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而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 車振華所指導 姚俊嘉的 應用不同類神經網路進行銷售預測之績效比較-以T公司為例 （2019），提出因為有 銷售預測、倒傳遞類神經網路、遞歸神經網路、長短期記憶模型的重點而找出了 2015 toyota altis z版的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了2015 toyota altis z版，大家也想知道這些：

臺灣自動駕駛車法制政策發展與法律風險實務之研究

為了解決2015 toyota altis z版的問題，作者張超智 這樣論述：

自動駕駛技術之發展，能為人類帶來交通模式的新變革，但亦帶來新的風險，故自動駕駛汽車的實驗發展，政府對其之管理，顯為重中之重。本文彙整世界各國對於自駕車的管理法令，從中對照研析我國自駕車之法制規範及政策發展的問題。惟自動駕駛汽車除了實驗性的車輛外，更多的是已商品化上市的自動駕駛輔助系統汽車，對於我國相關的法制與交通監理有更直接的衝擊。自動駕駛輔助系統汽車屬於人機混和的駕駛模式，且根據不同駕駛等級系統，機器介入的比例亦有所不同。本文針對自動駕駛輔助系統汽車發生肇事車禍時，刑事過失責任與民事侵權責任予以分析，同時因應自動駕駛輔助系統汽車的商品化，從消保法商品責任的觀點，探究消費者使用自動駕駛輔助系

統而發生損害時，商品製造或服務的法律責任。現行實務上，自動駕駛輔助系統汽車的管理，與一般傳統車輛幾乎一致。然而自動駕駛輔助系統汽車與傳統汽車技術層次上已有所不同，原先之管理已不合時宜，享受科技配備的同時也創造了法律上新的風險。故本文嘗試以法律風險控管的角度，從消費者、車商、政府三方角度，對自動駕駛輔助系統汽車的販售與行駛提出新的行政、立法整合性具體建議，使國家與企業能維持動態平衡，建構更縝密的自動駕駛輔助系統汽車管理制度，提升交通安全。

應用不同類神經網路進行銷售預測之績效比較-以T公司為例

為了解決2015 toyota altis z版的問題，作者姚俊嘉 這樣論述：

汽車產業為台灣重要的製造業之一，隨著經濟發展，汽車的發展有了更快速的進步，在汽車的總銷售數量中，也明顯的看到上升的趨勢。汽車產業之預測方法，多數針對總體市場進行預測，不同經濟變數為考量重點，方法從傳統的最小平方法、簡單線性迴歸、多元迴歸分析，到基本類神經網路、倒傳遞類神經網路，鮮少有針對市場中熱銷的車型進行不同方法的比較分析。因此本研究回顧國內汽車銷售預測的相關文獻，以2009年至2019年的國產Toyota Corolla Altis 的銷售數據資料為基礎，進行相關的研究探討。首先回顧文獻分析影響關鍵因素的經濟指標，接著應用倒傳遞類神經網路、遞歸神經網路、長短期記憶模型進行預測建模。在類神

經網路中，分別採用不同的活化函數及參數設定進行預測建模，其結果與實際值採用平均絕對誤差做為預測結果之準確性評估，找出最佳的需求預測模式。

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