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人工智慧方法對於網路入侵攻擊的預測

本研究探索了人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術在預測網路入侵攻擊方面的應用，以先進的算法處理大量資訊，進而增加網路安全性並大幅提升傳統方法的性能。採用UNSW-NB15資料集作為研究對象，該資料涵蓋從偵查攻擊到系統漏洞利用的多種攻擊情境，並通過特徵分析評估各特徵間的相關性與其重要性。我們選擇多種機器學習（決策樹、極限梯度提升、隨機森林）和深度學習（深度神經網路、卷積神經網路）模型進行研究。實驗結果顯示，卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）在未執行大量資料前處理的情況下，具有最高的準確率（85.58%）和精確率（79.52%），表示其預測效果優異，對於網路攻擊和非網路攻擊能夠有效辨別。因此，通過本文將證實AI方法運用於網路入侵攻擊預測中的潛在價值，並為未來相關研究提供基礎。

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利用相似度指標於出現與否地圖上偵測物種關聯性

本篇研究主要利用四種相似度指標於PA地圖上偵測物種關聯性，其中Morisita指標與Horn重疊度指標原本只適用於物種豐度資料，利用核密度估計針對這兩個指標進行調整，使其適用於PA地圖上。於模擬研究中，在獨立的假設下，隨機生成兩個物種，建立各個指標的經驗分配，透過雙尾檢定去判別物種關聯性，並觀察各個指標的型一誤差及檢定力。從模擬的結果得知，出現率較低的資料中，指標較無法正確判別其關聯性；有用核密度估計修正後的指標容易把兩個具有關聯性的物種，判斷為不具關聯性。最後將本篇所提及的相似度指標應用於百靈鳥上，指標可以發現資料間是具有關聯性的。

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以科技接受模式評估綠色產品購買意願之影響

在環保意識攀升下，快時尚產品品牌也開始重視綠色與環境永續的重要性。本研究以科技接受模式為理論基礎，並結合社群媒體的運用，藉以探討消費者對快時尚綠色產品購買意願是否會受到採用環保技術與原物料等綠色特質的影響，以及社群媒體品牌參與的調節效果顯著與否。實證結果顯示：（1）環境意識對消費者在快時尚綠色產品之認知易用性及認知有用性，具有顯著正向影響；（2）快時尚綠色產品之認知有用性會正向影響購買意願，而認知易用性及認知有用性也會藉由消費者使用意願，間接正向影響其購買意願；（3）社群媒體品牌參與顯著具備提升消費者使用意願對其購買意願之間的調節效果。本研究並對企業如何提升快時尚綠色產品的銷售與推廣，提出管理實務建議。

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多重插補法的應用與實例驗證－以彰化縣全民菸檢競試活動為例

彰化縣在國高中推動「全民菸檢競試活動」，採用線上作答方式，並用隨機方式來選題組內的題目，使每位學生的作答題目不盡相同，因此題組中兩題作答結果是無法同時獲得，導致有缺失的情況；然而以題目答對率評估難易程度，雖可使用獨立樣本的比例檢定，但因人的差異性大時將會造成檢定力的降低。本文使用Wang and Chen（2009）提出的多重插補法來插補題組內未作答的資料，除提供較有效的答對率估計外，並利用修正後McNemar檢定來檢定同一題組內之兩題的回答正確率是否相同。本文以統計模擬來比較僅使用作答資料進行的比例估計及與使用無母數多重插補法插補後的比例估計之有效性，並用統計模擬比較獨立樣本的比例檢定與使用無母數多重插補法插補未作答題的資料後，修正後的McNemar檢定的檢定力，從模擬結果呈現使用無母數多重插補法來插補後，答題正確率的估計與僅使用作答資料的估計結果較為有效，修正後的McNemar檢定比獨立樣本比例檢定的檢定力高。本研究採用2015年彰化縣衛生局針對國高中實施的推動「全民菸檢競試活動」的某一題組資料來驗證本文提出方法的表現。

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基於Bayes-Deformer模型預測鋰電池的健康狀態

近年來，新能源產業蓬勃發展，鋰電池作為新能源產品的核心，它健康狀態的監控與預測備受關注，對提高產品的可靠性和安全性至關重要。本文選取鋰離子電池的電池容量作為衡量電池性能的指標，基於數據驅動對電池的健康特徵序列進行分段和預測，結合EWMA管制圖和“2倍準則”診斷出鋰電池緩慢退化和加速退化的突變點，並考慮到訓練集和測試集的相似性，提出了Bayes-Deformer模型預測鋰電池的電池容量。與現有幾種主流模型的對比結果表明該模型預測精度更高、預測值更保守。

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中文文獻計量研究－以華藝數位期刊為例

為了解華語文獻計量在2019年至2022年疫情期間的期刊研究趨勢，本研究透過主要收錄中文期刊的華藝數位圖書館為資料汲取來源，分析電子期刊的基礎與應用科學中的「資訊科學」、「基礎與應用科學」、「統計」、「化學」及「物理」五大領域，討論以上領域中的學術期刊在不同的時空背景下的研究主題、研究開展方向及交叉研究範疇等，檢視是否存在特定的趨勢與型態，研究發現可提供相關領域學者及出版商參考。