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台中科技大學資訊管理系的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦雷議宗,黃淑惠寫的 雷神主廚的對症健康菜：御廚雷議宗+中西營養師權威黃淑惠，精心設計100道家常宴客菜，以日常飲食方打造不生病體質，從降血糖、控制膽固醇、抗癌、防失智，到平衡免疫力等8大類身心失調，統統搞定 和李逸強,李姿穎的 強協理地產教室都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自常常生活文創 和白象文化所出版 。
中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 傅雙玉的 運用人工智慧辨識IC及異常數據分析預測 （2021），提出台中科技大學資訊管理系關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、卷積神經網路、即時物件偵測系統、自訂視覺、懷卡托智能分析。
而第二篇論文國立屏東科技大學 技職教育研究所 羅希哲所指導 朱耘萱的 技術型高中機械科3D列印專題製作之課程發展與成效評估之研究 （2019），提出因為有 專題製作、機件原理、3D列印、合作學習、探究式教學的重點而找出了 台中科技大學資訊管理系的解答。
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雷神主廚的對症健康菜：御廚雷議宗+中西營養師權威黃淑惠，精心設計100道家常宴客菜，以日常飲食方打造不生病體質，從降血糖、控制膽固醇、抗癌、防失智，到平衡免疫力等8大類身心失調，統統搞定
為了解決台中科技大學資訊管理系 的問題，作者雷議宗,黃淑惠 這樣論述：
★國宴御廚+營養權威，破天荒聯手打造對症健康菜全書 ★針對八大類慢性病提出100道對症健康菜，照著吃，換回身心靈最佳的狀態。 ★ 家庭必備的健康飲食營養寶典，隨時翻查，隨時上菜。 「健康之道就是對症下菜」，長年在電視上教大家做健康菜的國宴御廚雷議宗，終於出了他的第一本健康飲食書，把累積數十年的深厚廚藝，全數躍然紙上。整本書以台灣在地食材為本，搭配西方營養學和中醫藥食的知識，創新出一百道好吃、美味又營養的健康食療方。 這一道道對症健康菜然都是有所本的，什麼樣的食材、可以治療什麼病症？不同食材的搭配、可以撞擊出什麼樣的功效？因此特別請到中西醫營養學權威黃淑惠營養師，
抽絲剝繭，每一道菜裡用到哪些關鍵食材，具備什麼樣的營養功效，不同食物的搭配如何產生1+1大於2的協同作用，毫不藏私地分析給讀者，讓你吃美食的同時，也要長知識。 除了100道健康菜，書中有雷神主廚的人生故事，如何從國宴御廚華麗轉身為富有使命感的健康主廚；黃淑惠營養師則把畢生的營養學功力，用淺顯的文字告訴你食物的營養功效、怎麼烹調可以保留最多營養素、關於對症食療有哪些迷思，還有最特別的是精密分析「食物協同作用」，選擇彼此互補的食物就可達到營養加分、威力加成的功效。 本書將這100道對症健康菜針歸類為八大類，方便讀者隨時查找，照著吃，換回身心靈最佳的狀態： 1.血液循環(心臟、血
脂、血壓、血糖) 2.排毒代謝(肝臟、腎臟、肺臟、皮膚) 3.消化系統(消化症狀、食慾、便祕、腹瀉) 4.內分泌系統(荷爾蒙、肥胖、身高、生理期、女性調養、衰老) 5.關節骨骼(骨頭、關節、肌肉) 6.免疫系統(發炎、過敏、感冒、免疫力、癌症) 7.大腦保健(失眠、疲勞、壓力、注意力) 8.感官(眼、耳、鼻、口) 這是一本完美的食療事典。不管你是愛吃肉類，還是愛吃海鮮、魚類以及蔬食的人，你都能針對各種病症找到既美味又養生的天然料理，來照顧自己、也照顧家人的健康。 各界人士熱烈推薦，絕讚保證 于美人/ 名主持人 王明勇/ 自然法則創辦人 江
坤俊/ 敏盛醫院副院長 吳明珠/ 中醫醫學博士 狄志為/ 資深媒體人 洪素卿/ 醫藥記者 徐榛蔚/ 花蓮縣長 張鳳書/ 知名演員、主持人 陳韶薰/ 健康2.0 王牌製作人 陳潮宗/ 中醫博士 陳欣湄/ 家醫科醫師 鄒瑋倫/ 京華中醫總院長 鄭凱云/ 健康2.0 主持人
運用人工智慧辨識IC及異常數據分析預測
為了解決台中科技大學資訊管理系 的問題，作者傅雙玉 這樣論述：
本研究的目的係運用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)中的三種工具，(1)卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)中Yolov3即時物件偵測系統、(2)Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，以及(3)懷卡托智能分析系統 (Waikato Environment for Knowledge Analysis, WEKA)，對IC的瑕疵進行訓練及測試，進而尋找及預測出IC發生異常的原因。前2項軟體用於IC的瑕疵辨識，而Weka則是利用各種演算法，對IC異常的數據資料進行訓練、建立模型，然後運用及
