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touch panel技術的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
touch panel技術的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦葉怡成寫的 資料探勘：程序與模式 使用Excel實作 (附光碟) 和任立中的 大數據戰略4.0都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和前程文化所出版 。
國立臺灣科技大學 資訊工程系 賴祐吉、姚智原所指導 鍾賢廣的 基於霍爾效應的任意曲面上定位方法 （2019），提出touch panel技術關鍵因素是什麼，來自於物體定位、霍爾效應。
而第二篇論文義守大學 電子工程學系 林彥勝所指導 戴勇兆的 藉由置入奈米銀粒提升摻鋁氧化鋅薄膜特性以應用於軟性觸控感測電極 （2019），提出因為有 摻鋁氧化鋅、奈米銀粒、間歇性製程、氧電漿蝕刻、射頻磁控濺鍍的重點而找出了 touch panel技術的解答。
資料探勘：程序與模式 使用Excel實作 (附光碟)
為了解決touch panel技術 的問題，作者葉怡成 這樣論述：
今日，資料探勘已是決策支援系統中不可缺少的重要工具，尤其在市場行銷、顧客服務、詐欺防弊、風險偵測與行為預測方面扮演關鍵的角色。愈來愈多的企業想導入這項技術，美國的一項研究報告更是將資料探勘視為21世紀十大明星產業，可見它的重要性。 資料探勘就是在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏訊息，藉由統計及人工智慧的科學技術，將「資料」做深入分析，並根據企業的問題建立不同的模型，找出其中的「知識」，以提供企業進行決策時的參考依據。舉例來說，銀行和信用卡公司可藉由此技術將龐大的顧客資料做統計、分析、歸納及預測，找出哪些是最有貢獻的顧客？哪些是高流失率族群？或是預測一個新的產品或促
銷活動可能帶來的響應率，以能在適當的時間提供適當適合的產品及服務。 本書共分為「程序篇」、「模式篇」、「實作篇」三大篇，循序漸進對資料探勘的原理與方法進行介紹，並輔以各領域的實例說明，使讀者能直接從案例中學習應用。
基於霍爾效應的任意曲面上定位方法
為了解決touch panel技術 的問題，作者鍾賢廣 這樣論述：
在虛擬實境(Virtual reality) 環境中，可透過使用真實物體進一步讓使用者得到定位的物理回饋(Physical feedback)。透過物理回饋(Physical feedback) 資訊讓使用者可以更穩定的在物體表面上操作定位裝置，改善使用體驗(User experience)。然而虛擬實境(Virtual reality) 應用中，常使用的相機定位(Camera positioning) 方法存在遮擋問題(Occlusion problem)，令手持裝置定位產生誤差。雖然，觸控面板(Touch panel) 技術，可以利用擺設在平面上的感應電路，進行偵測碰觸位置能不受遮擋影響
達成平面定位。但是，該類方法應用在三維表面上時，會遇到觸碰電路無法均勻貼附在三維表面上的困境。為了克服上述限制與改善三維表面上的定位結果，本研究採用電路較方便設置的霍爾效應(Hall effect) 感應器根據定位磁鐵大小與模型表面法向量(Normal vector) 在模型背後放置感應器(Hall sensor) 包覆模型表面。並且，考慮表面方向對感應器(Hall sensor) 讀值的影響，將模型表面方向資訊應用於計算三維表面上的定位。藉此達到不受遮擋影響，並且，具有實際物理回饋(Physical feedback) 的三維表面上定位方法。並且，也提出使用機器學習(Machine lear
ning) 預測磁場進行定位的方法，利用較少感應器預測較多感應器讀值，減少定位系統(Positioning system) 所需的感應器數量。為了驗證本系統的有效性，本論文建立利用定位系統(Positioning system) 在虛擬實境(Virtual reality) 中進行繪畫的應用程式，並且，比較在有無觸碰與遮擋的情況下使用者操作的流暢性(Operational fluency)。也蒐集本系統在路徑、定點和曲率(Curvature) 改變與機器學習(Machine learning) 預測的定位誤差數據驗證本系統的定位精準度。本論文達到不受遮擋影響的表面定位方法並能夠給予表面物理回饋
(Physical feedback)，並且硬體設計能夠延伸到更複雜的三維表面。
大數據戰略4.0
為了解決touch panel技術 的問題，作者任立中 這樣論述：
近幾年，因為科技的發展與環境逐漸成熟，大數據在台灣也開始獲得很多關注而熱門起來。許多學校紛紛開設大數據課程、學程、或學院。並積極從資工、商管、統計等各種面向切入。現在，要蒐集並分析上億筆的數據，都可以透過電腦程式設計，在彈指間完成。如何利用大數據資料庫，建立正確的模型，解讀和分析數據背後所隱藏的事實，讓我們能更了解這個複雜的世界，為下一步行動提前做準備。 大數據資料的特色 ●數據不論多大，仍是樣本 ●資料需依理論篩選，否則容易迷失在海量資料中 ●消費模型的正確性比數據本身更重要 ●因果關係很重要 ●這個世界是複雜的，亦需要複雜的模型詮釋人的行為
客觀的大數據+精密的統計分析=正確的決策 （節錄自任立中教授於前程文事業有限公司2016Autumn Catalog之專欄文章） 本書特色 ●本書集結行銷、製造、雲端、醫療、會計、零售、社群、農業、金融、電商、地理、運動等十二大產業。讓您一窺大數據的全貌。 ●31位頂尖學者與業界精英，將最精華的理論與實務結合。 ●您將洞悉「大數據戰略4.0」的： ■四大戰略：資源整合、平台建置、創意思維、新創業態。 ■四大內涵：理論、模型、預測、決策。 專文推薦 臺灣大學校長 楊泮池 前行政院院長 張善政 科技部管一學門總召集人 陳厚銘
藉由置入奈米銀粒提升摻鋁氧化鋅薄膜特性以應用於軟性觸控感測電極
為了解決touch panel技術 的問題，作者戴勇兆 這樣論述：
本研究主要藉由氧電漿蝕刻進行摻鋁氧化鋅(Al-doped ZnO, AZO)種子層表面結構粗糙化處理，藉由優化奈米銀粒之分佈，來提升整體薄膜之特性，以利未來應用於觸控感測電極。首先以間歇性製程優化AZO種子層薄膜之品質，藉由最佳光電效益值(Figure of Merit, FOM)求得最佳參數後，再進行後續表面結構粗化處理。透過調變氧電漿蝕刻功率改變種子層表面結構粗糙化之深度，及控制蝕刻時間以優化種子層表面結構粗糙化之均勻度，最後再透過改變氧氣通量以優化種子層表面結構粗糙化之廣度，由以上三步驟來優化種子層表面粗化結構，目的為有效引導奈米銀粒之均勻分佈。另為其提升整體薄膜觸控靈敏性及穩定性，最
後再進行奈米銀粒密度調變。薄膜載子特性主要藉由霍爾量測儀進行，亦藉由掃描式電子顯微鏡、X光繞射儀、紫外光-可見光光譜儀及原子力顯微鏡分析種子層表面形態及薄膜結晶性變化。研究結果發現藉由3次間歇次數能獲得較佳的薄膜品質，AZO種子層表面經由50 W蝕刻功率、5分鐘蝕刻時間及50 sccm蝕刻通氧量，並以90 W功率沉積奈米銀粒20秒，奈米銀粒密度及分佈佳，致整體薄膜獲得最佳靈敏性與穩定性，此時整體薄膜之電阻值為3.21×10-3 Ω-cm，靈敏性介於45.04 % ~ 52.48 %之間，薄膜穩定性則控制誤差值在7.44 %。