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國立中興大學 資訊科學與工程學系所 喻石生、劉正忠所指導 簡羚宇的 肺部抹片影像之癌化群聚細胞識別 （2018），提出f8二手關鍵因素是什麼，來自於肺腺癌、肺部群聚細胞、影像識別、細胞切割、細胞核偵測。
而第二篇論文南臺科技大學 財經法律研究所 羅承宗所指導 羅怡君的 論我國菸稅及菸品健康福利捐合併課徵之可行性 （2016），提出因為有 紙菸、菸稅、特別公課、菸品健康福利捐、合併課徵的重點而找出了 f8二手的解答。
肺部抹片影像之癌化群聚細胞識別
為了解決f8二手 的問題，作者簡羚宇 這樣論述：
肺癌之死亡率位列台灣十大癌症之首，肺腺癌則為肺癌當中發生比例最高之組織型態，無論男女患者皆是，又以女性居多，為女性最好發的肺癌類型，且女性肺腺癌患者中，不抽菸的比例竟高達90%。近年來，低劑量電腦斷層被視為能早期發現肺部惡性細胞者，可降低肺癌死亡率。該檢測的目的為發現肺部結節，而後進一步確認是否為為肺癌，必須將結節取出做病理切片分析。本研究主要針對台灣地區發生率較高之肺腺癌，所採用之肺細胞影像來源乃透過支氣管鏡進行結節處細胞取樣，由醫師將細胞樣本置於顯微鏡下觀察、拍照，並選取代表性的影像作為實驗之用。由於細胞取樣出之影像中細胞數量多，專業人員判斷時須耗費許多時間精力，因此，本研究期望藉由細胞
影像分析與辨識技術開發，來輔助病理判斷，以提升判斷之準確率，同時降低人力負擔。本實驗透過細胞影像之預處理，將細胞影像切割為單細胞及群聚細胞，並去除影像中之雜質、細菌等雜訊後，針對切割出之群聚細胞區域，以兩種不同演算法再進行細胞核之邊界修正，以精確切割之。而後利用常見癌細胞之特徵，透過倒傳遞類神經網路演算法對切割出之細胞區域進行辨識，判斷該細胞是否為異常之群聚細胞。
論我國菸稅及菸品健康福利捐合併課徵之可行性
為了解決f8二手 的問題，作者羅怡君 這樣論述：
我國身為一個租稅國家，財政收入主要來自一般稅收，但隨著國際間貿易的興盛繁榮，除了維繫國家的財政之外，更為了提供人民有更完善的政府服務，因此政府課稅的類型逐漸多樣化，因而政府要如何去平衡一般稅收及多樣財政工具更是一道課題。我國自2002年起開始針對菸品單一商品進行課徵「菸稅」及「菸品健康福利捐」兩種公法上之金錢義務給付，自開徵以來話題不斷，菸稅的議題因新政府採取「稅收制」的政策而受備受爭議；而「菸品健康福利捐」之開徵立法目的、開徵目的、徵收用途之濫用等現況備受質疑，甚至被認為不符合課徵原則。因此，本研究從稅及特別公課進行介紹、菸稅及菸品健康福利捐之法令依據，及開徵現況，整理出我國新聞媒體、專家
學者們所提出之課徵疑慮，透過課徵疑慮引導出本研究的「合併課徵」之見解，主要解決「菸品健康福利捐」之課徵現況為本論文之研究目的，提出將菸品健康福利捐合併於菸稅中進行課徵之見解，以有助於我國財政運用的彈性。