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國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 孫光天所指導 顏木信的 應用人工智慧進行古蹟修復工程估價之研究 （2020），提出日式傳統包手關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、類神經網路、機器學習、監督式機器學習、多層神經網路架構、R語言。

而第二篇論文國立高雄大學 建築學系 陳怡兆所指導 楊景祥的 BIM應用在興建階段工程介面整合之研究 （2020），提出因為有 計畫工程、介面產生、建築資訊模型、整合平台、效益驗證的重點而找出了 日式傳統包手的解答。

最後網站【名人刺青提案】Nick Wooster 日式包手刺青，輕鬆素T也能帥 ...則補充：【名人刺青提案】Nick Wooster 日式包手刺青，輕鬆素T也能帥到頂天的秘密武器 ... 就這樣由日本師傅設計了如今我們所見到獨具一格的日式傳統式樣。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了日式傳統包手，大家也想知道這些：

應用人工智慧進行古蹟修復工程估價之研究

為了解決日式傳統包手的問題，作者顏木信 這樣論述：

古蹟修復工程修復預算來自中央，修復廠商多為中小企業，且有其專業性。古蹟修復工程生命週期，通常隨著工程結束，所有相關圖檔及各式資料也將結束。本研究蒐集某營造公司30年來所承攬的古蹟修復專案，採21個專案樣本依結構取樣三川殿、拜殿、正殿、護龍、後殿、過水廊及配殿等結構，為研究資料進行探討。探討將資料在利用人工智慧進行古蹟修復工程估價，幫助企業做出更明智、更快速的決策。應用人工智慧進行古蹟修復工程估價，藉由解析樣本資料，擷取資料特徵，以機器學習建置古蹟修復工程估價模型，再進行測試。藉由人工智慧神經網路技術，輸入層、隱藏層及輸出層基本模型，作為本研究設計。並以R語言為研究工具設計多層神經網路架構進行

本研究的相關模型建構、資料分析、資料測試及驗證。研究結果顯示透過此模型架構期能有效計算修復工程估價與實際估價平均誤差在2.58％左右，可提供營造廠商高階主管另一決策方案以及在備標過程中能更充分的安排資源。關鍵字：人工智慧、類神經網路、機器學習、監督式機器學習、多層神經網路架構、R語言

BIM應用在興建階段工程介面整合之研究

為了解決日式傳統包手的問題，作者楊景祥 這樣論述：

國內新建工程執行方式會用兩種方式去執行，一種是統包方式簡稱為DB（設計+施工），另一種是常見的方式簡稱為DBB（設計→發包→施工），但是大型計畫工程會因主辦單位和工程屬性的不同常會以DBB的方式去執行，而以此方式執行從設計開始就會有介面的產生進而延續到興建，因此有效的介面整合就格外顯得重要。 本研究透過文獻回顧探討介面產生的原因及內容，再以理論基礎將工程案例設計及興建介面問題逐一分析產生的原因，並將分析結果整理出介面整合對應的方法，提出有效的介面整合必需從人、事、物三個面向著手，（1）人：利用組織的力量協調及溝通衝突事項、（2）事：有效的介面資訊整合及傳達、（3）物：應用共同的

平台及技術。 以實際案例在興建階段施工前各專業工程介面整合的前置作業，利用IDEF0分析法將介面資訊交流及整合，應用BIM建築資訊模型建構出以BIM技術為基礎的整合模式及流程，改善常用2D介面整合模式所產生的盲點及限制，運用可視化的特性對相關法規進行檢核也將興建資訊交流至營運單位避免產生完工移交時的爭議，並且利用可模擬的特性及準則優化施工流程提升整體施工進度，進而讓各工程得知進場施作時程提早備妥人、機、材避免有所延誤因而影響到整體的工程進度，最後以興建完成資訊作為BIM技術應用在介面整合的效益驗證方式。

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