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國立清華大學 電機工程學系 鐘太郎所指導 王彬泓的 基於深度學習方法，利用具注意力機制之EfficientNet模型針對秀麗隱桿線蟲進行日齡評估 （2021），提出8089基本資料關鍵因素是什麼，來自於秀麗隱桿線蟲、深度學習、EfficientNet、Convolution Block Attention Module（CBAM）。

而第二篇論文南臺科技大學 財經法律研究所 羅承宗所指導 張文恭的 藝文採購之研究：以政府採購法為中心 （2020），提出因為有 政府採購法、藝文採購、限制性招標、專業服務、文化創意服務的重點而找出了 8089基本資料的解答。

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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8089基本資料，大家也想知道這些：

基於深度學習方法，利用具注意力機制之EfficientNet模型針對秀麗隱桿線蟲進行日齡評估

為了解決8089基本資料的問題，作者王彬泓 這樣論述：

　　生物學者在研究老化的機制時常會使用秀麗隱桿線蟲做為樣本分析其老化特徵以決定其生理日齡，因此如何精確評量秀麗隱桿線蟲的生理年齡是很重要且基本的課題。本論文主要設計針對秀麗隱桿線蟲的日齡預估模型。針對陽明交通大學許翱麟教授所提供之線蟲顯微影像，透過建立深度神經網路的方式取代以往生物研究人員依賴肉眼及經驗的方式做線蟲的日齡判讀，以協助研究人員進行評估。　　本論文使用幾種過往經典的輕量型神經網路模型作為基底，包含VGG16、ResNet50、InceptionResNet、Xception及EfficientNet-B1，進行秀麗隱桿線蟲日齡迴歸分析，經過平均絕對誤差、模型參數量的評比考量後選取

了EfficientNet-B1[25]作為判讀線蟲日齡的深度神經網路模型。而實驗觀察得知線蟲在日齡超過三天並進入成蟲期後，其體長的成長速度會趨於飽和[21]，因此需要針對線蟲蟲體的內臟空洞程度，使用注意力機制觀察其紋理上的變化，減少日齡大於三天的成蟲日齡的錯判情形。本論文嘗試了三種注意力機制，包括SENet (Squeeze-and Excitation Network)、Spatial Attention、與CBAM (Convolutional Block Attention Module)，並經實驗找出最佳的模型與注意力機制組合，將誤差為一天內的準確率提升至72.47%，誤差為兩天內的

準確率提升至92.42%。

藝文採購之研究：以政府採購法為中心

為了解決8089基本資料的問題，作者張文恭 這樣論述：

為讓政府機關、公立學校、公營事業辦理採購，能依循公平、公開之採購程序，以提升採購效率與功能、確保採購品質，政府採購法將工程、財物及勞務等三大類採購，均納入其規範的範疇。文化藝術係提供專門知識或技藝之服務，屬專業服務，為勞務的一種，本身不若工程或財物可訂有明確規格，其具有強烈的個人主觀特性及難以量化的客觀評價，故而與工程、財物一體適用採購法，在執行上難免產生諸多窒礙難行之處。為增加藝文採購作業彈性，提升藝文採購效率與功能，採購法於2002 年修正公布增訂第22 條第1 項第14 款：「邀請或委託具專業素養、特質或經公告審查優勝之文化、藝術專業人士、機構或團體表演或參與文藝活動。」得採限制性招標

，以利辦理文化、藝術採購。亦即，辦理藝文採購得不經公告程序，邀請2 家以上廠商比價或僅邀請1 家廠商議價。然該彈性作法並未獲得充分了解及運用，故而採購法於2019 年修正第22 條第1 項第14 款，增列文化創意服務，以獎勵文化藝術採購採取限制性招標，以利評選合適之優良廠商提供優質文化藝術服務。並修正第4 條增列第2 項，放寬受補助對象辦理藝文採購不受政府採購法限制，以促進藝文環境發展，惟仍應受該機關之監督。然藝文採購仍「藝文」與「採購」之結合，故而欲辦好藝文採購案，理應兼具「藝文專業」與「採購專業」。惟在現實環境中，不論是政府機關或藝文團體，兼具該兩專業知識者屬鳳毛麟角。因此，一味的從法令面

放寛限制，是否真能達到促進藝文環境之發展？實屬可議。爰本文透過文獻蒐集與相關法令探討，試圖剖析箇中緣由，從法令面與執行面對藝文採購進行研究並提出建議。

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