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新竹物流財報的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林紀璿、陳祈森、羅旭壯、王偉權、蔡維鈞、張曉楨寫的 餐旅管理與個案實務：策略管理之顧客關係管理觀點 可以從中找到所需的評價。
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育達科技大學 資訊管理所 張毓騰、張鴻騰所指導 鍾博元的 人工智慧應用於最佳服務組合選擇 （2021），提出新竹物流財報關鍵因素是什麼，來自於服務、服務組合、人工智慧、演算法、數學規劃。
而第二篇論文龍華科技大學 企業管理系碩士班 吳瑞煜所指導 黃莉雲的 智慧型分類器於信用評分問題之應用 （2021），提出因為有 實數編碼基因演算法、倒傳遞神經網路、機器學習、羅吉斯迴歸、信用評分的重點而找出了 新竹物流財報的解答。
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餐旅管理與個案實務：策略管理之顧客關係管理觀點
為了解決新竹物流財報 的問題，作者林紀璿、陳祈森、羅旭壯、王偉權、蔡維鈞、張曉楨 這樣論述：
「誰佔據了創意的制高點，誰就能控制全球，主宰21世紀商業命脈的將是創意！」未來學大師托佛勒(Alvin Toffler)如此闡述未來之發展，而在強調創意的現代社會中，是全世界最熱門之一的產業─餐旅業，佔人們生活的比重越來越高。所以如何發展餐旅業，就成了今日當務之急。同時餐旅業更是配合國家政策與地方發展之需求而成長，因此要推廣餐旅事業管理便顯得益加重要。 綜上所述，餐旅事業確實是當今最有潛力與發展的產業之一，且未來餐旅相關產業之人力需求會非常高更是時代的潮流，因此栽培餐旅事業人才是刻不容緩的事，所以在此發展趨勢之下，如何選擇以一本兼具理論與實務的大學教科書便非常重要。 作者簡介 林紀
璿 學歷： 國立雲林科技大學企業管理系博士候選人 現職： 臺灣海峽貿易交流協會常務理事兼副秘書長 勞委會職訓中心講師 福爾摩沙國際科技公司顧問 經歷： 中華大學科管所碩專班、東南科大餐管系、中國科大休管系等校講師 劍湖山集團關係企業顧問 海巡署巡防中心、警政署航警局講座 專長： 餐旅事業管理、觀光休閒事業管理、國際企業管理 陳祈森 學歷： 美國奧瑞崗州立大學食品科技系博士 現職： 東南科技大學餐旅管理系系主任 東南科技大學餐旅管理系助理教授 經歷： 中央研究院植物研究研究助理 國立台灣大學公共衛生系研究助理 大華技術學院觀光管理系助理
教授 專長： 餐飲管理, 餐旅服務, 食物學, 食品安全與衛生等 羅旭壯 學歷： 大葉大學管理研究所博士候選人 現職： 中國科技大學觀光與休閒事業管理系主任 中國科技大學觀光與休閒事業管理系助理教授 經歷： 中國科技大學新竹校區學生會主任 新竹縣關西鎮促進產業文化發展協會諮詢顧問 專長： 休閒行銷管理、休閒服務品質管理、休閒事業研究法、實務專題 王偉權 學歷： 淡江大學會計所博士 現職： 中國文化大學財務金融學系助理教授 台灣海峽貿易交流協會副理事長 紘通企業股份有限公司獨立監察人 經歷： 元培科技大學財金系助理教授、講師 行政院青輔
會大專青輔會計實務班講師 經濟部專業人員研究中心講座 專長： 餐旅財報分析、兩岸財金與經貿分析、財務會計、管理會計 蔡維鈞 學歷： 國立雲林科技大學企業管理系博士 現職： 吳鳳科技大學資訊管理系助理教授 經歷： 三新資訊股份有限公司顧問師 東洋棕櫚湖渡假村專員 九如旅行社股份有限公司副理 專長： 餐旅管理資訊系統、旅遊經營實務、國際企業管理 張曉楨 學歷： 文化大學國際企業管理研究所博士 現職： 崇右技術學院研發處校務發展組組長 崇右技術學院休閒事業經營系助理教授 經歷： 崇右技術學院餐旅管理系講師 專長： 旅館管理、國際
