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基於深度學習之公共影像對天候分析

為了解決fsk at評價的問題，作者王子威 這樣論述：

天氣是一個很有意的研究對象，雖其本身較為複雜、連續且非線性的動態信息。在平常生活上面的應用到特殊領域上面的科技應用，沒有不需要對天氣進行一定程度上的分析。但是，由於大氣運動過程中所發展出的隨機性極大以及今天的科學也沒有對大氣的一些現象有確切的證實，所以在天氣預測上仍有存在一定的誤差。目前，天氣分類大多運用較貴的傳感器去完成，而且偵測特定的天候都需相對應的傳感器，例如：溫濕度傳感器、雨量傳感器等。為了降低設備成本，且避免使用眾多儀器，我們希望統一使用電腦視覺技術來偵測所有天候狀況，通過公共影像，來精準地對天氣情況進行分析。本文是採用 Keras 進行深度學習。將在公共網絡上收集來的影像，然後對

影像數據進行了一個大致的整理，有一些影像連我自己都分不清楚是什麼類別，就手動刪除，將做 4 個分類：霧，雪，雨，晴。使用 Python 進行編號處理。轉換圖片像素，使其大小一致。將影像轉化為數組形式，進入神經網絡進行模型訓練，增大樣本容量和增加訓練次數提高精度。最後選擇裁剪好像素的影像上傳，得出分析結果。

以台灣知識櫥窗之知識管理模式為基礎建構企業內部智慧資本管理通用模型之初期探討研究

為了解決fsk at評價的問題，作者曾立楷 這樣論述：

　人類文明已邁入第三波經濟的時代，人們所熟知的經濟法則正逐漸改變，企業營業額的成長與生產力的提升要素來自於無邊際成本的知識複製，而非擴廠或展店等不動產與人員設備的投資。邁入知識經濟時代，產業競爭模式快速變化，傳統財務報表弁鄔吨w愈來愈薄弱，無形資產有價概念興起，非財務性資訊的揭露在知識型企業評價模式更顯重要，資訊使用者才能夠瞭解到企業真正的價值，智慧資本即欲探討上述價值揭露差距之原因，以及企業價值創造結構之改變。　智慧資本的價值創造基本上可分為四個階段，包括創新研發期、專利申請期、智財維護期及技術商品化期等四階段，導入至實際獲利事實上時間相當漫長，然而在面對以研發為導向的知識時代競爭環境，走

向智權保護乃是企業終需面臨的不歸路。其中結合內部之研發、法務、智權及技轉等單位以及所有外部相關支援機構組織的管理模式，企業始有力量挑戰一系列新興的科技法律之戰，避免因誤觸專利地雷而吃上官司，甚至賠上大筆權利金而失去科技競爭力。　本研究嘗試匯整智慧資本管理推動階段，透過文獻探討台灣知識櫥窗之內涵，進而建構企業內部智慧資本管理模型，藉以提供三點貢獻：一、從文獻探討知識管理的發展沿革與意涵，瞭解知識創新在第三波經濟時代的重要性，從而探討如何透過智慧資本衡量知識型企業的真實價值。二、以知識價值鏈的面向切入，透過智慧資本的理論基礎，探討企業如何透過創造價值，進而瞭解如何利用智慧資本管理創造優勢競爭力。三

、討論知識管理架構下企業內部智慧資本之內涵，擬以建構適用於台灣企業導入智慧資本管理之通用模型，並進行結論與建議。