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ecoco公司的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦NicolasButtin寫的 啟動循環經濟：自然與經濟的共存之道 可以從中找到所需的評價。
另外網站全國首座智慧電池回收機在台南啟動也說明：... 結合回收點數換取店家優惠、消費折扣等好康，製造更多誘因吸引民眾參與，讓做好回收工作成為市民朋友生活的一部份；黃市長非常感謝ECOCO公司、和 ...
東吳大學 資訊管理學系 林娟娟所指導 林珠珍的 臺北市居民對iTrash智慧垃圾桶的採用因素之探討 （2020），提出ecoco公司關鍵因素是什麼，來自於iTrash、智慧垃圾桶、計畫行為理論、利他、利己、自我效能、便利性、臺北市。
而第二篇論文國立成功大學 工業設計學系碩士在職專班 林彥呈所指導 鄭淵壕的 應用AI分析生活空間塑膠足跡輔助永續產品開發決策 （2020），提出因為有 人工智慧、塑膠足跡、田野觀察、產品影響力地圖、永續設計的重點而找出了 ecoco公司的解答。
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啟動循環經濟：自然與經濟的共存之道
為了解決ecoco公司 的問題，作者NicolasButtin 這樣論述：
不論從經濟、社會、環境甚至衛生的觀點而言，世界上到處都是沒有用的垃圾。這些垃圾幾乎代表今日社會的所有惡果──汙染、氣候暖化、資源枯竭、物種多樣性衰退，連人類自身的健康都受到侵害。每一天，這些亂象都促使我們探索新思維與新作法，希望我們的努力能觸發思想與社會型態的深層轉變。 到目前為止，循環經濟在產業界依然相當冷門。相反的，大自然中處處可見循環經濟的例子。循環經濟是一種可周而復始、永久存續、帶來正面影響的生產製造方式。這是一種正向的經濟模式：循環經濟要求我們時時修正，讓生產過程和能源需求達到最佳狀態，才能儘可能以最少的資源生產更多、更好的產品。循環經濟並非只是單純的資
源回收，或是像大家常說的降低負面衝擊。回收出現在產品生命的最後階段，而且有時候某些材料只能回收一次！循環經濟要求我們儘可能全面性的檢視整個體系，一開始就要慎選材料，好讓我們（理想上）不需要進行回收。最好的垃圾就是不製造垃圾。 本書提倡的思考方式以下列兩種理論為基礎： 設計思考（design thinking）：經由夥伴的共同創作、簡易的原型設計及持續的修正，開發新的想法與做法，並付諸實行。 仿生學（biomimétisme）：從三十八億年的大自然研發史中學習，重新檢視現有的系統、材料與形式。 本書作者尼古拉．布丹與畢爾．薩佛黑協助企業、地方自治團體及民間團體重新思考所提出的
產品或服務，讓這些產品與服務不但提供更高的經濟效益，對使用者與自然環境而言也更加友善。 相關報導： 「一邊遊戲一邊開會」：Wiithaa用桌遊工作坊，讓企業跨部門員工一同改寫商業模式 meet.bnext.com.tw/articles/view/39436 本書特色 地球是一艘孤獨的太空船，沒有無限物質的儲備庫，既沒有開採也不能被汙染，人類必須要回到自己在生態系統循環中的位置，進行物質再生產──鮑爾丁（K.E. Boulding），美國經濟學家 / 「循環經濟」理念提出者 循環台灣基金會董事長黃育徵、生態綠總經理徐文彥、綠學院創辦人楊雅雲、荒野保護協會理事長劉月梅
、社企流執行長林以涵、ECOCO循環經濟創辦人李啟中 共同推薦 ★ 深入淺出的說明 + 手繪插圖 = 易懂有趣的循環經濟 ★ 師法自然創造零廢棄物的生產設計──改變觀念、改變世界 ★ 以桌遊找尋企業存在的意義 → 改良固有且產生垃圾的生產模式 → 讓眼前的廢料成為未來的獲利 好評推薦 透過簡單明瞭的圖文，本書不僅深入淺出地說明了循環經濟的重要概念，更提供了思考工具，協助讀者踏上實踐循環經濟的第一步。───循環台灣基金會董事長黃育徵 現在，能有一群熱衷設計的人將這本書帶到我們面前，真是一大福音。第一個理由是因為作者讓我們明白，從現在這一刻起，不論在哪裡，
我們都可以開始實踐正確的觀念，並應用在各種不同的領域上。第二個理由，是因為作者在產品的生態設計、生命週期、回收與再利用等方面的專業知識，正好回應我們當前迫切的問題，亦即如何打造一個更公平、更有助於社群共生、更具創造力、更穩定、並且更尊重環境的經濟體系。───狄迪耶．托凱（Didier Toqué）│新態度（Nouvelle Attitude）創辦人
