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元智大學 資訊管理學系 王秉鈞所指導 簡辰宇的 跨平台3C商品比價網站之建構－改良式資訊檢索演算法之應用 （2017），提出藍芽滑鼠推薦關鍵因素是什麼，來自於比價網、網路爬蟲。

而第二篇論文長庚大學 電機工程學系 詹曉龍所指導 賴政州的 虛擬實境認知踩車雙重任務檢測設計與大腦事件關聯特徵研究 （2017），提出因為有 認知功能、虛擬實境、雙重任務、大腦運作、事件關聯電位、事件關聯非同步性/同步性的重點而找出了 藍芽滑鼠推薦的解答。

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跨平台3C商品比價網站之建構－改良式資訊檢索演算法之應用

為了解決藍芽滑鼠推薦的問題，作者簡辰宇 這樣論述：

電子商務興起取代實體通路，在網路與行動裝置的普及化，電子商務間的商品總類、價格競爭、付款方式、運送時間，都納入消費者選擇的必要條件，網路上也出現許多家電子商務價格比較的網站，幫助消費者篩選及推薦電子商務的店家與商品類型。各家比價網篩選電子商務的商品機制都有所不同，這些都會影響消費者在商品搜尋的速度與精準度。本研究透過資訊檢索演算法 BM25 (Best Match) 加以改良導入商品名稱，以權重方式分配，將搜尋關鍵字斷詞處理，匯入網路爬蟲 (Crawler) 抓取到的各電子商務之商品資訊再以名稱做權重分析 ， 依據結果建立的比價系統能提供使用者的一次同時瀏覽多家電子商務同類型商品的資訊 ，

做為商品評選的參考。由於各大電子商務商品種類眾多且持續更新 ， 所以比價系統的設計方法，使用即時取得商品資訊及運算做為主要平台，配合應用動態網頁技術 (JSP) 應用在伺服器網站架設 (Tomcat) 與伺服器端程序分配技術 (Servlet)，有效分配商品名稱權重與商品價格排序。本研究針對市面上知名的比價網做商品搜精準度之對照，以3C類型比較4種商品做「搜尋精準度」、「價格遞增精準度」、「價格遞減精準度」，比價檢視12 (4*3) 項的結果，有8項勝出、2項平手、2項落後。

虛擬實境認知踩車雙重任務檢測設計與大腦事件關聯特徵研究

為了解決藍芽滑鼠推薦的問題，作者賴政州 這樣論述：

指導教授推薦書口試委員會審定書誌 謝------------iii中文摘要------------iv英文摘要------------v目 錄------------vii圖 目 錄------------xii表 目 錄------------xix第一章 介紹------------1第二章 文獻回顧------------52.1 ERP------------62.2 ERD/ERS------------72.3 雙重任務相關文獻------------72.4 認知任務相關文獻------------92.4.1 Oddball Paradigm

------------92.4.2 Stroop Effect------------102.4.3 Visual Working Memory------------112.5 研究動機及目的------------12第三章 研究方法------------143.1 研究裝置------------153.1.1 NeuroScan腦電偵測裝置------------153.1.2 Brain Products腦電偵測裝置------------173.1.3 Arduino UNO for SynAmps------------193.1.4 Arduino U

NO for LiveAmp------------203.1.5 健身單車與螢幕------------213.1.6 踩速感測裝置------------223.1.7 EEGLAB------------243.1.8 Unity虛擬實境開發軟體------------243.1.9 Logitech改裝式外接雙鍵滑鼠------------253.2 實驗任務設計------------263.2.1 Visual Oddball紅綠燈任務------------263.2.2 Stroop任務（Dual Task）------------273.2.3 Spatial

Working Memory任務（Dual Task）------------273.2.4 Calculation任務（Dual Task）------------283.3 實驗流程------------293.4 踩速感測裝置設計------------323.4.1 Microcontroller模組------------323.4.2 LSM330DLC模組------------323.4.3 資料格式------------333.5 實驗招募------------333.6 資料分析------------343.6.1 EEG預處理---------

---353.6.2 EEG事件分段------------353.6.3 獨立成分分析（ICA）------------383.6.4 事件關聯分析------------393.6.5 Grand Average------------393.6.6 加速規、轉速與陀螺儀資料分析------------393.6.7 統計方法------------40第四章 研究結果------------414.1 Visual Oddball紅綠燈任務------------424.1.1 Grand Average ERP結果------------424.1.2 Gran

d Average ERSP結果------------424.1.3 T-Test結果------------454.2 Stroop任務------------464.2.1 Grand Average ERP結果------------464.2.2 T-Test of ERP結果------------474.2.3 Grand Average ERSP結果------------474.3 Spatial Working Memory任務------------504.3.1 Grand Average ERP結果------------504.3.2 T-Test

of ERP結果------------524.3.3 Grand Average ERSP結果------------554.4 Calculation任務------------634.4.1 Grand Average ERP結果------------634.4.2 T-Test of ERP結果------------644.4.3 Grand Average ERSP結果------------654.5 Behavior Data------------66第五章 討論------------675.1 Visual Oddball紅綠燈任務---------

