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國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 張添晉所指導 林柏緯的 廢手機、筆電、相機資源化技術暨碳足跡評析之研究 （2015），提出工研院系統單一認證入口關鍵因素是什麼，來自於碳足跡、資源化技術、稀有資源、電子產品。

而第二篇論文國立政治大學 資訊管理研究所 李有仁所指導 林彥志的 以雲端支援架構建置RFID為基礎之個人化無所不在學習系統 （2010），提出因為有 數位學習、無所不在的學習、無線射頻辨識、雲端運算、手持行動裝置的重點而找出了 工研院系統單一認證入口的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了工研院系統單一認證入口，大家也想知道這些：

廢手機、筆電、相機資源化技術暨碳足跡評析之研究

為了解決工研院系統單一認證入口的問題，作者林柏緯 這樣論述：

臺灣每年約產出七萬公噸之廢電子電器設備，其中約有5.6 萬噸出口至發展中國家，剩餘的1.4 萬噸則為棄置掩埋，若能將其中所含稀有資源妥善回收進行資源化處理，對於臺灣環境面以及經濟面均能有相當大的幫助。本研究蒐集國內外稀有資源相關之期刊、研究報告、專案研究報告、處理技術網站及相關法規等文獻，針對三項電子產品進行稀有資源回收技術探討，並針對其進行實際實驗操作，以及計算實驗製程碳足跡。本研究實驗結果顯示印刷電路板金含量平均為767.67~1416.04 mg/kg 之間；金屬鈀含量則介於86.01~127.23 mg/kg之間，而鉑於五個樣本中含量均偏低。碳足跡部分，王水消化法單一次實驗製程中總碳

排放量為5.941 kgCO2eq，酸萃取法總碳排放量則為7.505 kgCO2eq，兩製程中各項原料與設備所排放的二氧化碳皆以高溫爐為最主要碳排放源，故如欲改善整體製成，降低其碳排放量的話，應從此部分著手改善，或是使用環保電解剝金技術、環保化學剝錫技術與電沉積法等方式進行稀有資源回收，使廢電子產品之稀有資源回收製程邁向永續綠色低碳技術。

以雲端支援架構建置RFID為基礎之個人化無所不在學習系統

為了解決工研院系統單一認證入口的問題，作者林彥志 這樣論述：

本研究提出一項無所不在的學習系統架構改變傳統數位學習之教育傳遞的方式，讓學習者能在任何時間、任何地點透過行動裝置，連結雲端上的學習系統便能自動取得數位化的教學課程及輔助教材等教學資源，並結合RFID標籤之唯一性及無線辨識功能，除了可感測、讀取周遭環境物件資訊以外，更作為學習者個人辨識登入的方法，進而驗證以取得個人所屬的學習課程或學習進度規劃等功能，創造個人化無所不在學習，期許改善目前數位學習在散播教育資源這塊領域，仍有不足之處所造成的數位落差。系統架構本身採用雲端運算作為後端開發技術，將系統、數位學習課程與資料庫分散在各地，以減少單一系統之資源負載量過大及頻寬不足等問題，讓學習者接受即需的教

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