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以延伸科技接受模式探討影響旅客使用旅館自助式入住櫃台之因素

為了解決ai-1胎壓建議的問題，作者劉慧然 這樣論述：

近年來，自助服務科技已經成為全球化的潮流，台灣也將此廣泛應用於各行各業，例如零售業 7-ELEVEN 之 ibon 機台、交通運輸(台鐵、高鐵)的自動售票機亦或是餐飲業的自助點餐機等等，幾乎都可以看到它的蹤跡。不僅此於上述的產業，連觀光旅遊業也搭上了這股風潮。政府一直以來都將觀光旅遊業視為國家的發展重點，因此如何跟隨趨勢並且提升國內旅館的服務品質便是一項重要課題。 目前國內有越來越多家旅館業者結合自助服務科技來服務旅客，本研究將旅館自助服務科技定義為旅館的「自助式入住櫃台」，以延伸科技接受模式為理論基礎，加入「個人創新性」為外部變數，探討影響旅客使用旅館自助服務科技之因素。 本研究問卷採用網

路形式發放，本研究共回收 482 份問卷，剔除填答不完全以及未使用過之填答者的無效問卷 122 份，有效問卷為 360 份，並以 spss 軟體進行分析，結果如下: 「主觀規範」、「任務相關」、「輸出品質」、「成果展示」和「知覺有用性」呈正相關，「知覺易用性」和旅館自助式入住櫃台的「知覺有用性」具正向關係。旅客對「知覺有用性」、「知覺易用性」感受越高，則「使用意願」也越高。而「個人創新性」在「知覺有用性」和「使用意願」之間以及「知覺易用性」和「使用意願」之間具有調節作用。

人工智慧應用於汽車行駛狀態之聲紋辨識

為了解決ai-1胎壓建議的問題，作者劉元恩 這樣論述：

本研究針對車輛聲紋故障提出一套早期預測系統，透過不同的機器學習方法實現故障特徵分類。現今5G世代的興起，車聯網的加速發展，自駕車將勢必成為未來趨勢。利用物聯網系統搭載即時故障診斷就能有效確保駕駛人安全，也能對鄰近車輛發出警訊。本論文的實驗數據是應用聲學感測器量測實際車輛常見的21種不同故障原因狀態，包含引擎系統、傳動系統及輪胎異常等故障類別。實驗分成兩大部分，第一部分針對15種引擎狀態，使用時域分析法中的階次分析(Order Analysis)以及頻域分析法線性預測編碼 (Linear Predictive Coding, LPC )進行濾波得出聲紋特徵，運用深度學習網絡辨識兩者濾波法的差異

。第二部分，針對車輛引擎及輪胎共16種聲音特徵的萃取，使用線性預測編碼 (Linear Predictive Coding, LPC )將連續時間信號轉換成頻譜後建立聲紋特徵數據集(Feature Dataset)。使用主成分分析方法(Principal Component Analysis, PCA)實現於聲紋特徵數據集，應用整合非監督式學習法將相似的特徵為各個主成分集，使故障分類辨識率再提升並縮減訓練時間。最後使用深度學習網絡(Deep Neural Networks, DNN)將聲紋特徵分類，應用兩種激活函數(Relu，Selu)並從中比較其差異。本研究採用主成分分析法結合深度學習演算法

等架構。進行交叉比對驗證，異常情況辨識效果可高達99%。