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國立陽明交通大學 電子研究所 侯拓宏所指導 宋耘的 應用於物件偵測之抗變異三元電阻式記憶體內運算巨集單元設計 （2021），提出model y關閉電源關鍵因素是什麼，來自於電阻式隨機存取記憶體、記憶體內運算、物件偵測。
而第二篇論文中華科技大學 土木防災與管理碩士班 何明因所指導 邱仲育的 大學生職業安全工作態度之相關探討:以中華科技大學為例 （2021），提出因為有 安全性格傾向、安全衛生態度的重點而找出了 model y關閉電源的解答。
應用於物件偵測之抗變異三元電阻式記憶體內運算巨集單元設計
為了解決model y關閉電源 的問題，作者宋耘 這樣論述：
隨著人工智慧的蓬勃發展，許多有關於人工智慧的應用相繼出現，例如圖形辨識、語音辨識、物件偵測等等都與人工智慧有關。而這些應用皆是以神經網路的形式實現，在神經網路中須以大量特徵及權重值進行的乘加運算，並在多次訓練的過程中漸漸找出最佳解。但由於傳統的馮·諾伊曼架構中，運算單元及記憶單元是分開的，這使得在處理大量神經網路數據的過程中，在運算單元及記憶單元來回搬運資料的過程消耗了大量的時間及能量，我們稱之為馮·諾伊曼瓶頸，因此記憶體內運算的架構被提出，使用記憶體進行運算可以減少搬運大量數據所消耗的能量及時間。我們使用電阻式隨機存取記憶體來儲存神經網路的權重，因電阻式記憶體為非揮發式記憶體，可在關閉電源
時仍可保持其權重，且架構簡單、面積小、讀取速度快，上述皆為我們選用電阻式記憶體的原因。然而記憶體內運算架構中仍面臨許多挑戰，例如電阻值的變異、周邊電路的變異性及非線性問題，使得記憶體內運算結果不準確進而影響到其應用之表現。本篇論文首先根據前版本晶片之量測結果找出問題，並在架構上進行優化，例如使用三元權重值取代二元權重值以對抗電阻值變異性造成的影響，並簡化周邊電路，以減少其變異性。此外，與演算法團隊合作，在訓練及推理過程中考慮各種非理想效應於模型中以達到更好的效果，並完成巨集單元設計。考量各種非理想效應後，物件偵測模型之平均精準度為61.56。此外，此巨集單元可達到444.064 TOPS/W的
能量效率與24.943 TOPS/mm2的面積效率。最後，我們將電阻式記憶體巨集單元與數位電路進行系統單晶片整合並完成晶片下線。
大學生職業安全工作態度之相關探討:以中華科技大學為例
為了解決model y關閉電源 的問題，作者邱仲育 這樣論述：
本研究之目的在探討某大專校院學生打工或實習之安全性格傾向及對工作安全衛生態度之影響關係。本研究經由文獻探討，瞭解有關工作安全及衛生態度之相關理論，建構本研究之理論基礎，並運用問卷調查法，以某科技大學同學為調查對象，進行本研究實證研究的資料蒐集，所得結果除了以百分比來表示基本資料的分布情形外，並透過平均數、標準差，來瞭解同學之安全性格傾向，以獨立樣本ｔ考驗、單因子變異數分析等統計方法進行各項研究假設之考驗，以瞭解同學安全衛生態度的傾向並探討同學安全性格傾向與工作安全衛生態度的關聯性，並探究兩者間之加權因子，以建議同學工作時注意勞工安全衛生態度。研究結果顯示：(1)「安全性格傾向」之工作專注性中
男生顯著較女生容易分心；(2) 「工作安全理念」中女生有3項工作安全理念顯著高於男生；(3) 「工作安全行動力」部分，顯示安全衛生工作公德心、主動性、自我肯定部分女生顯著高於男生；(4) 無職場教育訓練經驗的同學顯著比有職場教育訓練經驗的同學在主動參與安全衛生學習活動要高，也較不會被外物所分心(5) 「工作安全理念」有3項及上「工作安全行動力」做好安全衛生工作，能使自己免於受傷害之認知，有打工經驗平均顯著高於沒有打工經驗的同學(6) 「安全衛生習慣」第2項我有隨手關閉電源的想法, 商管學院平均顯著低於工程學院及航空學院(7) 工作專注性第2項我不容易被外物所分心項目中，健康學院平均顯著高於工程
學院及航空學院。(8) 以「工作安全行動力」為應變數，「工作專注性」、「安全衛生習慣」、「工作安全理念」為自變數數進行以逐步迴歸共同解釋變異量為62% (9)依據準化係數beta=0.493值可以看出對於「安全行動力」影響最大的是「安全理念」。關鍵詞: 安全性格傾向、 安全衛生態度