製造方式等理念納入，使用者可藉由此評估方法於產品生產前模擬在何種的商業模式下，該產品具有較好的循環經濟表現。