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開南大學 商學院碩士在職專班 陳裕達所指導 詹淑鳳的 工作壓力對離職傾向影響之研究—以新冠肺炎疫情期間為例 (2020),提出桃園機場免稅店精品關鍵因素是什麼,來自於免稅商店、工作壓力、離職傾向。

而第二篇論文中原大學 工業與系統工程研究所 黃博滄所指導 廖伯偉的 智能化CNC感測訊號處理之研究 (2018),提出因為有 CNC銑削加工、感測技術、訊號處理、灰色理論、智能化的重點而找出了 桃園機場免稅店精品的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了桃園機場免稅店精品,大家也想知道這些:

工作壓力對離職傾向影響之研究—以新冠肺炎疫情期間為例

為了解決桃園機場免稅店精品的問題,作者詹淑鳳 這樣論述:

本研究目的為探討在新冠肺炎(COVID-19)期間機場免稅商店員工工作壓力對離職傾向之影響。研究工具採Cavanaugh et al.編製之工作壓力量表及Jacob & Roodt編製之離職傾向量表為基礎,發展本研究問卷;研究對象為桃園國際機場免稅商店第一線負責銷售之員工,共發出問卷340份,有效回收問卷340份,有效回收率100%。迴歸分析檢定結果顯示,「挑戰型壓力」及「障礙型壓力」對「離職傾向」皆不具顯著性影響,此外平均數差異檢定結果顯示不同「婚姻」、「年齡」、「年資」的機場免稅商店員工對「障礙型工作壓力」之認知存在顯著性差異,且不同「年齡」、「年資」的機場免稅商店員工對「離職傾向」之認

知存在顯著性差異。關鍵字:免稅商店、工作壓力、離職傾向

智能化CNC感測訊號處理之研究

為了解決桃園機場免稅店精品的問題,作者廖伯偉 這樣論述:

近年來傳統典型的CNC加工工具機已經無法滿足現今少量多樣的生產型態,為了追求高效率及高品質的產品製造,許多研究利用統計預測、迴歸分析及類神經網路預測的方式,以縮短產品後續的檢驗時間,而產品製造的過程中,常會因為不可控的環境因素來影響產品的生產品質,因此透過有效的感測技術並配合適當的預測處理模型系統,使機器設備能夠擁有自主學習及決策的能力,以達到工具機智能化的目標。隨著感測設備在蒐集加工訊號的同時,往往都會因為擷取到環境因素來影響預測系統判斷上的錯誤,因此本研究透過訊號處理的方式扣除掉其環境因子後,結合灰色理論中灰色關聯選取關聯度最強的感測數據,投入GM(1,N)灰色模型建立預測系統。本研究運

用製造業中常見的CNC加工機進行銑削加工實驗,搭配灰色理論少數據即可建模的特性,因應現今少量多樣的生產型態,結合訊號處理的方式,有效預防環境雜訊因子的投入,避免影響預測系統的準確度。為了驗證本研究所提出的方法具有其準確性及可行性,本實驗設置了總共四組不同加工參數的實驗投入少量數據進行表面粗糙度的預測。四組實驗結果預測準確率分別從92.50%、94.10%、92.39%、85.79%,提升為97.04%、97.91%、96.41%及96.94%,得以驗證本研究提出之預測系統的準確性及可行性。