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國立高雄科技大學 化學工程與材料工程系 蔡政賢所指導 林冠合的 以類神經網路演算評估工業區空氣污染 排放源之研究 （2018），提出不鏽鋼 桶 工廠關鍵因素是什麼，來自於倒傳遞、類神經網路、排放源鑑定、正規化、揮發性有機物。
而第二篇論文明志科技大學 環境與安全衛生工程系環境工程碩士班 王士旻、洪明瑞所指導 林廷縣的 半定量暴露評估工具於室內污染物暴露風險評估之應用 （2017），提出因為有 半定量暴露評估、總揮發性有機物、暴露風險評估、貝氏統計、室內空氣品質的重點而找出了 不鏽鋼 桶 工廠的解答。
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木造住宅的實用結構工法圖鑑：優秀建築公司田中工務店的標準規格書，收錄150種實用的結構工法
為了解決不鏽鋼 桶 工廠 的問題，作者X-KnowledgeCo.Ltd. 這樣論述：
結合性能和設計的高水準木造住宅 將田中工務店豐富建築經驗彙整而成的本書 獻給每位熱愛鑽研細節的木造建築師！ Chapter1 門窗隔扇的訂製 如果很重視通風、採光、開放的視野、房間的連接方式、無障礙設計等要素，就要採用拉門（也包含懸吊門）來作為基本選擇。此外，由於門檻、門楣外觀、把手等也會對設計上的好壞產生很大影響，所以在重視使用便利性的同時，也要留意簡約的結構工法與設計。 Chapter2 木造裝潢／樓梯 木造裝潢的基礎知識為：控制正面部分的寬度，然後一邊消除線條，一邊進行修飾。儘管如此，還是必須掌握性能和功能上必要的構造與尺寸。另外，樓梯最好也採用訂製的，使其融入周
圍的設計。 Chapter3 家具／收納空間 與建築物融為一體的嵌入式家具，不但可以有效利用空間，屋主的滿意度也很高。另外，只要妥善運用金屬零件，以前令人感到棘手的有腳家具，其製作難度不但可以降低，而且能夠在施工現場製作。只要採用簡約的設計，家具就不會變得過於奇怪。 Chapter4 用水處 雖然用水處是市售成品的寶庫，但此部分還是盡量採用訂製的。基本上，只要將箱型構造與一部分市售成品組合起來就能完成，所以值得挑戰看看。在浴室部分，基於維修和保養的考量，在下部採用透過FRP防水工法製作而成的一體成型半套式浴室。牆壁與天花板的裝潢則要多花一點心思，以確保設計感。 Cha
pter5 外牆／外部結構 外牆以鍍鋁鋅鋼板與白沙牆為主。前者具備高耐久度與鮮明的外觀；後者與其他灰泥牆相比，能夠呈現凹凸不平的質感。在停車位方面，基於顧客滿意度的考量，最好製作有屋頂的車庫。考慮到與建築物外觀之間的協調性，所以盡量不使用市售成品，而是採用木質材料來製作。 Chapter6 屋簷／屋頂 由於屋頂與屋簷會對外觀產生影響，所以要重視簡約俐落的設計。基於遮陽等考量，事先在前端製作能掛上竹簾等物的開孔，應該也是不錯的。另外，為了不讓屋頂山形牆或屋簷邊緣變得粗獷，除了要仔細研究細節，同時也要留意外牆和屋頂通風的連貫性、防滲板的位置，以及雨水槽等物的形狀、配置、加工方式等。
Chapter7 陽台 陽台會對外觀的設計產生很大的影響。尤其是扶手部分，依照所採用的材質，外觀給人的印象也會有很大差異，所以在挑選材質時最好要仔細考慮。另外，由於扶手也具備「遮擋來自外部的視線」、「防止摔落」等作用，所以也要好好留意這方面。採用木製扶手時，挑選高耐久度的材料是必須的，在結構工法方面，也要採用「當材料劣化時，可以方便更換」的工法。
以類神經網路演算評估工業區空氣污染 排放源之研究
為了解決不鏽鋼 桶 工廠 的問題，作者林冠合 這樣論述：
以類神經網路演算評估工業區空氣污染排放源之研究學生：林冠合 指導教授：蔡政賢 博士國立高雄科技大學化學工程與材料工程系 碩士班摘 要工廠排放於空氣中的揮發性有機物及臭味物質，常干擾周界居民，即使運用精密儀器追查仍不易確認污染來源。因此，本研究利用類神經網路演算，針對工業區已知排放源及揮發性有機物進行學習與預測，以期能以簡易、快速之程序評估出污染排放源。本研究採用倒傳遞類神經網路模式，利用不鏽鋼採樣桶採樣分析周界之揮發性有機物濃度，作為網路輸入變數資料，進行屏南工業區工廠排放源之訓練、驗證及預測。使用之軟體為EMC-類神經網路系統，並以未正規化之原始資料以及正規化後之
