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影像切割技術於導線框架尺寸量測之研究

本研究在是用機器視覺的方式取代人工檢查，以光學影像技術為核心，將影像全面的掃圖，使用影像形態學之方法處理影像尺寸品質檢查及量測，再將檢查或量測產品並輸出圖像中所有的尺寸值

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運用決策樹演算法於營業稅選案之研究

國家的興衰，完全仰賴該國的財政經濟強盛與否，而稅課收入為我國歲入主要財源，又營業稅為各稅目的「火車頭」，因此如何有效的防杜逃漏營業稅已成為稽徵機關重要的課題。營業稅自民國八十八年起改為國稅至今，已累積相當龐大的稅務資料，本研究運用資料探勘技術，以SPSS公司之Clementine 12.0套裝軟體及選擇決策樹演算法中C&R Tree、C5.0及CHAID三種方法進行資料探勘的模型建置，俾利找出最佳的規則及預警模式，以改善選案正確率，提升查核效率。經實證結果決策樹三種演算法中，發現以C5.0所建置之模型，預測的選案正確率最高，亦即可運用資訊科技來協助稽徵機關有效提高選案正確率，降低稽徵成本。

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運用資料探勘技術提升稽徵機關選案作業之捕捉率

本篇論文主要係探討資料探勘技術是否可用於稽徵機關違章案件之選查工作，以提升人工選案作業可能發生的人為操縱或偏差，經以虛設行號案件進行實證研究，資料探勘分類模型的回應率及捕捉率均高於人工選案，本項資訊技術在導入稽徵機關之稅務行政工作後，咸信可以大幅提升稽徵人力的運用效率，惟本研究認為，對於技術的導入雖屬可行，但建議應配合建立稅務資料探勘選案模型管理系統及標準作業流程，俾利本項作業之順遂。

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類別相關詞對搜尋引擎的搜尋結果排名之影響

本研究探討類別相關詞對搜尋引擎的搜尋結果排名之影響。本研究的流程分為資料前處理、相關詞選取、詞彙權重矩陣和排名分數計算四個階段。首先，我們抓取一般網站的網頁資料，進行網頁剖析，再將資料透過 CKIP 和混合斷詞系統來斷詞；接著我們計算每個 Term 的 TFICF 值，再透過門檻設定，挑選出各類的相關詞，並且使用 SVM 分類器來驗證相關詞的可用性；最後，我們建立各類權重值矩陣，計算相關詞與相關詞間的相關係數值，並利用相關係數值來做搜尋結果排名分數的計算。 本研究的實驗結果，SVM 驗證部份，Precision、Recall 與 F1-measure 皆在0.87 以上，顯示挑選出來的詞與各類別是相關的。在排名預測部份，Precision 為0.7-0.9 之間，顯示相關詞對搜尋結果排名具有一定的影響力。

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使用Google Adwords之效益分析－以某工業電腦廠商為例

近年來網際網路科技蓬勃發展，已完全改變資訊傳遞模式，亦使網路廣告模式呈現多元的局面。如今，關鍵字廣告模式已廣泛的被接受與採用，根據最新的研究調查顯示Google的搜尋量佔美國搜尋市場的的6成以上，而Google的關鍵字廣告收入則佔大部分Google的營收，足見Google的關鍵字廣告目前仍是廣告主優先採用的一項行銷工具。關鍵字廣告優勢在於其具有針對性，可以依據產品特性、特定客戶喜好擬定適合的廣告文案，來達到吸引目標客戶的目的。而本研究以工業電腦廠商為研究對象，工業電腦產業少量多樣、客製化的等產品特性，正適合以Google關鍵字鍵廣告來達到廣告行銷的最大效益。本研究主要探討工業電腦廠商使用Google AdWords後之廣告效益，以8項較能評估研究對象目前運用Google關鍵字廣告績效的指標，試圖以實際分析結果之數據做歸納並提出建議。本研究發現Google關鍵字廣告除了對於帶來新訪客有一定的幫助外，廣告預算的投入增加並不足以提升廣告績效，廣告文案的操作設定才是影響廣告效益的一項重要關鍵，因此使用該關鍵字工具的企業有必要培訓這方面的專業人員，了解如何適時調整廣告設定，以發揮關鍵字廣告的最大效益。

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運用貝氏分類與類神經網路於金融業授信不正常繳款之研究

在資料探勘的模型中，類神經網路為人所詬病的原因在於模型的產生為黑盒子，無法由統計數學算式取得明確的結果，所以本研究利用貝氏分類容易計算取得模型結果，若屬性間為近似條件獨立下，可以得到良好的分類效果的原因下與類神經網路比較。因研究資料的欄位屬性相依性很高，所以本研究希望在設定條件相等下，確認類神經網路的訓練模型結果優於貝氏分類，再以不同整類神經網路方法產生不同的訓練模型結果，取其較佳的類神經網路方法後，加以欄位屬性的離散化處理，使最後訓練的類神經網路模型為最佳的模型，並依此訓練建立的模型可做為金融業授信放款時?考之依據，進而給予適當的授信放款額度，進而拒絕授信放款，使風險發生時降低銀行的損失。