---685.2 Stroop任務------------685.3 Spatial Working Memory任務------------695.4 Calculation任務------------69第六章 結論------------70參考文獻------------72圖 目 錄圖 一 1、ERD/ERS分析流程圖（Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999）。------------4圖 二 1、視覺目標識別任務ERP示意圖（Geoffrey F. Woodman, 2010）。------------6圖 二 2、（左）T. Bull

ock等學者的Oddball實驗（T. Bullock et al., 2015）；（右）C.-T. Lin與其團隊的實驗呈現的車子偏離與計算兩個任務於不同onset的五種狀況Case a～Case d（C.-T. Lin et al., 2011）。------------9圖 二 3、Oddball Paradigm 中Target 與Non-Target 誘發之α頻帶ERD（W. Peng et al., 2012）。------------10圖 三 1、（左）NeuroScan公司64-channel, 24-bit SynAmps2線腦電圖放大器；（右）NeuroScan公司Ag/

AgCl 32-channel QuickCap，電極位置採用國際10/20系統。------------16圖 三 2、Brain Products公司32-channel, 24-bit LiveAmp無線腦電圖放大器。------------17圖 三 3、（左）Brain Products公司Ag/AgCl 32-channel EasyCap，（右）電極位置採用國際10/20系統。EasyCap後頸部袋子為LiveAmp置放位置。------------18圖 三 4、Brain Products公司Sensor and Trigger Extension。------------1

9圖 三 5、Arduino UNO for SynAmps成品。------------20圖 三 6、Arduino UNO for LiveAmp成品。------------21圖 三 7、健身單車與螢幕。------------21圖 三 8、實驗室所開發的踩速感測裝置。------------22圖 三 9、Oddball paradigm實驗裝置整體架構。------------23圖 三 10、Dual task實驗裝置整體架構。------------23圖 三 11、Unity公司。------------24圖 三 12、Logitech改裝式外接雙鍵滑鼠與按鈕。----

--------25圖 三 13、單車右手把按鈕。------------25圖 三 14、Visual Oddball任務場景。------------26圖 三 15、Stroop任務場景與流程。------------27圖 三 16、Spatial Working Memory任務場景與流程。------------28圖 三 17、Calculation任務場景與流程。------------29圖 三 18、Dual task實驗流程。------------31圖 三 19、踩速感測裝置架構。------------32圖 三 20、加速規/陀螺儀資料的藍芽傳輸格式。------

------33圖 三 21、資料分析流程圖。------------34圖 三 22、Sroop事件分段式示意圖。------------36圖 三 23、Spatial Working Memory任務事件分段式示意圖。------------37圖 三 24、Calculation雙重任務事件分段式示意圖。------------38圖 三 25、Marker type與藍芽筆數的儲存格式。------------39圖 三 26、加速規、轉速與陀螺儀資料的儲存格式。------------40圖 四 1、Visual Oddball紅綠燈任務grand average ERP結果，藍色

為綠燈事件，橘色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------42圖 四 2、Visual Oddball紅綠燈任務grand average theta ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------43圖 四 3、Visual Oddball紅綠燈任務grand average alpha ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------43圖 四 4、Visual Oddball紅綠燈任務grand average lower beta ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件

onset在0秒。------------44圖 四 5、Stroop任務grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------46圖 四 6、Stroop任務grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------48圖 四 7、Stroop任務grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------48圖 四 8、Stroop任務grand average lower beta

ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------49圖 四 9、Stroop雙重任務grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------49圖 四 10、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------50圖 四 11、Spatial Working Memory任務於probe state的grand aver

age ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------51圖 四 12、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------51圖 四 13、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------55圖 四 14、Spa

tial Working Memory任務於encoding state的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------56圖 四 15、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------56圖 四 16、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average upper beta ERS

P結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------57圖 四 17、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------58圖 四 18、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------58圖 四 19、Spatial Working Memory任務

於probe state的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------59圖 四 20、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------59圖 四 21、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務

，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------60圖 四 22、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------61圖 四 23、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------6

1圖 四 24、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------62圖 四 25、Calculation任務grand average ERP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------63圖 四 26、Calculation任務grand average theta ERSP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為

單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------65圖 四 27、Calculation任務grand average alpha ERSP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------66表 目 錄表格 四 1、Visual Oddball紅綠燈任務參數統計結果，粗體（0.001

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