元智大學資訊管理學系學位論文
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近年來由於國內產業結構的變化，導致於國內產業外移情形十分嚴重，在一向以低技術門檻及上下游依賴度高的模具製造塑膠射出產業尤其嚴重。由於塑膠射出件在產品中大多屬於零件性質，必須與其他塑膠件、金屬件、或電子件組合成完整產品，所以較難培養出產業的獨立性，則需依賴客戶及供應商擴展生產基地供應鏈以產生價值，因此如何建構一個具有競爭力的供應鏈績效衡量指標模式，是該產業刻不容緩的一個重要議題。 本研究主要目的是以SCOR模型為基礎，以模具製造塑膠射出產業D公司為例，針對該產業進行供應鏈作業管理時，建立一個可量化績效衡量指標的方法論，預期達到下列目標： 1. 分析產業的供應鏈活動。 2. 確立供應鏈再造和取得改進的方法。 3. 量化績效衡量指標並設置目標。 4. 總結出未來建議供應鏈管理改善方向，並嘗試將它導入企業策略目標，使企業獲得更佳的供應鏈管理績效。 關鍵字：供應鏈、績效衡量指標、企業策略目標
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在資料探勘技術中，關聯規則的應用最為廣泛，尤其是在零售業上更為常見，其主要目的是在於找出項目與項目間的關聯性，萃取出有價值的資訊，再加以分析、預測。而在許多應用中，使用不同的概念階層來發掘關聯規則是非常有用的，在較低的概念層級所表示的關聯規則可以比較高的概念層級呈現更多資訊。對於一個決策問題而言，是需要考慮到使用者的認知與主觀判斷所產生的認知不確定性。因此，本研究基於概念層級架構，利用表格式模糊FP-Growth進行探勘，將架構中的每一個節點視為一語意變數，由資料中找出跨層級且可以用自然語言加以解釋之多階層模糊關聯規則。 最後，將實驗所得到之結果做分析，針對不同大小之資料庫與相關參數設定下，所提出之方法在運算時間與探勘出的規則數量之變化進行探討，並與Hong et al.的方法和Hu的方法進行比較分析，實驗結果顯示所提出之方法可有效縮短探勘所計算的時間，且在效能上也有不錯的表現。
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半導體晶圓為了維持競爭優勢，晶圓廠需要盡可能增加每片晶圓上的晶粒數來降低生產每片晶圓的平均成本。目前已有最佳化晶圓曝光方法，在給定晶粒尺寸下使晶圓的晶粒數量最佳化。另一方面，提高單位每小時的晶圓產出也是生產重要的課題。晶圓光罩曝光次數所需時間，如果用較少的曝光次數完成整片晶圓曝光，將能有效減少生產之時間成本。然而，既有的研究多僅針對提升總晶粒數或減少曝光所需照射次數進行改善，鮮少有研究同時考慮。本研究提出兩階段粒子群最佳化演算法（two-phase non-dominated sorting particle swarm optimization, TNSPSO），利用粒子群演算法結合非支配解快速排序法，在一階段利用支配粒子快速搜尋邊緣解，在第二階段利用菁英的邊緣解快速彌補邊於多的空隙，改善PSO的粒子修正方法，能夠快速地找到柏拉圖最佳解，可在不增加生產費用同時增加最佳化晶圓曝光總晶粒數與光罩曝光的照射次數，有效的降低晶圓曝光時的生產成本。為驗證方法之效度，本研究先利用5組數值資料並與非凌略排序基因演算法（non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II）、多目標粒子群演算法（multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）比較，實驗結果發現所提出的TNSPSO能夠快速的搜尋到問題的柏拉圖最佳解，實驗並考慮晶圓廠的曝光條件，比較方法的實際可行性結果，實驗發現TNPSO不僅能夠有效提升總晶粒數量以及降低光罩照射次數，且可以找到比NSGA-II、MOPSO更好的晶粒設計組合，證明本研究為有效之方法。
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目的：利用HTML5語法，建置一套具跨平臺的12導程心電圖學習系統，並透過社會網路分析來觀察學員的學習狀況。 背景：過去傳統的學習模式主要仰賴紙本教學，且教師提供的教案多透過教科書內所提供的範本讓學生做練習，這樣的學習模式，讓學生的成長空間相當有限。透過醫師上傳臨床案例作為教案，讓學生學習到更多元的心電圖病例；透過智慧手機與平板設備進入學習平臺，學生不在受到時間、地點的限制，能大幅提升學員的學習效率。 方法：此系統使用HTML5建置，可不受IOS與Android平臺限制，透過CANVAS呈現心電圖，學員們可針對心電圖做劃線以及文字註解，且運用Ajax技術，即時顯示線上學員討論之訊息。教師可透過社會網路分析，來查看每位學員的學習情況。 結果：將心電圖學習系統與心電圖診斷系統作連結，教師可透過醫師所提供的臨床案例作為教學教案，學員則可以透過網路進入學習平臺，不受時間與地點的限制，即時與線上其他學員即做學習討論。 結論：本研究之學習系統相較於以往的線上學習系統，有能夠提供學員更真實的教案進行學習，以及教師透過社會網路分析，易於掌握學的學習狀況。
