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國立中興大學 資訊管理學系所 林詠章所指導 鍾韻茹的 適用於藝術品所有權持分之區塊鏈智慧合約之研究 （2020），提出GA 事件跟踪關鍵因素是什麼，來自於區塊鏈、Hyperledger Fabric、藝術品市場、共同持有。
而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 蔡宛珊所指導 劉文嘉的 結合EFDC與雙向隨機顆粒軌跡模型在颱風事件中辨認泥沙潛勢來源區域 （2020），提出因為有 環境流體動力學規範（EFDC）、懸浮泥沙濃度、後向隨機粒子跟踪模型、可能的沉積源的重點而找出了 GA 事件跟踪的解答。
適用於藝術品所有權持分之區塊鏈智慧合約之研究
為了解決GA 事件跟踪 的問題，作者鍾韻茹 這樣論述：
藝術市場每年都有大量資金在交易所流通。無論線上還是線下，都沒有正式的藝術品轉讓記錄，也沒有有效的監管體系。藝術品市場非常重視藝術品交易的歷史記錄。藝術品的真偽也是鑑別的重要依據。結合區塊鏈技術的共同所有權和應用，每件藝術品都以數字產權的形式記錄在鏈上。跟踪記錄藝術品交易的特徵，可以更好地讓買家了解藝術品交易信息。智能合約用來定義交易流程的流程也用來定義藝術品持有量，讓持有者不僅僅是一個人，更貼近的各個階層的人。本文提出了一種結合區塊鏈技術的藝術品市場交易系統，利用區塊鏈不可篡改、可追溯的特性，降低第三方操縱藝術品價格真實性的可能性，並將其應用於藝術品市場。本研究使用基於Hyperledger
Fabric的區塊鏈技術構建藝術品交易系統。 Hyperledger Fabric 平台在交易執行和驗證方面有很好的表現。編寫智能合約考慮了藝術市場定義功能的需求。記錄共同持有的交易信息，記錄事件的當前狀態，可以完善當前的藝術品市場體系。
結合EFDC與雙向隨機顆粒軌跡模型在颱風事件中辨認泥沙潛勢來源區域
為了解決GA 事件跟踪 的問題，作者劉文嘉 這樣論述：
近年來，水庫淤積已成為重要的環境問題。水庫流域的脆弱性和過度開發是造成水庫淤積的原因。颱風事件發生時，除了大量泥沙從上游輸送到庫區外，密度流可能會演變，這將在一段時間內迅速增加濁度程度。尤其是台灣北部重要水利工程之一的石門水庫，已面臨泥沙可能在未來幾十年填滿的危機。因此，為了將水庫容量維持在可操作的範圍內，石門水庫泥沙輸移模式將利用三維環境流體動力學代碼 (EFDC) 進行建模以量化 2016 年颱風 MEGI 期間的泥沙濃度。在這項研究中，遺傳算法（GA）與 EFDC 相結合，可以通過生物演化過程客觀地尋找最佳參數。因此，EFDC的校準和驗證是通過在參數優化算法的幫助下比較兩組獨立的基於事
件的水動力和泥沙濃度數據來進行的。接下來，將後向隨機粒子跟踪模型（BF-SPTM）進一步納入 EFDC 水動力和原始泥沙輸移模塊，以檢查泥沙粒子潛在來源的可能性。模擬結果有望為流量調節提供更精確的釋放時間，以確保有效去除密度電流的渣。由於水庫可能存在沉積源，因此可以實施有效的土地利用變化和限制風險易發地區的過度開發，以減少進入水庫的沉積物產量。預計 BF-SPTM 與 EFDC 的結合可用於模擬颱風事件中的沉積物輸送，並提供適當的水庫管理替代方案。