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國立高雄科技大學 電機工程系 陳附仁、陳明堂所指導 葉祐佑的 改良式智慧家庭電器辨識演算法及其應用之研究 （2021），提出utilities bill中文關鍵因素是什麼，來自於智慧家庭電能管理、智慧插座、電器辨識、主成分分析、支撐向量機、K最近鄰居、高斯過程分類、Bagging決策樹。

而第二篇論文國立勤益科技大學 資訊管理系 王清林所指導 鄭雅芳的 以資源基礎理論觀點探討台灣醫美產業發展策略研究：以中部某醫美診所為例 （2021），提出因為有 醫學美容產業、資源基礎理論、經營策略的重點而找出了 utilities bill中文的解答。

最後網站Documents & Forms | Carrollton Utilities則補充：Automatic Bill Paying Service. You no longer have to hassle with writing checks and making a trip to the post office to pay your utility bill. With our ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了utilities bill中文，大家也想知道這些：

改良式智慧家庭電器辨識演算法及其應用之研究

為了解決utilities bill中文的問題，作者葉祐佑 這樣論述：

本研究以智慧家庭電能管理系統為對象，對現有智慧插座與機器學習演算法於電器辨識上的性能進行改善。智慧家庭電能管理系統由智慧電錶、智慧插座、無線通訊設備及伺服器所組成。本研究透過智慧插座以200Hz取樣頻率收集家用電器運轉特徵參數，使其取得的參數足以代表不同電器啟動至穩態期間之耗電特徵，並藉由Wi-Fi傳送至伺服器，接著使用Z-Score進行數據標準化，並以主成分分析(PCA)演算法將特徵矩陣維度降低，並導入機器學習演算法中進行電器辨識。本研究採用支撐向量機(SVM)、K最近鄰居(KNN)、高斯過程分類(GPC)及Bagging決策樹(BDT)四種分類演算法進行電器辨識，同時以起居室作為使用情境

，針對立式電扇、白熾燈泡、液晶電視、檯燈、桌上型電腦及電腦螢幕等家用電器進行電器辨識，並以準確度、精確度、召回率及F值等指標評估其電器辨識性能。結果顯示SVM的準確度為96.67%，KNN、GPC及BDT皆為98.33%；執行時間方面，SVM最短，約7毫秒；GPC則最長，約12.8秒。

以資源基礎理論觀點探討台灣醫美產業發展策略研究：以中部某醫美診所為例

為了解決utilities bill中文的問題，作者鄭雅芳 這樣論述：

醫學美容結合醫學的專業以及美容技能，可以提供顧客安全、優質有效的整合性服務。據統計資料顯示台灣醫美年產值規模約430億元，全台醫美診所總數約1,000家，面對醫學美容競爭激烈的市場，該如何以創新經營策略來吸引顧客，是醫美經營者與管理者最重視的關鍵因素。本研究整理資源基礎理論及相關理論文獻來彙整醫美產業經營策略的重要因素，以台灣中部地區某醫美診所為研究對象，透過模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method; FDM)之專家問卷確認醫美產業經營策略的核心資源與影響指標共四大構面、八項指標與二十七項評估因子，最後應用網路層級分析法(Analytic Network Process, ANP

)將關鍵因素進行重要度排序，並提出醫美產業經營策略管理意涵，研究的結果可以提供相關產業以及研究參考。

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