資料分別進行訓練，並以定義之判斷原則，比較輸出值預測之優劣性，尋找最佳之網路模組。根據系統設定參數：誤差容忍度(error tolerance)、隱藏層數(layer)及訓練次數(iteration)，進行正確性判斷、探討及比較訓練結果之優劣性，結果顯示：誤差容忍度值偏低時以正規化模組所得之輸出正確率較佳；誤差容忍度值偏高時以未正規化模組較佳；隱藏層數1~2層以正規化模組較佳，隱藏層數3層以未正規化模組較佳；訓練次數則以500~6000次之判斷正確率較高。除此之外，未正規化資料網路訓練以設定學習率0.2及隱藏層數3層，訓練17974次之結果為最佳模組，訓練500次為次佳模組。正規化資料網路訓練
以設定學習率0.2及隱藏層數2層，訓練10018次之結果為最佳模組；次佳之模組為設定學習率0.2、隱藏層數1層，訓練9655次、4827次及500次，或設定學習率0.2、隱藏層數2層，訓練40074之結果。 整體而言，正規化資料網路訓練後的輸出資料正確性較佳。關鍵字：倒傳遞、類神經網路、排放源鑑定、正規化、揮發性有機物
半定量暴露評估工具於室內污染物暴露風險評估之應用
為了解決不鏽鋼 桶 工廠 的問題，作者林廷縣 這樣論述：
有效評估室內空氣汙染物之暴露風險並適當地採取因應對策，俾利將有限的資源運用在重點防護上，為目前室內空氣品質研究之重要課題。然而利用定量檢測之單次且少量樣本之評估方式，難以全面性且有效的評估室內空氣汙染物之暴露濃度及暴露風險。本研究之目的在於評估半定量暴露評估工具應用於評估室內空氣汙染物暴露風險之可行性，並輔以貝氏統計分析，期使半定量暴露評估工具除可作為室內空氣品質良窳之初步診斷工具外，亦可用來更準確的估計室內空氣汙染物暴露之風險概況。本研究分兩階段進行，第一階段先就某政府機關行政大樓，利用半定量暴露評估工具所獲之量化風險值及定量檢測結果進行相關性分析，來評估及驗證以半定量暴露評估工具進行室內
空氣品質評估之可行性；第二階段則將第一階段建立之方法，實際進行較大規模之實場評估，並利用貝氏統計方法結合半定量暴露評估工具所獲之室內空氣品質量化風險值及巡檢檢驗所獲之定量檢測結果，對室內空氣汙染物實際暴露機率做最可能的估計，以評估室內人員暴露之風險分布。研究結果顯示，半定量暴露評估工具所獲之量化風險值與定量檢測結果具高度相關性，故半定量暴露評估工具應可用於室內空氣品質之初步診斷評估，並可有效預測室內空氣污染物濃度之趨勢。貝氏統計分析結果顯示，各種汙染物之事前機率分布(prior probability distribution)及概似函數(likelihood probability dist
ribution)分布趨勢相當一致，故事後機率分布(posterior probability distribution)之估計結果亦與事前機率分布及概似函數分布相當一致。TVOC、CO2、甲醛、PM2.5、PM10 經貝氏統計分析後，結果皆顯示為第四等級(即暴露濃度分布之第95百分位已超個汙染物之出容許暴露標準)，長期暴露下可能導致健康危害；而O3則有近85%的機率其暴露濃度值(第95百分位)超過0.5倍標準值及另有15%的機率超過其標準值；細菌則有近91%的機率其暴露濃度值(第95百分位)超過0.5倍標準值及另有9%的機率超過其標準值，長期暴露下亦有可能造成健康上之影響；真菌分析結果則顯示
第二等級(即低於0.5倍標準值)。本研究所得之結果將有助於提升室內空氣汙染物暴露風險評估技術，且可協助室內空氣品質管理者在有限之資源下進行暴露風險評估及風險管理，並作為研擬改善方案之依據，以減少錯誤決策之風險。惟本研究僅以辦公大樓為研究場址，若將暴露風險推估之研究結果推論至其他列管場所，則需進一步的研究及討論。