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具 Zstandard 資料壓縮之行動支付智慧自助洗車場與硬體電路設計

為了解決彰化自助洗車的問題，作者黃皇銘 這樣論述：

近年來，5G技術、人工智慧的熱潮帶動了企業對數據、資料傳輸及運算資源的需求大幅增長，數據量也因此達到了前所未有的高度。然而，在網路傳輸和存儲能力有限的情況下，資料壓縮變得越來越重要。透過資料壓縮，能夠有效減少傳輸的數據量、降低網路傳輸頻寬的負荷，有效節省存儲容量。本研究開發一客製化APP並導入Zstandard資料壓縮技術，將洗車場的使用紀錄、收益紀錄經過壓縮後上傳至雲端資料庫，以減少數據儲存於雲端資料庫所需花費的成本。另外一方面，研究所開發之物聯網系統使用微動開關來偵測投幣器之投幣訊號，透過繼電器驅動電路來控制車格內之所有功能，並使用顯示模組以呈現給使用者投幣金額和使用功能之倒數時間。

人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測

為了解決彰化自助洗車的問題，作者蔡建明 這樣論述：

民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服

務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。