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中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 張祐笙的 以卷積神經網路檢測肉豬健康之辨識 （2019），提出雲林動植物防疫所關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、YOLO、毛豬。
而第二篇論文國立屏東科技大學 資訊管理系所 蔡玉娟所指導 郭璁翰的 豬隻生長履歷系統之開發 （2018），提出因為有 生產履歷系統、養豬場、資料分析的重點而找出了 雲林動植物防疫所的解答。
雲林動植物防疫所進入發燒排行的影片
【 #議會開箱 】第48集 作秀不做事，出事就甩鍋？
非洲豬瘟來，而張縣長左ㄧ句中央疏漏，右ㄧ句我們很努力，但是縣長，沒有人說誰不夠賣力、不辛苦，我與鄉親擔心的是稽查是否落實，縣內的政策施行怎麼走，這個時候縣長、護航議員帶風向並不是雲林之福，也別再說賢仔處處針對員警、不給鼓勵，真實影片還原給大家，事實是主管機關衛生局毫無作為！
當衛生局什麼都推給警察局，沒有相關因應措施的提出，這樣的推卸責任就是張麗善縣長說的上下ㄧ心嗎？ #非洲豬瘟 是常期抗戰，邊境疏失造成嚴重影響這件事情中央當然非常需要檢討，但地方不能只是開開記者會、打打口水戰，而是在地方形成防疫機制，在雲林，農業處有動植物防疫所要配合；衛生局有啟動稽查作業的業務義務；警察局負責走私查緝，這難道都不是地方的責任？海關確實有疏失，可是從2018年至今，雲林縣在相關議題除了被問才發現自己「想得太少」。
以卷積神經網路檢測肉豬健康之辨識
為了解決雲林動植物防疫所 的問題，作者張祐笙 這樣論述：
因口蹄疫事件，台灣不管是豬農、食品加工廠還是外銷市場，都帶來了極大的損失，故本研究想利用深度學習圖像辨識，來分辨感染的豬隻，提早預防。也可提供給養豬業，讓那些豬農密集的觀察他們的豬隻有沒有甚麼異狀，若發現異狀，可以提前隔離有異狀的豬隻並觀察，避免傳染給其他健康的豬。利用深度學習的技術，研究出能夠高辨識出豬隻健康，來降低感染機率。因此，本研究運用YOLO進行毛豬健康辨識，利用影像翻轉與圖像銳化進行資料擴增後，放入YOLO進行辨識與測試，其研究結果顯示，在YOLO辨識健康的毛豬精確率達85.7%、不健康的毛豬精確率達83.6%，以提供相關單位於辨識毛豬生病上之參考依據。
豬隻生長履歷系統之開發
為了解決雲林動植物防疫所 的問題，作者郭璁翰 這樣論述：
本研究開發養豬產業資訊系統，提供養豬場分析及改善養豬場的效率，系統主要分為三大模組：(1)經營管理模組維護養豬場的各項資料，如養豬場基本資料、環境資料；(2)生產履歷模組將豬隻從分娩、成長、售出的流程建立對應的功能，其中生產履歷功能作為維護種豬的基本資料，紀錄母豬歷次交配紀錄如交配公豬品種、生產頭數、生產日期等；成長履歷功能中依據豬隻出生日期、品種與數量，製作成長履歷，記錄豬隻於哺乳期、保育期、生長期及肥育期各時期之作業與影像資料；交易管理功能紀錄出售豬隻之統計平均體重、平均價格、總頭數；(3)資料分析模組對系統產出之成長履歷進行飼料換肉率分析，分析結果顯示豬隻成長各時期之總增重量、總
飼料量及飼料換肉率。