來一趟說走就走的旅行論文書籍站
中原大學 機械工程研究所 陳冠宇所指導 葉翊暉的 發展基於深度學習之咖啡生豆顏色分類系統 （2020），提出HP 筆 電 分級關鍵因素是什麼，來自於機器學習、深度學習、咖啡瑕疵豆、卷積神經網路。
而第二篇論文國立政治大學 法學院碩士在職專班 劉宗德所指導 楊嘉慶的 藥品安全管理之研究 （2019），提出因為有 藥品安全、專利連結制度、藥品許可、藥品流通、風險管控、藥品許可證廢止的重點而找出了 HP 筆 電 分級的解答。
發展基於深度學習之咖啡生豆顏色分類系統
為了解決HP 筆 電 分級 的問題，作者葉翊暉 這樣論述：
隨著工商社會的發展，喝咖啡的風氣漸增，加上超商遍佈的推波助瀾，咖啡的年銷售量及經濟規模日益擴大，而咖啡的口感與品質也越來越受到消費者的重視。一杯咖啡口感的好壞，除了沖泡咖啡的方法之外，關鍵原因在咖啡豆的優劣。一般而言，咖啡生豆中的瑕疵豆約佔有15-30%，目前仍主要仰賴人工進行瑕疵豆的挑選工作。人工挑選相當耗時且增加成本，容易產生人為疏失，亦會影響咖啡豆品質與價格。近幾年機器學習的蓬勃發展，學術界同步投入咖啡豆分類方法的研究與辨識設備的研製。由於咖啡豆的顏色瑕疵會出現在不同位置，因此本文以咖啡豆正反二面的圖像建立訓練集。本文以4種顏色瑕疵豆與好豆為基礎，分別拍攝建構各240張圖像，圖像尺寸為
64x64，其中90%作為訓練用、10%作為驗證用。本文以卷積神經網路模型進行訓練與辨識，根據實驗過程中所得的數據調整模型參數與反覆測試，最終本文3組實驗之辨識正確率可達99%，且因圖像尺寸小，15次迭代的訓練時間僅需約74秒，因此具有高辨識率、運算時間少及提升效率等優點。
藥品安全管理之研究
為了解決HP 筆 電 分級 的問題，作者楊嘉慶 這樣論述：
近年來醫藥品的發展與進步，有目共睹，隨著全球化的分工，即時性的用藥資訊，藥品安全的問題，也漸漸浮現，不光是地區性，全球化後的地球村影響也非常之大，本論文從藥品管理之主管機關，保護目的與高度管制，從藥品安全性與實質性證據最終到專利連結制度，透過管理的手法，從規制到誘導藥商調整經營，台灣市場小需要打入國際，政府從資金提供到幫助藥商轉型，遇到突發狀況時，國家介入並徵用戰略性醫療物資，藥品安全管理之客體，從藥品販賣到製造業者，再到藥商的權利義務介紹，營業自由與健康權之調整，再從藥品全生命週期去思考，從藥品研發，獲得藥品許可上市，生產製造流程，監製問題，罕見用藥病患的權利，再到公私協力中互助，以及藥品
流通時的管控，問題藥品的下架回收，甚至藥品下市，從明星藥品的驚人利潤，到藥品嚴重副作用的回收下架，乃至藥品許可證廢止，其中面臨的訴願，行政訴訟與國家賠償或是補償，最後是面對未來藥品安全之展望，從法規管制鬆綁，到政府獎勵研發，藥品風險管控與通報義務，健保藥價調整制度，新藥研發解盲時的利益衝突，最後是大數據的時代，活用藥品安全的資料庫，透過科技幫助民眾，乃是維護民眾用藥安全的快速利器。