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這兩本書分別來自大碩教育 和大碩教育所出版 。
南臺科技大學 資訊管理系 鄭鈺霖所指導 丁修晨的 整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統 （2021），提出工程科學系關鍵因素是什麼，來自於群眾智慧、路面偵測、APP、路面顛簸。
而第二篇論文國立勤益科技大學 資訊管理系 董俊良所指導 黃俊傑的 植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例 （2021），提出因為有 石英振盪器、銲線、支援向量機、品質分類的重點而找出了 工程科學系的解答。
最後網站研究所碩士班歷屆考古題則補充：編號, 學校系所, 考試科目, 年度, 下載. 23401, 國立成功大學-工程科學系碩士班乙組, 工程數學, 97, 工程數學. 23402, 國立成功大學-工程科學系碩士班乙組, 計算機概論 ...
研究所2023試題大補帖【熱力學與流體力學】(109~111年試題)[適用臺大、清大、陽明交通、成大、中央、中正、中山、北科大研究所考試]
為了解決工程科學系 的問題，作者大碩研究所師資群 這樣論述：
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工程科學系進入發燒排行的影片
本集主題：做對、做好、做完－來賓：吳俊仁 館長
國立海洋科技博物館館長
國立臺灣海洋大學系統工程暨造船學系教授
吳館長從小住台南歸仁六甲村念歸仁國小，才念完一年級就全家搬到台南市區，本來他一直認為國語講的不標準，是因為國小轉學，學習有中斷的關係，後來他才知道他的口音是歸仁六甲村的特殊口音。國中念市區的建興國中，他國二就被分入升學班，全班55人，45人考上台南一中，10人考上台南二中，他原來是老師認定一定會考上一中的，他卻因為太緊張而意外考差。他國中曾經最好的同學考上了台南一中，在暑假期間卻不想接近他。讓館長非常難過挫折感也相當大。
到了高中他不一樣了，他記取教訓，課前一定先預習、上課認真聽、然後放鬆心情學習，所以他高中沒有補習，大學一樣考上成功大學工程科學系，他也提到念書到底要不要有興趣，他以自己為例，他念工程科學系當時也沒有興趣，只是不想重蹈覆轍，所以他選最有把握的理工，如果念書想著未來能為社會做一點貢獻、助人（日行一善），或是每一科都考100分（榮譽），自然就會有興趣，這和我們童軍精神完全的符合。大學畢業時，同學討論著畢業後要考那…，有人說台大很難考…他因為榮譽心和認真不服輸的精神，所以他想是有多難考，就再試試考台大，也順利考上台大研究所，也是在學生舞會認識另一半然後結婚，當兵也有故事分享，一直談到退伍後入中山科學研究院，然後工作二年再出國念博士，學成歸國就入國立臺灣海洋大學任教，一直到最後做到副校長，然後再接館長。
他總結他一生的態度就是對任何事情 #做對、#做好、#做完，事情一定要做對的事，再來想盡辦法把事情做好，最後才是做完。他的精神感染了海科館員工，大家都有相同的使命感，要把海科館經營的有聲有色。
整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統
為了解決工程科學系 的問題，作者丁修晨 這樣論述：
為了維護民生及企業用的管線，政府不得不經常進行道路的開挖，但在修補與鋪設的過程中，有可能發生道路工程品質不一與氣候影響等情況，造成路面不平整、高低差等問題的發生，道路的不平整，不管是對機車駕駛還是汽車駕駛，都會影響到行車的體驗，以及機車騎士的安全，每年都能從新聞中看見，因道路顛簸或坑洞所造成的交通意外。機車騎士往往會因為不熟悉路況或是天色影響導致視線不佳，造成駕駛無法確切地得知路面情況，提前避開路面顛簸位置，進而發生危險。 本研究結合群眾智慧概念以及手機三軸加速度計(Accelerometer)的功能進行道路異常的資訊蒐集，在開發異常路面偵測APP的過程中，也同時進行了使用者意
願度的問卷調查，該問卷用於探討該異常路面偵測APP開發後是否會有民眾有意願使用，以及進行異常路面偵測APP的功能調整。本研究除了利用大眾都有的智慧型手機來進行路面偵測的作業，也結合群眾智慧之概念，透過群眾的力量，擴大蒐集資訊的範圍與資訊的準確率。
研究所2023試題大補帖【工程力學】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、清大、成大、中央、中正、中山、北科大研究所考試]
為了解決工程科學系 的問題，作者大碩研究所師資群 這樣論述：
【試題大補帖系列熱賣中！】 不容錯過的上榜必備好書在這裡！ 精選多間名校研究所歷屆考題，讓你省去到處尋找考古題的煩惱！ 試題按照年度排列，迅速掌握出題方向 每道題目提供完整解析，測驗、複習一把罩 本書收錄國內各重點大學研究所109~111年【工程力學】共三年試題含解析。 本書收錄學校：臺灣大學、陽明交通大學、清華大學、成功大學、中央大學、中正大學、中山大學、臺北科技大學 本書特色 1.補班名師解題，不用三顧茅廬立即獲得大師精準考題解析。 2.多年度試題一次收錄，輕鬆練習歷屆試題。 3.一題搭配一詳解，演練有錯立即修正，加深印象。
植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例
為了解決工程科學系 的問題，作者黃俊傑 這樣論述：
銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧
高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。