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國立勤益科技大學 企業管理系碩士班 林水順所指導 張廖淑惠的 分析電子商務業者選擇網路平台的因素 （2021），提出新竹市人口2022關鍵因素是什麼，來自於電子商務、AHP層級分析法、平衡計分卡、MOMO、蝦皮。
而第二篇論文國立勤益科技大學 電子工程系 顏孟華所指導 蔡棠介的 生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增 （2021），提出因為有 瑕疵、生成對抗網路、AOI檢測良率的重點而找出了 新竹市人口2022的解答。
新竹市人口2022進入發燒排行的影片
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下午直播加映場！台北市議員 #李明賢 要來跟我們一起聊聊國民黨主席戰的茶壺風暴，還會聊到2022的北市長之爭與台北市的「精準」疫調~~
誰是下一任的國民黨主席？江啟臣、朱立倫、張亞中、卓伯源四個人誰會出線呢？不過我們先來聊聊張亞中選國民黨主席竟然選到送考紀會，這是怎麼一回事？
根據TVBS報導，【 #國民黨黨主席選舉 監察委員會昨天決議，將候選人張亞中移送考紀會查明。張亞中今（14）日親上火線說明，砲轟黨中央因為他民調走高就被送考紀會，甚至可能會沒收他的參選資格，這比民進黨初選當時蔡英文鬥賴清德還要粗暴。張亞中更質疑考紀會的程序與結果，並要求黨中央有人負起政治責任，「我何錯之有？」他提出的所有質疑都可受公評，考紀會卻拿刀亂砍，「黨中央的做法會讓所有黨員寒心！」】
從國民黨主席，到2022選舉，國民黨誰當主席才能讓明年的選舉獲得佳績呢？只是李明賢說要談2022的台北市長選舉，國民黨目前浮上檯面的就是蔣萬安啊，那其他陣營呢？
根據 CTWANT 報導，【五月新冠肺炎疫情大爆發直至七月二十七日，中央流行疫情指揮中心才宣布疫情警戒降為二級，其間疫情釀成八百多人死亡，疫苗政策又爭議不斷，種種因素皆讓綠營政治人物嗅到「民意逆風」，進而改變未來動向，直接打亂台北市、新北市、桃園市和新竹市等近一千萬人口地盤的選舉佈局，尤其是身兼中央流行疫情中心指揮官的衛福部長 #陳時中 ，個人政治聲望有明顯起伏，恐已非民進黨內台北市長的不二人選。】文中還提到，【「陳時中去選桃園市比較有機會，在台北市比較難。」前立委郭正亮也認為，台北市選民的民調最容易變動，很容易受各種議題影響，例如今年底的四大公投，特別是萊豬這項考題，民進黨必輸，其後果就會傷害到陳時中，因此陳時中避開台北，去選桃園比較有機會贏，綠營高層有意將陳時中這一關鍵棋子從台北轉向桃園，這項計畫已在政壇逐漸發酵。】
最後要來談談北市府的精準疫調，根據聯合報報導，【柯文哲今天(13日)被問及新北的防疫作為看法，柯文哲說，不是說台北市神經大條一點，是因為經歷環南市場等群聚，北市防疫能力比以前強太多，甚至北市也有花錢做電信足跡，就曾有確診者太太在旁邊，不會招供曾去汽車旅館，但電信足跡一查，明明就是有在那個地方停留。】
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分析電子商務業者選擇網路平台的因素
為了解決新竹市人口2022 的問題，作者張廖淑惠 這樣論述：
隨著科技發展，網路銷售更是飛躍式的進步，經濟部統計處公告今年度網路銷售額占整體零售業營業額比重持續攀升成長，電子商務是全球化趨勢，是每個企業必須經營發展的市場區塊。電子商務產品大多通過網路平台與買家直接互動，如能選擇有吸引力的網路平台更適合增強產品接觸和品牌推廣。 因此選擇一個適合的網路平台成為電子商務銷售渠道，已是企業當務之急。本研究的主要目的在.發展電商業者選擇網路平台之AHP評估架構、結合平衡計分卡建構電商業者選擇網路平台之評估指標以及比較電商業者選擇MOMO與蝦皮購物兩平台評估指標之差異。以AHP層級分析法分析電子商務業者選擇網路平台的因素，並以網路購物平台¬ MOMO、蝦皮兩個平台
逐一探討之，將績效目標以平衡計分卡準則分別為 : 財務構面、顧客構面、內部流程構面和學習與成長構面。透過四構面建立架構模組的問卷，對電商專家進行訪談，整理出評估指標。結果發現四個構面兩兩對比下，重要性構面落在「內部流程構面」，表示重視實際的效益收益與時間的效率。而重要性評估指標落在 「投資報酬率」、「操作便利滿意度」、「穩定供應鏈」，「增加商品銷量」、「人力技術能力」之五個評估指標，反映出快速的電商時代，每個效益都是與時間與服務一起增加績效。重視系統操作便利設計，重視品質穩定和商品穩定對於收益的速度，重視未來更多的技能與分析能力，網路行銷專業知識與提升技術能力，這也是電商選擇平台的重要的選擇指
標。
生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增
為了解決新竹市人口2022 的問題，作者蔡棠介 這樣論述：
AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路
模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中
生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。