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本研究探討如何利用潛在語意分析 (Latent Semantic Analysis) 來找出 Google 搜尋結果的相關詞，並且依照語意分析產生的概念維度來將相關詞做分群，之後再利用每一筆網頁所包含的相關詞來將搜尋結果進行分群。我們分別抓取 Google 搜尋結果前20筆到50筆的網頁來做潛在語意分析，找出與查詢關鍵詞相關的相關詞，再透過一個概念維度篩選機制將相關詞進行分群，並且計算代表性較高的相關詞當作群集的標題，以方便使用者了解各群集的內容。本研究提出的方法會依據概念維度門檻為每一個查詢關鍵詞的搜尋結果判斷出適合的分群群數，而不用事先決定。搜尋結果中的網頁依據其所包含的相關詞在各相關詞群集之間的概念維度分數，分配到一個主要的文件群集或是分配到多個文件群集。最後，本研究使用 Silhouette Coefficient 來評估我們提出的相關詞分群以及文件分群方法的效能，並且與其他分群系統作比較。
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本論文研製之牛式樣板與技術指標預測臺股指數之漲跌。本論文依據William Leigh(2002)等人所建構出來之10x10牛式樣板矩陣以及混合各種技術指標，在經過類神經演算法之cross-validation計算後所輸出之結果比較。本論文之實驗樣本為1991/01/01-2012/07/31 之臺灣股市加權指數，資料來源取得為臺灣新經濟報(TEJ+)資料庫，本研究發現，在混合指標代入類神經網路之輸出效果最佳，且在9/1000之門檻值設定下，有72.9%之預測準確度。本論文就股市技術面觀點出發，經由實證結果發現，在扣除掉交易成本後，仍可獲得超額利潤。
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由於企業競爭面臨全球化，跨國企業集團必須擴展至世界各地建立新的據點，以確保企業的營運獲利。集團內各子公司或分公司之間的大量資訊交流已是無可避免之現況，總公司亦需要即時性的資訊提供其進行決策分析，因此，網路資訊中心扮演非常重要角色，以作為集團內資訊共享中心；網路資訊中心是基於提供標準電腦機房，共用設備與持續性維運作業，及集中化管理模式，提供集團內各國家子公司或分公司所需服務。 然而，如何將地區性網路資訊中心內之現有系統移置海外的專責網路資訊中心，需要如何規劃與計劃，會面臨那些問題及如何克服，在不影響公司正常營運的狀況下，如何順利地進行轉移，對各子公司或分公司是一大挑戰。本研究以實際個案進行探討與分析，依據Lyytinen等人及Wallace等人所提出之風險因子逐一分析、歸納與彙整出其中的主要關鍵問題，並提出可行性方案建議。 而經由本研究發現，在專案初期的可行性分析時，需能提出正確的專案規劃、時程與任務安排，並能有效控管專案執行，另專案團隊成員之間的溝通是否順暢，人員的參與度與認同度是否足夠，是主要關鍵性問題。
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消費者行為的研究一直是研究人員及銷售者感興趣的議題。研究顯示，新產品上市時的失敗率約為75% ，約僅有四分之一的創新可能成功的情況下，企業進行新商品發展時，需更小心謹慎，因此，許多學者紛紛投入潛在市場的預估、新產品採用與創新擴散行為之研究，創新擴散定義為，隨著時間的演進，透過特定管道，在社會系統群體間溝通的過程，本研究嘗試探討創新擴散及消費者購買決策行為之間的關聯性，使用NetLogo 來發展個體為基礎之擴散模式去模擬複雜的市場環境，並透過 Agent-based diffusion model模擬的方式動態了解在複雜的市場環境下，消費者在不同的行銷策略下，創新接受率(Innovation adoption rate) 的改變.根據不同的消費者，可採取不同的行銷策略。研究結果發現，價格促銷及廣告效益會增加其消費者的購買意願，另外新產品進入市場的時間點，會影響其新產品之擴散情形，模擬結果顯示較早進入者在市場行銷表現上較好，且在不同的市場環境，產品的擴散情形亦不同。
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近年來資訊科技的快速發展對教學實務有很大的影響，其中電腦中介溝通系統不但突破傳統教學時間與空間的限制，更促進同儕間的溝通而提高學習的效果。在過去研究中指出資訊科技在協同學習環境下能夠幫助學生進行更好的團隊合作並產生良好的學習效果。本研究藉由不同學者的理論及量表衡量學生的學習態度、學習風格、小組對系統的感知及團隊合作品質，探討學習態度、學習風格對系統的使用及對團隊合作的影響。除此之外，更以學生針對其小組所使用的系統滿意程度探討對學生團隊品質的影響。根據253位資管系學生的問卷填答進行分析。結果顯示，學生們通常使用一種以上的系統或方法做討論，且以Facebook的使用佔最多數。學生的學習態度會影響他們對系統的使用與團隊合作品質。系統的使用感知也會影響團隊合作品質；然而，學習風格對系統的使用並沒有顯著的影響。
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本研究的主要目的，是以DICOM規範之12導程結構化心電圖報告模板，建立一套跨平臺心電圖結構化報告資訊系統。此系統中可以供臨床12導程心電圖檔案的讀取、顯示、測量及診斷編輯等服務。本研究開發的12導程心電圖結構化報告系統，是以HTML5語法開發，因此可以跨平臺使用，且將原本二進制的DICOM模板轉換成可跨平臺的文字模式的XML心電圖報告模版。未來，表達心電圖異常發現，及診斷意見撰寫，可在本系統執行並保存醫生診斷資訊，作為日後研究心臟相關疾病，進一步輔助診療的參考。