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明新科技大學 電機工程系碩士班 李智新所指導 黃梓銨的 基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統 （2021），提出允銨有限公司關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、照顧輔助系統、嚴重特殊傳染性肺炎。
而第二篇論文國立高雄科技大學 光電工程研究所 劉世崑、陳進祥所指導 張瑞庭的 亞甲基藍染料敏化太陽能電池之效能改良 （2021），提出因為有 染料敏化太陽能電池、亞甲基藍、超音波處理法、浸泡法、氧化鋅、二甲基乙醯胺的重點而找出了 允銨有限公司的解答。
基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統
為了解決允銨有限公司 的問題，作者黃梓銨 這樣論述：
本研究基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統，目前世界各地因為Covid-19的關係，開始減少人與人之間的接觸，也因為Covid-19疫情的關係，現在口罩成為了每個人必備的物品之一。本系統使用卷積神經網路(Convolution Neural Network; CNN)，標註正確戴好口罩以及未正確戴好口罩的圖片，建立類神經網路模型。建立好的模型用於分析病人以及照護者雙方的口罩是否正確的戴上，若雙方的口罩都有戴上並且配戴正確時，病房門便可以打開，如果其中一方的口罩未配戴或是未正確配戴時，房門則無法開啟並透過語音提醒告知未戴口罩的一方正確的戴上口罩，保護雙方安全。為了在防疫期間減少病人
與照護者一些非必要的接觸，本系統設計病人照顧輔助系統利用溫度感測器偵測病房內的溫度再透過風扇自動調節病房內周圍的溫度，並結合溼度感測器偵測病床的保潔墊或是床單的濕度，判斷是否需要更換。如要更換則透過藍牙的方式傳送訊息給手機App，讓照護者知道目前病人有更換保潔墊或床單之需求。
亞甲基藍染料敏化太陽能電池之效能改良
為了解決允銨有限公司 的問題，作者張瑞庭 這樣論述：
本研究主要聚焦在使用有機染料亞甲基藍染劑作為染料敏化太陽能電池之染料層，電池結構採用傳統之三明治結構。我們分別以傳統浸泡法與本實驗室獨創專利的超音波處理法製作染料層，並量測在不同莫耳濃度亞甲基藍所製備的染料敏化太陽能電池。實驗結果顯示，當利用24小時浸泡法製作染料層時，最佳轉換效率發生在濃度5 mM時，其效率為0.16%。而利用15分鐘超音波處理法，所製程電池之最佳轉換效率為0.17%。經工作電極吸收度量測實驗後，當亞甲基藍染料溶液之莫耳濃度為5 mM時，電池工作電極與染料層在580 nm 至700 nm範圍有最佳之吸收譜線。另外，我們分別更改了液態電解液的溶劑和工作電極的薄膜材料來做比較，
電解液的溶劑由乙腈改為二甲基乙醯胺，工作電極的薄膜材料由二氧化鈦改為氧化鋅。在更改電解液之溶劑研究中，因為開路電壓及短路電流的上升，其亞甲基藍染料敏化太陽能電池之電池轉換效率從0.17%上升到0.31%。再將工作電極改為氧化鋅薄膜研究中，在浸泡法浸泡48小時的製備下，其亞甲基藍染料敏化太陽能電池之轉換效率從0.31%上升到0.42%，而在超音波處理法的製備下，震盪時間為1小時，減少了製備時間，其亞甲基藍染料敏化太陽能電池之轉換效率從0.31%上升到0.39%。