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基於肺腫瘤電腦輔助系統診斷架構下之肺區擷取實作

由於醫學影像分割技術的發展與進步，CAD的應用愈來愈普遍，其主要之目的為協助醫師識別出具有疑似病因意義的影像，以利後續之診斷與追蹤。以肺腫瘤檢測為例，其功能是協助專科醫師在數位化電腦斷層胸腔影像中，以識別、鑑定及評估肺部病灶與結節，使得肺部疾病可以提早發現，及早治療。然而事實上，CAD的建置相當費時，因為其背後所包含的理論相當廣泛，而實作起來更是格外困難。目前CAD的建置理論一般都是以基於規則的方法(Rule-based)和類神經網路(Neural Network)兩者為主。本文從蒐集資料開始，嘗試建構一個完善的CAD去對腫瘤做有效的判斷，但礙於開發時間問題，本文僅實作CAD的第一步，肺區擷取(Extraction of lung region)。肺區擷取的好壞深深地影響診斷的結果，因此，若能在肺區擷取上取得良好的效果，對於實作CAD的後面步驟而言，將會更有效率。

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癌症篩檢結果及其影響因子探討 -以某縣市口腔癌篩檢為例

本研究設計採橫斷性研究法，使用次級資料分析，以回溯性方式研究，以男性發生率最高的癌症-口腔癌為例，探討本縣參加口腔癌篩檢與社會人口學、不健康行為及醫療服務利用的相關性，並進而探討不同的篩檢地點(科別)對於口腔癌篩檢結果為陽性與診斷結果的影響關係。利用邏輯斯迴歸分析結果發現，不論在性別、年齡、嚼檳榔、吸菸、篩檢地點及檢查醫師科別，對於篩檢結果皆有影響關係。 在性別上，男性口腔異常的比例是女性口腔異常的2.024倍；在年齡上，每增加一歲口腔異常的比例多增加1.004倍；在吸菸及嚼食檳榔上，嚴重程度每增加一級口腔異常的比例分別多增加1.126倍及1.393倍；在篩檢的地點上，醫療院所篩檢出陽性的比例是社區或職場檢測站的2.011倍；在篩檢醫師的科別上，篩檢出陽性的的比例由高排至低為牙科、耳鼻喉科，其次為其他科別之醫師。 以不同篩檢地點及篩檢科別分別與口腔癌確診結果之交叉分析皆有顯著性相關，並得知醫療院所的初篩正確率高於社區或職場。而不同科別的篩檢醫師，其初篩陽性之再確診正確率也會有所不同，耳鼻喉科與牙科的初篩正確率均高於其他科甚多。可提供衛生機關對於篩檢醫師的在職教育及實務教育之參考依據，以提升口腔癌篩檢品質及鑑別診斷的能力，俾利增進國民健康、節制癌症醫療費用之目標。

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顧客知識管理與組織效能提昇之探討-以A公司為例

處於顧客力量抬頭的新新經濟時代，顧客將是企業競爭的生存關鍵。因此，企業必需轉型為「顧客導向」，並積極蒐集及活用顧客知識，讓企業因更加了解顧客，而更掌握顧客真正的需求與期望，甚至於市場的趨勢，如此不僅將有助於企業擬定經營策略及制定行動方案，也將因組織效能的提昇而創造企業績效，進而達成企業營運的目標。 然而處於e世代的企業，為提昇團隊運用顧客知識的能力及增進工作流程的效率，結合資訊科技的應用是企業不可或缺的策略。就維護顧客關係而言，一般企業大多採用顧客關係管理 (Customer Relationship Management, CRM)，但基於企業對顧客知識的需求，知識管理(Knowledge Management, KM)正好補其不足之處。顧客知識管理(Customer Knowledge Management, CKM)的分享和運作平台，正擴大及綜合了知識管理及顧客關係管理的特點，而為企業及顧客雙方創造價值。 本研究之主要目的，著重在探討結合資訊科技應用之顧客知識管理對組織效能之影響，藉由透過個案公司的實務應用，瞭解顧客知識的取得來源、顧客知識的內含，以及顧客知識的運用等過程，以建構出顧客知識形成的步驟、範疇，以及整理出顧客知識管理的資訊系統應具備的功能。並透過個案實務運用之成果以瞭解顧客知識對組織效能所造成的影響。 經個案實務分析後，本研究歸納出顧客知識管理的十個步驟，以及認為建構一套整合性的顧客知識管理系統，其架構必需支援的功能，並發現及實證組織全員參與的顧客知識蒐集及管理，將有助於組織效能的提昇，無論是被運用於產品開發、行銷活動、業務推廣或客戶服務等，對提昇組織之有形與無形的營運效能與績效皆有正面的影響。

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建置測試實驗室試驗經驗學習系統-以Q公司為例

隨著全球科技產業的成熟及市場競爭的衝擊下，所有的科技產業都希望能在有效的時間內或甚至更短的時間內，研發出新的產品，且提升產品的服務與品質並滿足客戶要求，這樣便能在此競爭的環境中脫穎而出，應此企業若想提升此競爭優勢，必須建構一套合適的資訊整合系統，透過此系統來整合企業內部的所有作業流程，並做最佳的管理與運用。 本研究是以電腦代工廠(Original Design Manufacturer ,ODM)的測試實驗室為對象，建置一套實驗室的資料管理整合系統，而此系統中的「經驗學習系統」，有別以往的紙上作業無法有效的管理及分享知識，透過此系統可有效的將新產品開發測試過程中測試人員所累積的經驗能被即時的儲存及分享給相關測試的專案人員，避免造成資源重覆及不必要的浪費。