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國立臺灣科技大學 自動化及控制研究所 柯正浩所指導 戈文达拉茹 丁什库马尔的 基於人工智慧的反射光譜分類用於快速測試分析 （2020），提出Win 2888關鍵因素是什麼，來自於快速檢測、機器學習、光譜晶片、反射光譜 。
而第二篇論文東海大學 電機工程學系 苗新元所指導 陳忠奕的 以Bi、Te合金為基之奈米薄膜廢熱能獵能器研究 （2019），提出因為有 獵能、熱電薄膜、碲化鉍的重點而找出了 Win 2888的解答。
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基於人工智慧的反射光譜分類用於快速測試分析
為了解決Win 2888 的問題，作者戈文达拉茹 丁什库马尔 這樣論述：
快速測試程序（Rapid Testing Procedures,RTP）主要用於檢測病毒性肺炎，它是控制和減少病毒性疾病傳播的有效策略。在快速檢測試劑盒中，通常包括血液注射通道，並配有顏色指示器以顯示陽性或陰性結果，通常使用人眼進行結果判別。此次實驗，我們使用光譜儀（微型光譜儀）來獲取快速篩檢試劑盒的顏色指示器的反射光譜，並通過光譜進行陽性與陰性的結果判別，由於陽性和陰性結果的光譜數據具有很強的相關性，因此很難使用常規統計方法進行分類。 因此在本文工作中配置了各種機器學習分類器來獲得最佳分類結果。在反射光譜數據上測試了邏輯迴歸演算法，K-近鄰演算法，支持向量機、單純貝氏分類器和決策樹學習等演
算法。此外，根據準確率和計算需求進行超參數微調，實驗中考慮了反射率和吸收率兩種性能指標，發現決策樹學習演算法的性能最好，準確率達 98%。除了對反射光譜進行陽性及陰性的分類，本研究也聚焦在陽性病例的抗體濃度預測，這是評估疾病嚴重程度的關鍵指標。濃度估算是基於統計學方法對陽性案例進行高低臨界值分類。總體而言，發現了人工智慧的方法可以實現性能良好的光譜快速分類。關鍵字：快速檢測，機器學習，光譜晶片，反射光譜
以Bi、Te合金為基之奈米薄膜廢熱能獵能器研究
為了解決Win 2888 的問題，作者陳忠奕 這樣論述：
近幾年人們意識到石化能源並非取之不盡，故環保及綠色能源的概念逐漸得到重視，因此尋求更潔淨的再生能源並且提高能源轉換使用的效率，對於人類未來的經濟發展與地球環境的維持有著相當急迫的必要性。 本文的主要研究項目是將“廢熱能 ”回收再利用的獵能觀念，將使用具備 P-Type與 N-Type半導體特性之類金屬合金薄膜，利用熱電效應為原理，將廢熱能轉為電能，製成半導體熱電發電元件。材料選擇使用近年來在常溫下熱電轉換效率最高的 Bi2Te3合金為基準，並改變 Te與 Bi原子數比例不同，組成為類 P-Type 與類 N-Type之兩種具半導體特性之類金屬薄膜材料。