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中國文化大學 法律學系 何曜琛、謝銘洋所指導 黃兆揚的 商業訴訟與爭端解決制度改革之比較研究 （2021），提出excel中華民國曆關鍵因素是什麼，來自於商業法院、紛爭解決、事證開示、商業事件、即決裁判。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 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 （2020），提出因為有 氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)的重點而找出了 excel中華民國曆的解答。
商業訴訟與爭端解決制度改革之比較研究
為了解決excel中華民國曆 的問題，作者黃兆揚 這樣論述：
商業訴訟與商事處理制度攸關一國法治、經濟發展與競爭力，各國一向高度重視。2021年我國商業法院新制成立，期能改善過往商業事件裁判效率不佳（延宕多年）與資源配置不當（重刑輕民）等結構面問題，積極邁向國際化。論文第二章從比較法的角度及歷史脈絡，分析商業事件的需求及程序特性，探討商業訴訟改革的目標與建構商業法院的方向。第三章延伸視野，介紹各區域（英國、美國、歐洲、亞洲）主要國家籌劃商業法院的經驗及改善商業訴訟的策略，發覺各國多以英國商業法院或英美法（沒有陪審的）商業程序規則為改革藍本。回顧我國的商業法院的建構模式，與程序新制，本章提出比較法的觀察心得。司法改革無法單靠公部門法院獨善其身，應借重民間
專業蓬勃的活力及資訊科技，有效整合各種替代紛爭解決機制（ADR）。第四章檢視商業法院與仲裁、調解或其他爭議解決模式之分工協力與搭配關係，省思法院在眾多機制中適合扮演的角色與應有的轉型，包括以科技重塑法院程序之變革（網路法院計畫），並以實例分析商業事件採行ADR的可能性與挑戰。商業事件審理法已酌採英美法兼顧公平效率的事證開示與裁判規則。在此基礎上，第五章再擇選：「訴訟前守則（起訴前的紛爭解決規則）、錄取證詞（Deposition作為事證開示方法）、書面證詞、即決裁判、專家證人」等英國或美國法上獨有而細膩的程序規則，作為未來商業訴訟持續提升取證之公平、程序之效率及裁判品質之參考。第六章為結論與建議
。
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excel中華民國曆 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。