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另外網站基於深度視覺之軸承缺陷偵測 - 國立中山大學也說明：型DeeplabV3+，對軸承影像進行辨識與分割，訓練後模型採用F 指標(F Score). 進行普適性評估，以確保訓練後模型之預測結果可在準確率(Precision)與召回率.
這兩本書分別來自韋伯 和深智數位所出版 。
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 吳聲昌所指導 戴成煜的 導入智慧建築之實務研究 （2022），提出模型評估指標英文關鍵因素是什麼，來自於智慧建築、物聯網、社區管理。
而第二篇論文東吳大學 經濟學系 邱永和、柯慈儀所指導 陳軒頎的 銀行、證券及保險動態併行效率評估 （2022），提出因為有 多元化大型金控、兩階段併行動態資料包絡分析法、視窗分析法的重點而找出了 模型評估指標英文的解答。
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能源轉型政策的分析與評估：以台南七股的太陽光電政策為例
為了解決模型評估指標英文 的問題，作者洪綾君 這樣論述：
本書為作者於二〇一八年至二〇二〇年參與的「最小衝突」科技部跨領域研究計畫之部分調查成果。本書以政策分析與評估角度，分析七股的漁電共生及鹽灘地種電兩種地面型太陽光電的設置政策。研究方法包括量化導向的成本效益分析、多目標多屬性評估、權變評價法，以及以利害關係人為主的第四代回應性質性評估法。
導入智慧建築之實務研究
為了解決模型評估指標英文 的問題，作者戴成煜 這樣論述：
現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。
既會用也了解：最新一代5G核心技術加強版
為了解決模型評估指標英文 的問題，作者OPPO研究院,沈嘉,杜忠達,張治,楊寧,唐海 這樣論述：
★由 40 多位全球領先手機製造商 3GPP 標準代表親筆撰寫 ★5G✕萬物互聯✕智慧載體✕全球高速覆蓋✕元宇宙✕無線取代有線 台灣在邁向 IT 科技主導國家政策的今日， 通訊將會是和半導體相同重要的技術， 在真正進入全球高速覆蓋的將來， 5G 與 5G 增強技術等終將成為你最紮實的硬知識基礎。 今日 5G 選擇的技術選項， 是在特定的時間、針對特定的業務需求的成熟技術， 當未來業務需求改變、裝置能力提升， 以這些技術為基礎，在設計下一代系統（如 6G）時， 有機會構思出更好的設計。 ◎想要透過資深工程師視角第一線深入推動大部分 5G
技術設計的形成嗎？ ——如果你想從第一線大廠的工程師中一窺 5G 的奧祕， 知悉諸多現行 5G 技術方案、各個方向的技術遴選、特性取捨、系統設計的過程， 或是想了解 5G 技術 3GPP - R15／R16／甚至是 R17 最關鍵技術未來指引， 本書將會是你最好的選擇！ 你將在本書學會… ～5G 技術 R15 至 R16 最關鍵技術與標準化選項最完整說明～ ● R15 標準的關鍵技術：核心針對 eMBB 應用場景，並為物聯網產業提供了可擴充的技術基礎 ● R16 版本增強技術特性 - URLLC - NR V2X - 非授權頻譜通訊 - 終端節
能……等 ● 5G 標準化選項 - 性能因素 - 裝置實現的複雜度 - 訊號設計的簡潔性 - 對現有標準的影響程度……等 ● 簡單介紹 R17 版本中 5G 將要進一步增強的方向
銀行、證券及保險動態併行效率評估
為了解決模型評估指標英文 的問題，作者陳軒頎 這樣論述：
本研究探討的是在台灣金控體系裡同時擁有銀行、證券及保險的金控公司，子公司的效率是如何影響金控本身，多元化的大型金控要如何去針對各子公司的弱項去強化，讓資源的運用更有效率。在過去的文獻中，發現擁有高效率的銀行比同行要更能抵擋金融危機，以及大型銀行較可能從規模經濟中獲益，多元經營的金控子公司可以從多元化的結構中獲得更多的收益，並且金控的子公司可以通過分擔風險以減少不良產出，這些文獻已經證實了大型且多元經營的銀行擁有比一般單純銀行更高的績效。在此前的研究缺少了保險部門的績效比較，對於以保險業為主的金控公司就顯得吃虧，本文要在這一基礎上更進一步，加入保險部門，並配合視窗分析法解決決策單元數量減少的問
題。透過同時分析金控公司底下的銀行、證券及保險子公司三個部門的績效，能夠解析金控內部這三個部門各自營運情形，結果更能貼近金融業真實情況，有利於決策管理人瞭解參考與決策。從結果中發現保險部門是這10家大型金控中較需改進的部門，但因保險業加入臺灣金融體系的時間還不夠長，盼將來的資料增加後能進行更完整更詳細的分析。