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伊朗和台灣青年對未來意象的比較性研究：以科幻電影為例

為了解決Snow AI Dcard的問題，作者米蒙德 這樣論述：

本研究旨在探討科幻電影中之未來貌與青年可欲的未來兩者間之異同。作者透過討論十部賣座的科幻大片，與十四位伊朗籍及臺灣籍研究生進行訪談。研究結果指出多數賣座的科幻電影勾勒出反烏托邦的未來，與青年可欲的未來相差甚遠。再者，電影中的未來主題幾乎無法建構出一個令人嚮往的、可欲的未來。本研究使用因果層次分析(Causal Layered Analysis, CLA)與STEEP分析來解構電影主題與青年可欲的未來。同時利用以上兩種分析法探討在STEEP各領域中，青年所嚮往的未來及其因果層次；反之，亦探討科幻電影所呈現的分析結果。透過創新的觀點，本研究比較伊朗籍與臺灣籍學生對於科幻電影與個人可欲未來之觀點，

研究結果有益於未來學研究與媒體研究中的多領域研究。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決Snow AI Dcard的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。