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巨 亨 網 光罩 資訊的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Compton, Eden Francis寫的 Anti-Trust 和Godoroja, Lucy的 A Button a Day: All Buttons Great and Small都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
僑光科技大學 資訊科技研究所 劉柏伸所指導 趙名豐的 大型TFT-LCD光罩佈圖自動化之研究 （2010），提出巨 亨 網 光罩 資訊關鍵因素是什麼，來自於TFT-LCD、光罩、圖形處理。
而第二篇論文龍華科技大學 工程技術研究所 陳詩豐所指導 賴俊志的 倒傳遞類神經網路應用於TFT-LCD黃光製程瑕疵分類 （2010），提出因為有 倒傳遞類神經網路、瑕疵分類、TFT-LCD、自動光學檢測的重點而找出了 巨 亨 網 光罩 資訊的解答。
Anti-Trust
為了解決巨 亨 網 光罩 資訊 的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：
Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard
Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.
大型TFT-LCD光罩佈圖自動化之研究
為了解決巨 亨 網 光罩 資訊 的問題，作者趙名豐 這樣論述：
為了大量生產液晶顯示面板中的TFT Array和彩色濾光片，必須利用光罩的Photolithography技術，將光罩上的圖形轉換到液晶顯示面板基材上。因此光罩的規格對液晶顯示面板的品質具有決定性的影響。光罩製程簡單來說，是在石英基板（Blanks）上塗上光阻材料，利用雷射或電子束設備描繪出所需的各種圖形(Geometry)，並且進行顯影(Developing)的製程，去除掉基板（Blanks）上已曝光的光阻材料，再透過蝕刻(Etching)的製程，去除掉不被光阻材料覆蓋的鉻膜(Chrome)，最後再清洗殘留下來的光阻材料，光罩便會依照鉻膜的線路，讓Geometry留在玻璃基板上。面板製造廠
，利用此光罩，當做生產液晶面板的母版。與照相原理相同，如同利用底片能夠洗出數千張之照片，利用類似照相的原理，光罩能夠在TFT-LCD的基材上產生電子迴路而實現大量生產。如同底片品質的好壞會左右照片的品質般，光罩的品質，亦是左右液晶顯示面板品質的最主要關鍵。在光罩生產前，必須要做光罩的圖形處理，若光罩處理圖形錯誤，則後續光罩的製作及TFT-LCD的量產，將全部錯誤，錯誤的光罩圖形處理，將造成光罩廠及TFT-LCD廠的巨大損失。大型TFT-LCD光罩圖形處理複雜度，主要是在光罩有各種不同的尺寸，每種不同尺寸又會因為各種不同客戶的需求，而有不同的佈圖，一般而言，光罩公司會有上百種不同的光罩佈圖，因而
增加人為錯誤的機會。因此本研究將著重在大型TFT-LCD光罩佈圖自動化之研究，透過光罩佈圖自動化之後，可將光罩圖形處理過程標準化，並可簡化圖形處理的複雜度，減少人為錯誤。本研究將定義光罩處理的標準檔，此標準檔將適用於各種尺寸的光罩圖形處理，之後設計GDSII資料處理程式，讀取標準檔，可將客戶的條碼、光罩的標題、光罩的序號、光罩公司的名稱、光罩製造日期等圖形資料與客戶的設計圖檔(GDSII)整合成為一個完整的光罩向量圖檔，做為光罩生產使用。
A Button a Day: All Buttons Great and Small
為了解決巨 亨 網 光罩 資訊 的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：
Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.
倒傳遞類神經網路應用於TFT-LCD黃光製程瑕疵分類
為了解決巨 亨 網 光罩 資訊 的問題，作者賴俊志 這樣論述：
本研究主要是使用第五世代TFT-LCD廠之自動光學檢測設備 (Auto Optical Inspection，簡稱AOI) ，針對尺寸 1100*1300mm 之基板 (Substrate) ，於有效區域 (Active Area) 做影像掃描檢查，並利用放大倍率10倍之電子顯微鏡 (Microscope) 取得之照片，以倒傳遞類神經網路針對瑕疵做檢測分類。檢測分類系統的開發是以MATLAB為影像處理工具，並設計倒傳遞類神經網路，結合Visual Basic 為人機介面，判斷並呈現出檢測結果。瑕疵分類主要針對陣列工程黃光製程 (Array Photolithography Process)
的第二層光阻殘留 (AS-Residue) 、第二層大面積光阻殘留 (AS-BPADJ) 、第三層光阻殘留 (M2-Residue) 這些瑕疵檢測及分類。在處理程序方面，先將AOI Microscope鏡頭拍攝解析度640*480 Pixel的影像，選取包含正常 (Normal)之四種瑕疵種類，利用MATLAB軟體，做影像二值化處理以及Blob Analysis，再以倒傳遞類神經網路訓練之後，將各瑕疵照片及其像素值，以及輸入層、隱藏層到輸出層之權重值和偏權值，代入Visual Basic軟體，由Visual Basic呈現瑕疵判定 (Judge) 結果，判定結果則包含本實驗的四種瑕疵分類。最後
實驗結果證明，不需過於複雜之處理程序，僅以影像處理加上倒傳遞類神經網路訓練，便能夠迅速且準確的將TFT-LCD Array Photo製程的四種瑕疵做分類，如此可減少利用人工判定所需付出的各項成本。