臺北市居民對iTrash智慧垃圾桶的採用因素之探討
為了解決ecoco公司 的問題，作者林珠珍 這樣論述：
臺北市因實施「垃圾專用袋」、「垃圾分類」等政策，有效趨緩垃圾的成長，但仍依賴傳統垃圾車採定時定點清運，造成部分市民的不便。為加強便民，臺北市欲擴大導入資通訊技術處理垃圾之 iTrash智慧垃圾桶。本研究以計畫行為理論為基礎，輔以動機理論及價格認知、便利性與自我效能等因素建立研究模型 ，以進一步了解市民對 iTrash智慧垃圾桶 的使用意圖及其影響因素。透過量化研究由網路回收有效問卷共465份發現態度、主觀規範及感知行為控制對使用意圖有顯著影響；而利他、經濟利己對態度及便利性、自我效能對感知行為控制具正向影響，本研究可做為政府環保政策及商業營運實務之參考 。
應用AI分析生活空間塑膠足跡輔助永續產品開發決策
為了解決ecoco公司 的問題，作者鄭淵壕 這樣論述：
聯合國在2019年將塑膠汙染列為僅次於氣候變遷的危害，在環境中掩埋，洩漏在海洋的塑膠廢棄物已是全球災難。本研究結果不在於提倡環保，或綠色消費，畢竟大部份使用者在對於生活享受或產品樂趣是高於其為環境改變而減少享受等這類道德動機。本研究會聚焦在工業設計第一階段田野觀察，透過導入AI深度學習技術（Deep Learning），提高實驗大規模田野、取得更接近母體數量的樣本的可能性，來進一步精確了解，設計產品對於整個社會與使用習慣的影響，而驅動本文的研究動機。本研究希望提出更透明化、一致性、準確性的生活數據，透過科技力的輔助，來觀察個人生活空間（personal living space, PLS）裡
的塑膠足跡的流動與使用習慣。鼓勵發展生態上有效的技術，以及大量的重新設計都市的循環基礎建設，並從中找到新未來的商業模型與產品開發決策因素。本研究主要參考於ISO/TS14067 及PAS2050的盤查數據收集五大原則，以YOLO深度學習神經網路的辨識技術來建構塑膠足跡（Plastic Footprint），透過使用者提供生活空間照片進行間接式田野觀察，探討人類、環境、物件三者間的互動關係，提供工業設計師、決策者在跨部門設計溝通，評估永續產品開發對環境與社會影響的一套流程或介面。研究方法 : 間接式田野觀察、機器學習、企業深度訪談。在研究成果部分，（1）AI辨識速度與準確率的驗證。本研究主要以機
人合作概念，以深度學習辨識為主，人眼為輔，採YOLOv4深度學習神經網路進行塑膠物件的辨識，Mask R-CNN我們應用在前測階段負責標註塑膠產品，輔助人眼識別。在YOLO物件辨識的部分，經人工交叉比對驗證，其準確度可達92.55%；YOLOv4與YOLOv3相比，可增加23.76%（183個）的物件偵測命中率；照片資料分析與框選速度可較人眼（194.9sec / photo）提高兩百九十五倍到千倍之多（0.18~0.66sec / photo）；本研究樣本78人198張照片，跨越三縣市台南、高雄、雙北的26個行政區，四種不同的個人生活空間（PLS），房間、客廳、浴室、辦公室。而AI神經網路在
照片中識別出的953個塑膠物件只用了130秒。並且經過人眼反覆確認，驗證只需要一名專業人員，約為數小時，保守估計實際應用可提高田野觀察的分析速度50倍以上，且達高準確度，適合大規模量化調查研究使用。（2）田野調查流程的簡化透由AI技術導入，傳統九大流程可縮減為四大流程。（3）建構數據視覺化，塑膠足跡與產品影響力地圖。（4）在驗證的部分，數據分析在箱型圖（Box Plot）顯示一個人在生活中持有物品的狀態，backpack、clock、keyboard、laptop、mouse、suitcase（行李箱），一個人擁有一件；chair、sofa、TV & monitor擁有1-2個；cup、ted
dy bear（玩偶），擁有1-3個；遙控器擁有2-3 個；potted plant（盆栽） 擁有2-4個；瓶罐類4-7個，有著極大離峰值（outlier）40、21、16件，每個人在此類有極高的變異（Variance）。實驗結果非常接近我們現實生活的體驗。（5）最後，本研究提出4種工業設計師或企業應用決策評估情境模擬，以供未來進行可建立在資料驅動上（Data-Driven）的設計。