測試該模型，以預測出IC發生異常的原因。Yolov3即時物件偵測系統，使用LabelImage工具做圖片標示，然後在Google Colaboratory (簡稱Colab) 的環境進行模型訓練和測試。在Yolov3的訓練模式中，總共上傳608張IC圖片，做了4個階段的迭代次數比較；最後一次迭代次數為16,440，總損失函數為0.0413，平均損失函數則為0.0488；在每階段做完訓練後，各抽樣好與壞的圖片，計算其辨識成功率，在最終辨識結果方面，總平均辨識率已從71% 提高到98%。Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，係使用智慧型Labeler做標示，優點是單一
分類的物品可以整包上傳後只要標示一次，即可訓練及測試這些圖片。本研究的自訂視覺模型的訓練及測試，總共分了6個階段，從張數30張增加到943張的圖片進行階段性比較，其最終辨識結果，AP(average precision)平均精度已自83%提高到98%。在Weka模型訓練及測試中，選取Logistic、Multilayer Perceptron及J48這3種演算法對所收集的IC異常數據進行模型訓練及測試，從而分析及預測IC發生異常的原因和實際數據結果是否相符。本研究分別使用了第1階段32筆、第2階段42筆數據做訓練，建立起訓練模型，Logistic和Multilayer Perceptron演算
法的訓練模型，其分類正確性都是100% 精確，而J48演算法的訓練模型，其正確分類的結果從87.5%提高為90.48%。後繼於建立起的訓練模型，再分2階段投入10筆和5筆的測試資料集進行測試及預測。由取得的預測結果可知，以Logistic 演算法的訓練模型其精確度最高最適合作為本研究的預測。
強協理地產教室
為了解決台中科技大學資訊管理系 的問題，作者李逸強,李姿穎 這樣論述：
靠房地產發家致富的各種眉角，讓房仲NO.1的強協理為您逐一解析！ ◎中部仲介的佼佼者「強協理」，簡單明瞭卻系統完整的說明，投資不動產的聖經！ ◎第一次買房就翻轉人生！買賣房屋應注意哪些事項？自住、自用、置產、投資理財？ ◎教你聰明存房子，從無殼蝸牛變房東，有土斯有財，累積房地產，發家致富！ 讓你第一次買房、投資不動產就能輕鬆上手 投資書籍數十種，本書是專講房地產投資的實務經驗工具書， 結合了強協理的實戰經驗和李博士房產買賣投資心得分享， 成功的投資經驗，是你晉升房東的捷徑！ 本書深入的解析房產投資妙絕， 對各項房地產的產品特色、類別、
功能、市場、環境、變化， 還有投資入門的絕竅，以及財務槓桿運用， 利潤分析等，剖析得更為透徹。 買賣雙方、房東、房客，即便對房地產不熟悉的朋友， 都能夠快速地了解市場上各式各類的商品， 也是房仲從業人員必看的一本絕佳工具書。 推薦好評 我從事房地產近40年，在中部，看到仲介的佼佼者就是本書作者「強協理」，年紀輕輕卻有兩把刷子，著實不簡單，對於帶領仲介初學者入門或是對不動產買賣交易行為的專業，其均有一套完整、淸楚、簡單、明瞭易懂的解釋說明。——巨匠建設事業開發有限公司董事長 林財源 本書很適合買賣雙方、房東、房客，即便對房地產不熟悉的朋友能夠快速地了解
市場上各式各類的商品，也絕對是一本房仲從業人員必看的一本很好的工具書。——強石建設有限公司董事長 黃鉉原 在資訊爆炸的時代裡，仲介不再是提供低廉平價的服務，而是走向精緻化、客製化的道路，能夠提供產品差異化，提升價値，眞正能夠滿足顧客需求，達成客戶目標。——鼎泰興業股份有限公司總經理、帝寶大飯店股份有限公司總經理 劉乃欣 本書有幾項的優點，從認識房地產到如何選擇自己自住或投資的標的物，以及分享各種物件的優缺點及投資心法。——普德淨水總經理 莊浚楓／普德淨水經理 莊宥琥 本書用易懂的文字，深入淺出，有系統的讓讀者通盤瞭解。李協理在業界深耕多年的「臺下十年功」，今天能如此言簡
意賅卻又精闢的呈現，眞的是初心者了解房市的福音。——臺中市大墩老人養護中心院長 吳國輝 本書中深入淺出的文字解說給初學者從對挑選新屋、整修舊屋的觀察評估到前景的預期估價都有精闢切入要點及解析，對於市場品牌佔有的資訊完全透明呈現。——投資達人 張育敏 「千金難買早知道，萬般無奈想不到」。顯然早知道是一件難事，所以也顯示了先一步洞察事實的重要性，感謝強協理適時放出一道強光，讓我們在理財的道路上可以成為先知先覺的房市理財人。——美商捷普綠點高新科技股份有限公司台中廠營運處長 蔡佳樺 強協理地產教室是兩位資深房仲業的經理人，梳理深耕多年的工作經驗，以最貼近市場的在地觀點，深入淺
出為讀者精闢的分析市場現況、通路與交易投資心法。——逢甲大學商學院特聘教授 羅芳怡
技術型高中機械科3D列印專題製作之課程發展與成效評估之研究
為了解決台中科技大學資訊管理系 的問題，作者朱耘萱 這樣論述：
本研究目的在於結合3D列印的實務製造，並結合技術型高中機械科-專題實作課程和融入機件原理專業知識的章節，其課程發展與歷程評估成效，以提供給相關工業科系之教師未來作為專題課程之參考依據；研究設計以部訂必修-機械專業科目機件原理「凸輪機構」為主題，以教學講述與活動引導學生合作學習，並於專題發表中評估學生學習效益；研究資料包含教案設計與修正、教學歷程、學生、課後心得與報告、課程問卷回饋與專題成果評鑑…等，協請機械相關科群之教師進行課堂觀察2次與學生專題製作共評其課程效益；最後由研究者教師本人反思教學設計與撰寫其研究結論與相關研究建議。