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大同大學 電機工程學系(所) 許超雲所指導 沈智偉的 深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現 （2021），提出Bing AI PDF關鍵因素是什麼，來自於GAN、儲能系統、異常偵測、Auto-encoder、AI。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 社會教育學系 鄭勝分所指導 張麗英的 時間貨幣導入區塊鏈方法之探索性研究 （2021），提出因為有 時間銀行、時間貨幣、區塊鏈的重點而找出了 Bing AI PDF的解答。
深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現
為了解決Bing AI PDF 的問題，作者沈智偉 這樣論述：
由於目前台灣再生能源政策，再生能源的裝置容量逐年的增加，而可以穩定整個電網、避免再生能源造成電網衝擊的儲能系統，其穩定度及可靠性就是當今迫切並須解決的議題。 根據以往的維運經驗，當儲能電池模組發生問題後，廠商進行更換以及備料的時程往往都頗為耗時、而且必須停機，不僅影響了整個系統的使用，更對於整體電網的穩定造成莫大的衝擊，損失難以估計。本文使用深度學習演算Auto-encoder、並同步參考了GAN(Generative Adversarial Networks )的方法來改良，進行電池模組的異常偵測，同時針對兩種演算法的結果進行效能比較。本文使用了儲能系統實際運作中的場域歷史資料，希望
藉由每秒鐘一筆數據的電壓、電流、功率、SOC…等資訊來訓練模型，用以偵測電池數據異常、提前進行檢修，以消弭維修與停機的損失。 本案場電池櫃總共33櫃，從中提取3個正常機櫃、5個異常機櫃之2021年份的資料進行實驗。得出結果發現本實驗所發展出的改良型GAN演算出的模型對於資料的敏銳度優於Auto-encoder，並同樣的保留異常偵測與提前告警的功能。改良型GAN是較適合本實驗作為異常資料偵測的模型，將持續應用於儲能案場的偵測，以期不斷地優化精進。
時間貨幣導入區塊鏈方法之探索性研究
為了解決Bing AI PDF 的問題，作者張麗英 這樣論述：
時間銀行導入時間貨幣模式，據以因應少子化及長照等社會福利需求，然推動上遇到許多障礙，在數位轉型趨勢下，區塊鏈此新興平台技術，因具備服務資訊透明度、及時性、通存兌普遍性、及服務及時回饋評估性等特性下，被視為一種解決方案。鑑於國內時間貨幣研究較少著墨系統平台對組織經營效益之影響，及領導者在平台導入動機或者導入後發展相關研究與討論，據此本研究聚焦於導入區塊鏈特性的技術，探究時間貨幣組織能否解決現狀之運作阻礙，以增加其公信力及永續效益。本研究檢視區塊鏈文獻，歸納出理念信任、人力資源、財務管理、平台需求、資源整合五大構面，形成分析架構。在研究設計方面，採質性研究，透過立意取樣選取八位推動時間貨幣組織之
領導者，繼而展開深度訪談蒐集資料，並進行資料編碼與分析。研究發現，導入者均支持區塊鏈平台可建立組織信任及公信力，增加資金多源管道，協助多元服務人力參與及提高參與度及社區經濟流動性。導入者觀察到功利主義下，人跟人互助及地方投入越來越被動，鼓勵年輕人成立社區組織造成資源更競爭現象及數位轉型浪潮下組織發展未有數位投資準備。即使未導入者對區塊鏈平台應用也多持正向觀點，但因組織資源依賴未能導入，導入意見可資參考。區塊鏈則存在以合法資格取得資源、釐清時間價值定義、引入企業型志工及人力中介充份溝通等問題。