LMT 財報的問題，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

利用決策樹法偵測財務報表重編

為了解決LMT 財報的問題，作者張嘉凌 這樣論述：

本研究針對國內曾經發生財務報表重編事件之公司為研究對象，使用決策樹偵測財務報表重編，以台灣2000年至2018年間之上市櫃公司作為樣本，使用配對採樣法(matched-pair sampling)，選擇未重編公司，配對比率為「1：4」，而本研究亦考慮「1：1」之配對比率。使用機器學習軟體Weka中之決策樹方法(AD Tree、Decision Stump、LMT、Random Forest)來進行分類預測，並在研究過程中對這四種決策術設計了四種實驗，分別為：(1)各決策樹演算法之預測能力(二類實驗)；(2) 各決策樹演算法之預測能力(四類實驗)；(3)選擇最好之決策樹與邏輯斯迴歸模型比較；(

4)利用特徵選取找出關鍵變數。而在這四種實驗中，均顯示隨機森林(Random Forest)為最高，並且也比邏輯斯迴歸模型之預測率佳，在特徵選取實驗中，只要掌握這些關鍵變數變數就能有效偵測財務報表是否會重編。

開放式創新與模組化

為了解決LMT 財報的問題，作者黃建元 這樣論述：

本研究聚焦於開放式創新與模組化，乃基於創新跨越了組織的疆界的複雜性以及在組織雙元性中探索與開發的矛盾。從文獻軌跡探究，企圖從整合出發，觀察當個體或組織在特定管理框架內的資源組合之具體的經營過程。其為了維持組織的競爭動力與創新來源，必須與外部環境進行互動以獲取所需的資源。企業也透過不同的體制運作，在產業共同演化性下，以實現開放式創新。於此，正反映出創新內容、脈絡、程序之理論的缺口。模組化的配置能夠讓企業更為敏捷的是適應快速變遷的商業環境，以隨需應變的方法更具彈性，讓企業隨時能保持合時宜的狀態，持續隨時代演進，因應變化而成長。本研究之單一個案，中鋼為大型工業的交叉式垂直整合組織，歷經開放式創新

的企業變革，當開放式創新發展時，涉及到企業資源與活動的重新配置，於是問題定義、知識疆界及組織運作的模組化配置相對形成。本研究透過文獻探討與個案分析，提出四個命題: (1)透過從分享到制約的「問題定義」模組化配置，且經由溝通形成共識，則較有可能達到開放式創新之跨疆界管理的效率；(2)透過從由外而內到雙向交流的「知識疆界」模組化配置，且有效管理的知識的專屬性，則較有可能達到開放式創新之跨疆界管理的效率；(3)透過彈性到制式的「組織運作」模組化配置，且運用彼此熟悉的外部專家及經理人之合作，則較有可能達到開放式創新之跨疆界管理的效率；(4)若能完善地模組化配置「問題定義-組織運作-知識疆界」，對應於開

放式創新的「內容-脈絡-實踐」，則較有可能成功地企業變革。