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銘傳大學 資訊管理學系碩士班 李永山所指導 張逸强的 以文本分析探討消費者選購電腦零組件之考量因素 （2021），提出SSD PTT 2021關鍵因素是什麼，來自於電腦零組件、文本分析、網路爬蟲、CKIP斷詞、TF-IDF演算法。
而第二篇論文逢甲大學 水利工程與資源保育學系 陳昶憲所指導 王怡婷的 開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究 （2020），提出因為有 深度學習、Yolov4、水位辨識的重點而找出了 SSD PTT 2021的解答。
SSD PTT 2021進入發燒排行的影片
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LG gram 16Z90P 就是又輕薄又有大螢幕的軍規筆電！
這次的 16 吋 LG gram 通過嚴苛的 Intel Evo 平台認證、擁有超快的反應速度，並搭載最新第 11 代 Intel® Core™ i7 10nm 處理器，內建一體成形的 Thunderbolt 4 插下去一線就能提升效能，而且它還是金氏世界紀錄認證過最輕的筆電。
撇開效能在輕薄的 LG gram 上塞了 2K 螢幕，DCI-P3 99% 廣色域加上大於 Rec.709 的色域標準沒有毛邊沒有顆粒彩度表現超高，敲碗之後再加個 HDR 把觀影體驗升到最頂啦！XD
那實測續航表現、使用體驗和效能部分老樣子都在這片一次說囉！
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::: 章節列表 :::
➥ 軍規輕薄
00:00 真的輕薄沒在騙
00:31 A 面
00:51 B 面
01:23 C 面
01:51 D 面
02:58 I / O 連接埠
03:24 七項軍規測試
➥ 綜合表現
03:50 畫面表現
04:25 音效表現
04:46 軟體搭載
05:02 Intel EVO
05:26 充電續航
➥ 極限燒機
06:01 實際使用
06:54 極限測試
➥ 最後總結
08:12 最後總結
::: LG gram 16Z90P 曜石黑規格 :::
Intel® Core™ i7-1165G7 4C / 8T
@2.8GHz / @4.7GHz
Intel Iris Xe Graphics G7 96EU
16GB LPDDR4X-4266 Quad-channel on board
SK hynix PC601 M.2 2280 NVMe PCIe 3.0 x4 SSD 1TB
16" IPS
2,560 x 1,600, 189ppi
Intel Wi-Fi 6 AX201, Bluetooth 5.1
1 x HDMI 2.0b
1 x 3.5mm 音訊孔
2 x Thunderbolt 4
1 x MicroSD 讀卡機
2 x Type-A USB 3.2 Gen 1
電源鍵整合型指紋辨識
80Wh
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以文本分析探討消費者選購電腦零組件之考量因素
為了解決SSD PTT 2021 的問題，作者張逸强 這樣論述：
隨著資訊產業的快速發展和個人對於數位娛樂品質要求的提升，需要效能更為強勁的電腦零組件來滿足其工作和娛樂上的要求，在種類眾多的電腦零組件中，中央處理器、獨立顯示卡、記憶體、硬碟等，都是選購的熱門項目；以往研究多數透過問卷調查了解消費者選購電腦相關設備時考量的因素，此種方法可能侷限在既有的文獻探討範圍中，然資訊技術進步神速，可能以往認為不重視之電腦零組件，可能因某些原因而顯得重要。消費者經常在社群媒體平台發文討論硬體，如果能使用網路爬蟲技術獲取消費者關注的議題，則可能可以獲得消費者真正在意的因素。 本研究主要目的在探討消費者選購電腦零組件之考量因素；本研究首先利用網路爬蟲技術，爬取消費者在
社群平台之文章和留言資料，並使用CKIP進行中文語意斷詞，再透過SKLERAN套件計算TF-IDF值，以獲取消費者選購電腦零組件之關鍵詞彙，並歸納成考量購買構面，最後，和過去傳統研究做比較。 研究結果發現消費者選購時最優先關注的是「價格因素」，其次為「零組件品牌」、「購買用途」、「服務」、「散熱能力」、「零組件規格」及「運算能力」，表示現代消費者關注「價格因素」的程度大於「運算能力」。
開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究
為了解決SSD PTT 2021 的問題，作者王怡婷 這樣論述：
隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度
學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。