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中國科技大學 資訊工程系資訊科技應用碩士在職專班 張裕良所指導 張雅惠的 藉由機器學習中決策樹方法實施相似採購案例參照之研究-以某機構料件採購為例 （2021），提出晉茂機械五金關鍵因素是什麼，來自於機器學習、分類問題、決策樹、採購料號分析。

而第二篇論文中臺科技大學 環境與安全衛生工程系碩士班 賴嘉祥所指導 蔡承耘的 港區大氣中重金屬粒徑分布及成分特徵分析:以興達港為例 （2020），提出因為有 粒狀物、漁船排放、健康風險評估、APCS受體模式的重點而找出了 晉茂機械五金的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了晉茂機械五金，大家也想知道這些：

藉由機器學習中決策樹方法實施相似採購案例參照之研究-以某機構料件採購為例

為了解決晉茂機械五金的問題，作者張雅惠 這樣論述：

採購就是要在有限預算中買到符合需求的料件，並滿足需求期程與良好品質。近年來各企業與政府採購案數量正逐年提升，為維護採購獲得料件品質，除了承包商製程管理之外，也應重視採購作業之流程分析。傳統採用的方法，多使用資料庫將採購資料蒐整；隨著現今智能機器蓬勃發展，我們希望以機器學習的方式建立決策樹的模型，並分析取得影響購案的特徵再加以訓練，甚至進一步找到資料訓練後之分類性質，以便能事先分類欲採購料件，依分類後相同類案獲得採購資訊。 本研究應用機器學習的方式，以具有分類能力的決策樹系統進行分類。通過採購料件原有料號分析，找出不同種類關鍵字的區分節點，如機械加工、塑橡膠件、木材製造、五金扣件、電子料

件、原材料、化學料件、副料…等等。經由系統訓練分類購案承製採購料件，以利後續再行採購同類料件時，能夠協助後續採購人員，獲得充分輔助資訊出案採購。評估此系統可提高採購正確率、提升料件品質、減少購案準備時間。 研究結果顯示以自動化資料系統分類，可提供正確採購料件資訊、提升採購案件資訊透明度，提高採購正確率、減少購案前期準備時間，並以關鍵搜索辨識採購案件資料，有利增進後續採購品質與確保期程內明確且快速獲得需求品項。

港區大氣中重金屬粒徑分布及成分特徵分析:以興達港為例

為了解決晉茂機械五金的問題，作者蔡承耘 這樣論述：

本研究以高雄地區之興達港為例，進行三季(秋、冬及春季)之大氣粒狀物採樣分析，以探討不同粒徑之重金屬成份特徵，並利用本土漁業用船指紋資料進行污染源分析。研究結果顯示，興達港之秋季大氣粒狀物之質量粒徑分布以PM10-2.5濃度最高，其次為PM>18及PM TB(2.53 ± 0.15%)。三季之六種金屬之總致癌風險值，以秋季(1.24×10-4) >冬季 (8.53×10-5) >春季 (2.77×10-6)，且皆已超過可接受風險值(10-6)。興達港大氣PM之金屬污染源利用APCS受體模式推估為移動源(車輛/船舶)排放(37.10−48.92%)、鋼構電銲金屬燻煙排放(19.68−34.42

%)、金屬表面噴漆(12.34−16.24 %)、燃燒排放(6.32−13.12%)及五金製程(9.04−16.31%)。值得注意，在考慮污染源之風向，船舶排放源推估約占13%之貢獻量。

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