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Industrial Classific的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
國立勤益科技大學 資訊管理系 董俊良所指導 江孟達的 植基於支援向量迴歸模型之軟式隱形眼鏡屈光度數預測－以聚丙烯PP塑模為例 （2020），提出Industrial Classific關鍵因素是什麼，來自於屈光度、支援向量迴歸、支援向量機。
而第二篇論文國立中央大學 化學工程與材料工程學系 李亮三所指導 黃致詠的 藥物分子及酒精汽油之溶解度量測與關聯 （2012），提出因為有 超臨界流體、溶解度、相平衡、熱力學的重點而找出了 Industrial Classific的解答。
植基於支援向量迴歸模型之軟式隱形眼鏡屈光度數預測－以聚丙烯PP塑模為例
為了解決Industrial Classific 的問題，作者江孟達 這樣論述：
隱形眼鏡因產品使用週期已經發展到日拋，在各製造廠商競爭中，不但要快速出貨，且要把客戶所下的訂單內容，度數與數量需求如期交付，所以避免生產偏度問題造成出貨延宕，將是製造者追求的目標。本研究以支援向量回歸模型為基礎，進行隱形眼鏡屈光度數預測，藉由實驗的成果可提供相關隱形眼鏡業者瞭解鑄模法使用聚丙烯(PP)塑模時，依據隱形眼鏡外殼檢驗數據量測變化，進而選擇與需求最符合的屈光度數進行生產，以降低生產成本。本研究的實驗結果顯示，採用linear kernel核心函數之預測模型其均方誤差為0.048110033，絕對百分比誤差為10.50458026，表示本研究的預測模型可準確預測隱形眼鏡屈光度變化。
藥物分子及酒精汽油之溶解度量測與關聯
為了解決Industrial Classific 的問題，作者黃致詠 這樣論述：
本論文分為二部分，第一部份為高壓下藥物溶解度關聯，收集近年文獻中15種藥物，於超臨界二氧化碳中溶解度數據，利用一溶液模式，即規則溶液模式(regular solution model)配合Flory-Huggins equation，在不同溫度及壓力下，描述藥物溶質的無限稀薄活性係數，進行藥物溶解度計算。藉由模式中，溶質莫耳體積視為可調參數與超臨界二氧化碳密度關聯，並將關係式模式進行無因次化修正，利用其來進行溶解度數據迴歸計算，最後將參數進行簡化與關聯，並使用MST、Chrastil兩個半經驗式比較結果。研究觀察使用規則溶液模式(regular solution model)配合Flory-
Huggins equation計算15種藥物於超臨界二氧化碳中溶解度數據，總共412個實驗數據點，所得到之結果令人相當滿意。此外，進一步考慮模式中唯一參數，提出藥物分子與二氧化碳分子量比值有相關聯，使該模式更溶易應用於溶解度預測行為。第二部分為酒精汽油溶解度之量測，酒精汽油為未來不可或缺的產品，酒精因有容易吸收大氣中水氣，而可能造成酒精汽油中儲存於汽車油箱或地下儲槽，而產分相，建立相關液液相平衡數據亦是當重要，研究中以戊烷、己烷和環己烷之混合物為汽油替代組成，液-液平衡實驗系統包括，三組三成分系統：乙醇-水-戊烷、乙醇-水-己烷及乙醇-水-環己烷;三組四成份系統：乙醇-水-戊烷-己烷、乙醇-
水-戊烷-環己烷及乙醇-水-己烷-環己烷;一組五成份系統：乙醇-水-戊烷-己烷-環己烷分別在293.15 K、303.15 K及308.15 K三個溫度下進行實驗，並與文獻數據進行比較，最後以UNIQUAC液相模式迴歸每個系統兩成份參數，運用在五成份系統擬合結果，實驗值與計算值誤差均小於RMSD小於0.02以下。