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國立勤益科技大學 冷凍空調與能源系碩士班 張雅羚所指導 陳沛緹的 以CFD模擬分析進行電腦教室空間舒適度之探討 （2021），提出NEW MARCH 冷氣不冷關鍵因素是什麼，來自於ANSYS ICEPAK軟體、流場分析、熱舒適度。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工程科技研究所 潘乃欣所指導 孔仁奕的 基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構 （2020），提出因為有 無人機、外牆瓷磚劣化、深度學習、卷積神經網路、自動檢測、物業管理的重點而找出了 NEW MARCH 冷氣不冷的解答。
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一天一篇短日記，寫出英文強實力
為了解決NEW MARCH 冷氣不冷 的問題，作者mami 這樣論述：
用最簡單的「填空式」英文日記 從零開始也能培養基礎英文寫作力！ IG十萬人反響：「我也能做到！」 ★收錄365種情境，超過1000種實用例句★ 學英文最快的方法，就是從日常生活能接觸到英文開始。 想培養每天都用英文的習慣，卻不知道該怎麼做； 背了一堆單字片語，平常沒有練習機會，馬上又忘了； 想用英文記錄生活，又不知道該如何下筆…… 結果總是三分鐘熱度，好難持之以恆？ ◆「短日記」的祕訣──人人都能輕鬆開始，人人都能持續下去 要把生活大小事用英文寫下來並不是一件容易的事，寫完也不知道對不對， 但如果
是先從填滿一個空格開始的話，就可以毫無壓力地完成了！ 本書由知名英文教學達人mami首創「填空式」英文日記， 設計給想用英文寫作卻無從開始、或是想在生活中增進英文能力的人， 用365天的短日記，讓讀者一邊寫、一邊自然而然將各種情境的正確表達方式根植於大腦中。 ◆一天寫四句──「用出來」才是增強實力的捷徑！ 想流暢用英文溝通，重點在於「簡短表達出自己的想法」。 英文學習者一定會怕自己說錯了、用錯了，mami老師建議不用想得太複雜， 先把重點擺在「簡單、簡短」，輕鬆表達出自己的想法就好。例如： ．「休假在
家耍廢」可以怎麼說？→I always end up spending holidays like this. ．「搞砸工作的時候」可以怎麼說？→Today I made a mistake at work. ．「為戀愛感到苦惱」可以怎麼說？→I wonder if he’s seeing anyone now. 透過本書，學到的不光是寫日記的句型，更可以廣泛的應用於會話之中！ ◆365種日常情境╳每日4個重點單字片語集，不再怕寫錯！ 不論是心情碎念、職場抱怨，或是戀愛心事、身體狀況、人生苦惱…… 各種情況都可以在本書
找到參考範本，直接對照練習，學會正確用法！ 目錄條列出每天主題，讀者可以先瀏覽目錄找到感興趣或需要的主題，無障礙跳著練習； 也可以按照書中順序，跟著劇情發展閱讀，增添樂趣。 同時，每篇皆整理出最實用的單字和片語，除了理解意思，更能有效學會使用時機！ 本書特色 1. 一天一點無壓力，自然累積英文實力。 2. 內容全面涵蓋多數人的感受和想法，針對工作、戀愛、人際往來、休閒活動等等日常生活中會面臨的話題編寫。 3. 「填空式」讓讀者先思考、寫下來、再對照，多了這個思考過程，更可以加強記憶力。 4. 減低時間性質拘束，只有日期、
沒有星期幾，讓內容更多元自由有彈性。 專業推薦 倉庫的女人Claire│自媒體創作者 「學好英文不在時間長，而在頻率高，每天學一點點，一年下來就是長足的進步。」
以CFD模擬分析進行電腦教室空間舒適度之探討
為了解決NEW MARCH 冷氣不冷 的問題，作者陳沛緹 這樣論述：
當今社會中，空調已經成為國人居住與工作時不可或缺的一項產品，不管是住家、辦公室或百貨公司等處處充斥著空調環境，也因為全球暖化的關係，使得使用空調設備的需求量與使用率也跟著直線升高，為了能夠使空調系統在室內空間更有效率與規劃的運作，因此，本研究的目的即應用ICEPAK軟體模擬各種不同狀況對空間舒適度影響的感受差異，同時配合SOLIDWORKS工具建模，針對室內空間溫度分佈與流場分佈的影響與舒適性，進行相關硬體不同擺設案例之模擬、比較與分析，進而了解如何改善教室硬體配置，並使其成為讓學生感到最舒適的環境。
基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構
為了解決NEW MARCH 冷氣不冷 的問題，作者孔仁奕 這樣論述：
台灣目前進入一個建築物老化的時代，颱風與極端氣候等自然因素影響及工程施工品質不良、使用管理維護不當等人為因素的影響，導致建築物外牆磁磚脫落砸傷路人，而經常造成危害公共安全之事件，為避免此類憾事發生，因此建築外牆自動化檢測就顯得十分重要的，這不僅是維護建築物本體的安全，亦是維護住戶與行人之安全。本研究使用無人機與深度學習進行外牆磁磚劣化自動化檢測分類模型的建構，共選取了5,680張圖像作為模型訓練之數據集，採用經典的卷積網路VGG-16來進行模型訓練，訓練後分類模型測試結果，平均精確率為 88％，平均召回率為86%。外牆磁磚劣化自動化檢測分類後，針對剝落的外牆磚要進行維護修繕，其整體評估是至關
重要的，故再利用無人機拍攝外牆磁磚剝落之照片，經篩選後，選用500張照片作為訓練集之用，再採用VIA-2.0.8軟體，對500張外牆磁磚剝落照片，剝落之位置進行人工標註，共標註127,177個標註框。採用卷積神經網路Faster R-CNN作為研究模型，為了使訓練準度提高，將每張原始圖片切分12張，共6,000 張作為訓練集之用，經過456小時及200次的訓練後，完成收斂。運用卷積神經網路建立計算剝落面積模型，經過資料收集、彙整、標註、模型訓練、驗證及測試，以500個錨點（預選框）為最符合效益與效果，並最終導出預測磁磚剝落面積公式為 h × λ × w × λ 。運用無人機進行外牆檢測，在整
體費用上相對便宜，並且具有更高的移動性、節省檢查時間、操作更加容易、準確度亦不會因個人經驗或技能而有所差異，更能消弭檢查人員高空作業之危險因子，以達到檢查快速與修繕費用預估之自動化檢測目標。