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國立臺灣大學 應用力學研究所 陳國慶所指導 楊忻融的 機器學習於鋰離子電池狀態估測與電壓行為預測之應用 （2019），提出iphone x電池百分比關鍵因素是什麼，來自於鋰離子電池、荷電狀態估測、電壓行為預測、機器學習、類神經網路、長短期記憶。

而第二篇論文長榮大學 企業管理學系碩士班 朱文禎所指導 施佩辰的 臉書社群媒體之研究-以行動產業為例 （2016），提出因為有 社群媒體、臉書、內容分析法、情感分析的重點而找出了 iphone x電池百分比的解答。

最後網站限電波及鴻海.三星越南政府拍胸脯"今年不缺電" - MoneyDJ理財網則補充：報導指出，由於越南北部開始進入汛期，截至7月4日，北越所有水力發電廠的水位，均高於發電運轉水位下限，未來幾天還可望持續上升。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了iphone x電池百分比，大家也想知道這些：

機器學習於鋰離子電池狀態估測與電壓行為預測之應用

為了解決iphone x電池百分比的問題，作者楊忻融 這樣論述：

電池的荷電狀態(SoC)以及電壓行為(Voltage behavior)是電池管理系統中的兩個關鍵指標，其對於下游電池管理功能(例如功率狀態估測和電池平衡)尤其重要。在本論文的第一部份中，我們以機器學習的方法建立了一個能在動態負載和溫度變化的情形之下估算電池之荷電狀態的估算器。該估算器係由一系列長短期記憶類神經網路單元(LSTM Cell)堆疊而成，並以電池之電流、電壓、溫度作為輸入，以及電池當下之荷電狀態為輸出，並同時以兩組不同固定溫度下的動態負載數據訓練之，待訓練完畢後再以變溫之動態負載數據對其進行測試驗證， 以評估其性能。最後，我們成功開發出一能夠在極為複雜的操作條件下依然擁有97%的

高精度荷電狀態估計器。在本論文的第二部分裡，我們同樣以機器學習的方法開發了一能在動態負載和溫度變化情形之下預測下一時間點電池之電壓的預測器。此預測器同樣由長短期記憶類神經網路單元堆疊而來，並從當下以及過去二十九個時間步的過去資料中(共三十個時間步，包含電流、電壓、溫度等資訊)預測下一時刻的電池電壓。和上述之荷電狀態估測器類似，我們以定溫下的動態負載數據對預測器進行訓練、並以變溫動態資料測試之。結果，在變溫和動態負載條件下，預測器以小於0.1%的平均絕對百分比誤差(Mean absolute percentage error, MAPE)準確地估計出電池下一時間點的電壓。

臉書社群媒體之研究-以行動產業為例

為了解決iphone x電池百分比的問題，作者施佩辰 這樣論述：

隨著網路的普及與行動裝置用戶人數的成長，大眾對社群媒體的依賴性逐漸提升，社群媒體變成消費者與企業的溝通橋樑。因此，企業不僅要在社群媒體上提供消費者在線服務並解決問題，更需利用自家以及競爭對手社群媒體上的資訊作分析來輔助決策，以便快速回應市場變化。本研究提出社群媒體分析架構，並選取三家行動裝置品牌商在臉書社群媒體網站中粉絲專頁的貼文和粉絲的回應，以內容分析法對訊息內容分類然後進行情感分析和數量頻率的分析以及貼文策略分析。研究結果發現(1)三家社群媒體粉絲對產品的評價高低比重，A 公司及 B 公司的粉絲評價以「顏色」「外型」正面為居多，負面為「發熱」(2)C 公司的粉絲評價以「拍照」為正面，負面

為「電池」居多(3)貼文策略來說三家的營銷者都是以「圖形影像」、「圖文共鳴」、「產品品牌」為主(4)影響力指標 A 公司為「角色代言人/代言人」最高(5)影響力指標 B 公司以「公益行為」為最高(6)影響力指標 C 公司以「情緒訴求」為最高，進而得知整體營銷者與粉絲的互動程度高低以 A 公司為最高，研究結果可以提供給行動裝置品牌商作為社群媒體經營和擬定貼文策略之參考。

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