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國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班 李政軒所指導 朱怡潔的 比較多元線性迴歸與支持向量迴歸於多益英語測驗成績之預測能力 （2021），提出中山 電機 研究所 錄取分數關鍵因素是什麼，來自於多益英語測驗、學習成績預測、機器學習、人工智能。

而第二篇論文德明財經科技大學 物流管理系 張谷光所指導 李侑倫的 應用混合式人工智慧模型於急診人數預測 （2013），提出因為有 急診病患、自我迴歸移動平均、倒傳遞神經網路、組合預測法的重點而找出了 中山 電機 研究所 錄取分數的解答。

最後網站中山大學研究所考試62系招收699人8873報考電機夯錄取率僅1%則補充：報考中山電機碩甲組的林姓考生，一聽說考的是本次最熱門研究所，心情五味雜陳，「雖然錄取率超低但是還要要拚！」他說大學北漂讀書，4年後還是想回 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了中山 電機 研究所 錄取分數，大家也想知道這些：

比較多元線性迴歸與支持向量迴歸於多益英語測驗成績之預測能力

為了解決中山 電機 研究所 錄取分數的問題，作者朱怡潔 這樣論述：

「英語」是重要的國際溝通語言。多益英語測驗（Test of English for International Communication, TOEIC®）為衡量英語非母語者在社會中英語溝通程度標準的工具之一，台灣許多企業及教育機構以TOEIC作為徵聘、評估員工英語能力的檢測標準。本研究測驗對象為臺灣中部某科技大學應用英語系學生，系所設立英文畢業門檻，且藉由TOEIC成績作為檢核學生就讀大學期間的學習成效成果工具，希冀學生在畢業前能夠逐步達到畢業門檻分數。本研究為了解學生的英文能力程度，使用多元線性迴歸（Multiple Linear Regression）及支持向量迴歸（Support V

ector Regression）兩種研究方法進行TOEIC的成績預測，用來比較學生實際所測得的TOEIC成績及預測的TOEIC成績差異。研究結果顯示，兩種迴歸模型的均方根誤差（RMSE）及均絕對誤差（MAE）皆以支持向量迴歸的誤差較小，機器學習預測方法較傳統線性迴歸預測更為準確。研究結果也顯示學生在每學期的TOEIC模擬測驗訓練下，英語能力逐漸進步，有助於學生通過畢業門檻。

應用混合式人工智慧模型於急診人數預測

為了解決中山 電機 研究所 錄取分數的問題，作者李侑倫 這樣論述：

在現今社會裡，醫療服務業為目前社會中無法被取代的重要產業，而其中的緊急診療更為重要且急迫需要，緊急診療為俗稱的急診。但由於現今保健政策與費用逐日增加，加上醫療作業人員的薪資與勞力付出不成比例，形成了急診人力經常性的短缺，有鑑於此對於急診病患（Emergency Department visits, ED）的到診時間的預測便顯得十分重要。對於現今服務業所使用的時間序列資料，經常性的無法採用單一預測模式進行運算，必須思考其特性以便進行分析，因此本研究將考量氣候狀況與環境氣溫變化等外部因子，透過組合預測法（Combination Forecasting）結合倒傳遞神經網路（Back Propaga

tion Neural Network, BPN）及自我迴歸移動平均（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）之運算優勢，提高預測之精準度。並將預測結果與一般BPN及ARIMA預測模型進行比較。本研究將醫院給予之急診病患到診時間切割為兩小時，目的在於實用價值較高。過去研究顯示外部因子具有一定之影響力，本研究透過組合預測結合BPN及ARIMA之優勢，即時反應出急診到診人數突發性之變動。研究結果顯示組合預測效果確實較為良好且穩定。關鍵字：急診病患、自我迴歸移動平均、倒傳遞神經網路、組合預測法

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