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蘇聯解體後台俄關係發展之研究（1992-2020）

為了解決黎明技術學院數位學園的問題，作者戴偉丞 這樣論述：

我國與俄羅斯的交往，於蘇聯解體後也漸漸地展開，而兩國的外交政策也因冷戰的結束，開始有所變化。中華民國與俄羅斯聯邦在蘇聯解體後的後冷戰時期的外交政策發展，我國方面包含李登輝、陳水扁、馬英九及蔡英文，在俄國方面則自葉爾欽、普丁以及梅德韋傑夫也因此台俄關係在不同的時空背景下，因著兩國不同領導人所提出的外交政策概念的交集當中穩定地成長。即便對俄關係、對台關係皆並非為兩國的重點推進項目，同時又因俄羅斯聯邦所簽屬的《俄羅斯聯邦與台灣關係條例》無法展開正式的、官方的互動，但仍亦步亦趨地在不同領域中擴展交流的層面以及加深互動的深度。本文旨在將台灣與俄國在蘇聯解體後，從兩國的外交政策理念當中找到交集，包括「李

登輝－葉爾欽時期」、「陳水扁－普丁時期」、「馬英九－梅、普時期」以及「蔡英文－普丁時期」，並且綜合整理雙邊在政治互動、經貿往來以及教科文交流三方面的觀察與研究。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決黎明技術學院數位學園的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。