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逢甲大學 土木水利工程與建設規劃博士學位學程 周天穎、葉美伶所指導 阮國輝的 整合元啟發優化法及機器學習演算法於地理空間分析之應用以越南北部森林火災為例 （2020），提出AMIRO關鍵因素是什麼，來自於地理信息系統、森林火災敏感性、基於人工生態系統的優化器、梯度提昇機。

而第二篇論文國立中興大學 土木工程學系所 蔡慧萍所指導 王畊貴的 運用長短期記憶神經網路模型(LSTM)預測雲霧森林植被生長狀態之應用－以雪霸國家公園為例 （2020），提出因為有 雲霧森林、氣候變遷、常態化差異植生指標、長短期記憶神經網路模型的重點而找出了 AMIRO的解答。

最後網站Amiro: Best LED lighted makeup mirrors and beauty instruments則補充：Amiro established in 2015 is a cutting-edge global innovator in beauty device. Over the years, we've been devoted to creating the finest products for home ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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整合元啟發優化法及機器學習演算法於地理空間分析之應用以越南北部森林火災為例

為了解決AMIRO的問題，作者阮國輝 這樣論述：

如今，森林火災是最常見的環境危害之一，在氣候變化下嚴重破壞了生物多樣性。在世界上，許多研究驗證各種演算模型來預測森林火災的影響。但是，由於不同區域的地形、氣候與社會因素之間的複雜關係，目前仍沒有適用於所有地區的森林火災模型。故本研究的主要目的是提出一種新的混合機器學習模型，該模型基於梯度提升算法與人工生態系統的優化，用以提高森林火災敏感性評估中資料集(dataset)的準確性，資料集大小和處理時間。本研究以越南奠邊省被選為研究區域。從NASA主動火災資料庫中收集158次歷史森林大火，並分析了13種影響因子；包括DEM、坡向、坡度、曲率、NDVI、NDWI、與住宅的距離、道路的距離、到河岸的距

離、溫度、雨水、濕度以及風向等因子訓練模型。透過與其他現有模型進行比較來評估本研究模型的正確性。包括Random Forest、 Random Subspace、AdaBoost，Bagging，使用均方根誤差（RMSE）的裝袋，接收器工作特性下的面積（AUC），總精度（OA），留一法和K折交叉等的驗證。結果說明，本研究之模型AUC分別為0.9705和0.958、0.905、0.94.5、0.938，較其他模型更為有效與適用。此外，最終模型還確定，距居住地的距離，距道路的距離和DEM是影響森林火災敏感性的三個最主要因素。所提出的模型可以為提高森林防火的有效性，保護生態，森林和人力資源開闢新的方

向。

運用長短期記憶神經網路模型(LSTM)預測雲霧森林植被生長狀態之應用－以雪霸國家公園為例

為了解決AMIRO的問題，作者王畊貴 這樣論述：

雲霧森林(cloud forest, CF)被定義為常年有霧的森林，其中的霧水於乾季與濕季時都對植物和森林蓄水量相當重要，又因其特殊的環境特徵，雲霧森林中含有相當高比例的特有種動植物。臺灣的60%土地都為森林，近年來的全球暖化及氣候變遷已對森林生態系產生了不同程度的影響，但雲霧森林的趨勢和未來的變遷仍屬未知。因此，本研究以具有代表性的雪霸國家公園作為研究區域，探討其植被、雨量及氣溫之時間序列趨勢，再依其時間序列資料，以長短期記憶神經網路模型(LSTM)進行雲霧森林植被生長狀態預測分析。具體而言，本研究採用2001-2017年中級解析度成像分光輻射度計(MODIS)的常態化差異植生指標(Nor

malized Difference Vegetation Index, NDVI)，配合雨量和氣溫時間序列資料，以曼-肯德爾趨勢檢定(M-K test)、季節性曼-肯德爾趨勢檢定(S M-K test)和增加季節性趨勢之斷點分析法(BFAST)，進行趨勢和斷點分析。再依其時間序列資料，建立LSTM模型進行植被生長狀態預測分析。研究結果顯示，雪霸國家公園整體植被生長越來越好，NDVI呈上升趨勢；雨量、平均溫與最低溫呈上升趨勢；最高溫呈下降趨勢。LSTM模型以最高溫作為參數時，模型預測能力佳，達MAPE準確度評估指標4.462%。針對未來2021年至2100年之氣候變遷情境，依典型濃度路徑(Re

presentative Concentration Pathways, RCPs)中4種(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5)不同暖化程度以及4種植群(人工植被、針葉林、針闊葉混生林、闊葉林)進行分析。結果顯示，雪霸國家公園未來NDVI在暖化情境RCP2.6及RCP4.5時會上升，但於RCP6.0和RCP8.5時有下降情形；NDVI變動的程度隨暖化程度加劇而漸增，並且在春季變化較大；雨量及最高溫也呈增加趨勢，另外於植群種類中，針葉林對氣候變遷的反應最大，也間接反映出雲霧森林對於氣候變遷的敏感性。未來氣候變遷中4種植群之雨量與NDVI大多為負相關(-0.09至-0.20,

p ＜0.01)，最高溫與NDVI皆為正相關(0.19至0.37, p ＜0.01)，並且在最高溫上升2.21°C時相關係數達到最高(p ＜0.01)。本研究對於臺灣雲霧森林的過去變化深入了解，並分析其未來可能的生長情形，對臺灣森林保育未來的變遷調適和永續經營發展具有正面助益。

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