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引入電子招標系統對藥品 公共採購影響之探討

為了解決Administrative assis的問題，作者AMARAWAN PENTRAKAN 這樣論述：

電子招標系統近年來已成為許多國家公共採購改革的一部分，以控制產品和服務的支出。然而，文獻中有關此策略對藥品購買影響之研究相當有限。因此，本研究旨在評估引入電子招標系統對藥品公共採購之影響。藥品採購價格變化及醫院使用系統意願將是研究二個主要的考量因素。為此，本研究分為三個部分。首先，使用回溯性前後測來評估該系統在泰國藥品採購數據庫中的短期影響。其次，進行系統回顧研究，評估藉由系統取得的藥價降幅，並梳理藥品價格變化的相關因素。第三，建構結構模型，以探尋醫院使用該採購系統意願的相關變項。總體結果顯示，電子招標系統在短期內成功實現了藥品降價，但由於各國調查結果存在差異，長期降價帶來的投資回報仍難以確

立。電子招標系統中仍有些重要因素對藥品定價可能有所影響，包括投標類型、地點、合約特性、競爭力和採購機構等。在醫院對於該系統的使用意願上，研究結果表明，感知醫院相對優勢較高、該系統可友善使用、感知到的安全風險較低和兼容性障礙較少，則醫院較可能使用該系統。三份研究之結果皆可以協助政策制定者改善策略，以促進和提高用戶對系統的認知及其使用意願。此外，這些研究結果將有助於未來其它研究運用相似資料和模型來探討有關主題的特性。

機器學習和深度學習應用於利潤極大化的產品規劃

為了解決Administrative assis的問題，作者賴潔瑩 這樣論述：

全球競爭的態勢日趨激烈，企業無不絞盡腦汁使出渾身解數，企圖甩開對手脫穎而出，使用的方法從資源的整合，包括垂直整合、水平整合和跨域整合，到商業模式的創新、服務的創新和產品的創新。這些策略其實都簡單易懂，使用的流程也大同小異，所有稍具規模的企業都在採用，但是產生的效果卻都不一樣，其原因就在於執行的過程，參雜了很多人為的判斷，就是這些人為的決策品質，造就了企業的興衰成敗。其中的產品創新被多數企業做為競爭的主要策略，產品創新的成本非常高，但是成功率卻非常低，原因是企業常常推出不被市場接受的產品，因為企業將模糊的市場現象，錯誤解讀為具有潛力的產品機會。為了解決這樣的問題，本研究提出一個三階段的方法，協

助企業進行模糊前端的產品規劃。第一階段使用機器學習進行產品的外部市場評估，第二階段使用深度學習進行企業的內部能力評估，第三階段使用數學規劃進行利潤最大的產品組合選擇。第一階段使用機器學習的三種演算法篩選具有市場競爭力的產品規劃案，演算法包括簡單貝式演算法、J48演算法和SMO演算法。第二階段使用深度學習的神經網路演算法，從第一階段的結果再過濾出企業內部能力可以勝任的產品機會。最後第三階段使用數學規劃從這些產品機會當中，挑選出一組可以為企業創造最大整體利潤的產品。研究最後針對數學規模式進行敏感度分析，探討在預算上限和產品成功率下限產生變化時，對整體利潤和產品的影響。結果顯示本研究所提的方法，確實

可以系統化、科學化、智慧化的協助企業進行利潤和成功率極大化的產品規劃。