企業管理、觀光休閒事業管理 張光宇 學歷： 清雲科技大學國際企業管理研究所碩士 現職： 崇右技術學院學務處課外活動指導組組長 崇右技術學院休閒事業經營系講師 經歷： 崇右技術學院國際企業管理系講師 專長： 觀光休閒事業管理、國際企業管理
人工智慧應用於最佳服務組合選擇
為了解決新竹物流財報 的問題，作者鍾博元 這樣論述：
一般認為企業競爭優勢的來源是持續不斷的創新產品，只要產品的功能先進、設計新穎、性能卓越，企業就可以打敗對手佔據市場。這其實是一個過度樂觀的理想狀態，因為吸引客戶購買產品，使用過程傳遞口碑，日後重複購買成為忠實的客戶，甚至進而推薦產品給親朋好友，最大的關鍵其實是和產品有關的服務，包括銷售前、銷售中和銷售後的服務。因此，企業的產品即使再好，如果沒有完善的服務支撐，來自市場的負面評價，最後會讓產品逐漸萎縮而退出市場。傳統上，服務的規劃都沒有使用科學的方法，僅憑少數人的過去經驗，再加上模仿學習對手的作法，最後製作成標準作業程序，然後希望嚴格訓練人員，做好企業想像的服務，希望獲得客戶的滿意。這種作法其
實不夠全面，容易讓服務變成救火隊式的匆忙慌亂。為了改善這樣的問題，本研究提出一個包括三個階段的方法，首先利用Kano模式將服務分類程魅力服務、一元服務和必須服務，接著利用人工智慧的三種演算法，預測新規劃的服務的客戶滿意度，演算法包括。Logistic regression演算法、Random tree演算法、Naïve bayes演算法。最後利用數學規劃模式從客戶滿意度高的服務組合規劃中，找出利潤最高的服務組合規劃，最後定案成為正式的服務。本研究以一個醫院醫療服務的案例，說明本研究所提方法的有效性和使用過程，結果顯示本論文的方法，確實可以協助企業在客戶滿意的情況下，找到利潤最高的服務組合。
智慧型分類器於信用評分問題之應用
為了解決新竹物流財報 的問題，作者黃莉雲 這樣論述：
本研究提出一個智慧型分類器的架構－RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」(real-coded genetic algorithm-back-propagation neural network) ，並將其應用於信用評分 (credit scoring) 問題。本研究使用 RGA「實數編碼基因演算法」最佳化 BPNN「倒傳遞神經網路」分類器的學習率與神經元的數量，其中 BPNN「倒傳遞神經網路」分類器使用具有快速收斂能力的 SCGA「尺度化共軛梯度算法」(scaled conjugate gradient algorithm)。本研究設計了兩個符合函數 (fitness fu
nction) 並比較它們分類的性能 (performance)，分別是學習的與測試的分類誤差。此外，本研究亦比較RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器、KNN「K近鄰」分類器與羅吉斯迴歸方法的性能。本研究採用十摺交互驗證 (10-fold cross validation)。實驗結果指出使用具有測試的分類誤差之符合函數的 RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器優於具有學習的分類誤差之符合函數的RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器、KNN「K近鄰」分類器與羅吉斯迴歸分類器；本研究透過 RGA「實數編碼基因演算法」可以獲得 BP
NN「倒傳遞神經網路」分類器的最佳之學習率與神經元的數量。因此，本研究所提出的 RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器有潛力被考量做為一個智慧型的分類器，可簡化人為的參數調整，並用於處理二元分類的信用評分問題。本研究提出兩項管理意涵，分別是建置完整的信用卡資料集以具備使用 ML「機器學習」的數據驅動之能力與發展智慧型塑模工具以奠定有效的決策支援之條件。