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神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測

為了解決esg維基百科的問題，作者黃靖涵 這樣論述：

鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、

風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%

。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。

平面出版業的存續與轉型

為了解決esg維基百科的問題，作者趙玉瑩 這樣論述：

平面出版產業包括報紙、雜誌及圖書，過去的成功與紙媒輝煌年代，已因網路時代的到來，而改變了大眾傳播載體消費者的閱讀習慣。隨著網路、電子、數位、人工智能等順勢崛起，平面出版的經營者面臨巨大的挑戰。因此，平面出版業者要如何在維持企業存續之餘，仍能創建出下一世代成長之經營轉型策略即為非常重要的課題。本研究利用觀察法及深度訪談法來探討平面出版產業轉型之成功與失敗的歷程及現況，並進一步提供個案公司在經營策略上的建議。研究結果顯示：平面出版業者應以自身在內容資產的優勢為基礎，並結合數位科技技術來進行多角化轉型策略；此外，由於ESG議題日趨受到重視，本研究亦建議平面出版業者亦應有所對策，如增加循環再生紙使

用比例或與電子紙閱讀器業者進行策略聯盟等。本研究期能提供平面出版產業未來在面臨存續與轉型的策略建議與思考方向。