問題的答案無所不包論文書籍站
國立虎尾科技大學 休閒遊憩系碩士班 顏宏旭所指導 李華倫的 運用人工智能分析社群媒體旅遊目的地意象在官方文宣發布前後之變化—以日月潭為例 （2020），提出ICON 安全帽 試 戴關鍵因素是什麼，來自於旅遊生成內容、旅遊目的地意象、大數據。
而第二篇論文南華大學 資訊管理學系 洪銘建所指導 黃永進的 網路成癮腦波評估模式之建構 （2017），提出因為有 網路成癮、腦波、類神經網路的重點而找出了 ICON 安全帽 試 戴的解答。
運用人工智能分析社群媒體旅遊目的地意象在官方文宣發布前後之變化—以日月潭為例
為了解決ICON 安全帽 試 戴 的問題，作者李華倫 這樣論述：
本研究旨於探討人工智能分析社群媒體大數據之旅遊目的地意象，是否在官方文宣發布前後發生變化，進而推論官方文宣之影響力。本研究以人工智能加大數據研究方式，分析2017~2021遊客在日月潭地區主題標籤(Hashtag)「日月潭」之相片，觀察在遊客歷年旅遊目的地意象變化上是否有不同。本研究工具為人工智能Yolov3，研究對象為日月潭官方發布新八景與舊八景，經由訓練人工智能進行影像辨識，下載了共109155張被遊客主題標籤(Hashtag)日月潭的照片進行影像辨識分析。其結果顯示：(1)官方文宣對新八景旅遊意象提升無顯著關係；(2)新八景旅遊意象最高月份為4月，與日月潭光觀總人次沒有關連性；(3)大
數據分析出的新八景意象排行與官方顯示排行差距甚大。
網路成癮腦波評估模式之建構
為了解決ICON 安全帽 試 戴 的問題，作者黃永進 這樣論述：
在科技發展快速下，網路已成為日常生活中不可或缺的服務，並為生活帶來各種便利。唯過度依賴網路的結果，將導致網路成癮，而對學習、工作、人際關係，甚至日常生活都產生不良的影響。因此，如何診斷網路成癮成了許多學者關注的課題，也陸續發展了許多評估量表，但卻沒有依據生理量測的客觀評估方式，大部分的量表評估方式都過於主觀，本研究以改善此問題為研究方向，結合網路成癮量表、腦波生理檢測，透過倒傳遞類神經網路來建構網路成癮腦波評估模式。 網路成癮腦波評估模式的建構流程如下，首先透過陳氏網路成癮量表來區分受測者的成癮程度，接著透過非侵入性的腦波檢測耳機，紀錄受測者的腦波狀態，將腦波紀錄與量表的成癮程度切分結
果匯入Matlab數學軟體中，進行類神經網路訓練及模擬，建立網路成癮腦波評估模式，建構成的網路成癮腦波評估模式，其可被用來發現具有網路成癮傾向的人，以有助於未來改善戒癮措施與活動。