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運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測

為了解決雁行理論ppt的問題，作者呂俊霆 這樣論述：

本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。

建立臺灣近海搜救檢傷分類機制之研究

為了解決雁行理論ppt的問題，作者曾心妤 這樣論述：

目前海上搜索與救助作業的任務執行過程中需要許多單位、人力提供救援、評估與處置，因此突發海難事故發生時往往會超出船舶本身既有之救護人力、有限醫療技能、資源和後送救護能力，再加上海況天候因素及基礎海上急救醫療技能有限，及遭遇危險時心理過於恐慌害怕等，內外許多不確定衍生因素影響海上搜索與救助的任務情形。為使每一件海難案件中有效提增現場海難事故救助遇難人員之生存機會，並保障其生命財產安全，因此本研究擬先找出影響我國海上搜索與救助任務作業與在近海搜救緊急醫療時之關鍵性因素，但礙於海上搜救人員在從事海上搜索與救助執行任務時充滿著諸多無法被人所能掌控的多重因素，本研究先透過相關文獻、現有檢傷分類機制及部分

經典案例，據擬出四大構面16項關鍵因素，利用IPA及F-IPA量化方法得知「救護資源」構面甚為重要，為瞭解該先充實哪些類型海難事故之救護資源，遂再利用交通部官方海事案件資料，予以利用GRA及TOPSIS量化方法得知我國應優先強化「客船」、「南部航務中心管轄海域」之近海搜救能量。基於前述研究結果，本文嘗試初步整合建構我國近海搜索與救助檢傷分類機制之標準化作業流程，主要針對於海難事故上有關人員救護部分另加入海上檢傷分類項目，因為一旦有海難事故，其遇難時間、地點、季節、類型等情況不一，若是再遇上大型災難、距離遙遠或天候狀況惡劣海象等諸多無法被人所掌控多重因素影響，如何有效把握黃金救援時間，搶救生命係

第一要務，為期可以幫助第一現場搜救人員能更有效率客觀地評估和判斷遇難人員狀況，以提升我國海上搜索與救助任務效能。