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逢甲大學 商學博士學位學程 賴文祥所指導 范志旻的 利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析 （2021），提出Multi Project Wafer關鍵因素是什麼，來自於模糊層次分析法、半導體產業品牌、關鍵影響因素。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 王敬文所指導 賈平陽的 應用張量增強技術於物件辨識 （2021），提出因為有 張量、高階奇異值分解、小波轉換、影像增強、臉部辨識、瑕疵檢測的重點而找出了 Multi Project Wafer的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Multi Project Wafer，大家也想知道這些：

利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析

為了解決Multi Project Wafer的問題，作者范志旻 這樣論述：

隨著時間的流逝，半導體創新正在發生變化，可以適用於不同的創新業務，半導體業務的發展至關重要，因而開闢了許多新的職位。半導體業務是一個融合了不同創新能力並協調上游，中途和下游提供商的專業能力的行業，並且通常具有較高的進入壁壘 。廠家已投入花費很多精力與成本進入這個行業，期盼永續經營與回饋利害關係人。本研究第一步採用PEST, 五力 & SWOT分析，在美國，日本和臺灣，這些是國際半導體供應商鏈中的關鍵成員。經過最新半導體有關文獻的討論和分析，發現現有廠商已經建立了行業品牌，並獲得了用戶的信任。因此，品牌研究在這個行業是大家一直在探索的領域。考慮到寫作對話和大師談話，本研究使用分析層次結構(A

HP)研究技術對品牌的關鍵指針在半導體品牌的關鍵部件上進行重要性的排序，然後利用模糊層次分析法(FAHP)來分析這些標記之間的聯繫。經調查，有11項顯著結果可供參考，關鍵是要在半導體品牌建設上取得優異的成績，“客戶價值”和“品牌資產”都必須達到一定的水平。本研究發現，半導體品牌策略應以“客戶價值”為核心，解決客戶問題，創造卓越價值，並隨著技術的進步不斷投入新產品的研發，以奠定半導體品牌長期成功的基礎。

應用張量增強技術於物件辨識

為了解決Multi Project Wafer的問題，作者賈平陽 這樣論述：

LIST OF FIGURES xivLIST OF TABLES xviiiABBREVIATIONS xxCHAPTER 1 ORGANIZATION 11.1 Motivation 11.2 Contribution 31.3 Dissertation Organization 3CHAPTER 2 INTRODUCTION 52.1 Object Recognition Overview 52.2 Image Enhancement for Object Recognition 82.2.1 Face Image Enhancement Meth

od for Human Face Recognition System 82.2.2 Defect Feature Enhancement Method for Industrial Product Defect Recognition 112.2.3 Image Enhancement for Object Recognition 162.3 Tensor 172.3.1 Tensor Preliminaries 172.3.2 High-Order Singular Value Decomposition 212.4 Wavelet Transform in Digital

Image Processing 242.5 Database for Object Recognition 262.5.1 Color Face Image Database 262.5.2 Smartphone Physical Button Image Database 312.6 Summary 34CHAPTER 3 COLOR IMAGE ANALYSIS 353.1 Retinex Model-based Color Image Analysis 353.2 Tensor-based Color Image Analysis 383.3 Summary 44C

HAPTER 4 COLOR FACE IMAGE ENHANCEMENT FOR FACE RECOGNITION 464.1 Color Face Image Enhancement Using Multiple Layer Retinex Model 464.1.1 Multiple Layer Representation of Color Face Image 474.1.2 Multiple Layer Retinex-based Color Face Image Enhancement 504.2 Color Face Image Enhancement based o

n Tensor 594.3 Experimental Result and Discussion 644.3.1 Color Face Image Quality Assessment 654.3.2 Result by Handcraft Face Recognition Model 674.3.3 Result by Deep Learning-based Face Recognition Model 764.4 Summary 90CHAPTER 5 DEFECT FEATURE ENHANCEMENT FOR SMARTPHONE BUTTON INSPECTION

925.1 Wavelet Subband-based Tensor (WST) 925.1.1 Wavelet Subband-based Tensor and its HOSVD 925.1.2 HOSVD Component of The WST Tensor Analysis 965.2 Smartphone Button Defect Feature Enhancement using WST 1025.3 Adaptive Smartphone Button Defect Feature Enhancement based on WST 1075.4 Experiment

al Result and Discussion 1135.5 Summary 118CHAPTER 6 CONCLUSION AND FUTURE WORK 1196.1 Conclusion 1196.2 Future Work 122REFERENCES 123BIOGRAPHY 134PUBLICATION LIST 135

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