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世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 吳翠鳳所指導 林昱德的 使用理財機器人的行為意圖之研究 （2022），提出台中自動化展2022關鍵因素是什麼，來自於UTAUT、理財機器人。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出因為有 PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析的重點而找出了 台中自動化展2022的解答。
使用理財機器人的行為意圖之研究
為了解決台中自動化展2022 的問題，作者林昱德 這樣論述：
本研究以探討使用者使用理財機器人之使用行為相關研究，目的為探討使用者使用因素，提供未來後續業界之參考，以及找出現階段理財機器人使用者的描述性統計分析。本研究以有使用過銀行推出之理財機器人作為研究對象，於 2022年 7月 14日於網路進行正式問卷投放，回收後進行資料分析，經過問卷後台揭露，本次問卷研究投放人數為 4765 人，回收 490 份問卷，有效得 387份，有效回收率為 78.79%。研究架構以 UTAUT2 為基礎，並加入感知風險成為新的會影響使用意圖的因素。研究結果顯示，績效預期、社群影響、促進條件、價格價值以及習慣會對行為意圖產生顯著正向影響；努力預期以及感知風險對行為意圖則是
沒有影響；行為意圖以及習慣對使用行為有顯著正向影響；促進條件對使用意圖則無影響。希冀本研究可以作為相關單位的參考依據。
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決台中自動化展2022 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。