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朝陽科技大學 景觀及都市設計系 歐聖榮所指導 盤浩彰的 從水災、風災角度探索韌性公園指標之研究 （2021），提出台中空力套件推薦關鍵因素是什麼，來自於韌性城市、韌性公園、模糊德爾菲法、網路分析程序法、韌性公園指標等級體系。
而第二篇論文南臺科技大學 資訊管理系 陳志達所指導 鄭宜軒的 運用LDA及深度學習進行新聞分類推薦之研究 （2021），提出因為有 網路爬蟲、詞頻-逆向文件頻率、隱含狄利克雷分佈、推薦系統的重點而找出了 台中空力套件推薦的解答。
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強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決台中空力套件推薦 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
從水災、風災角度探索韌性公園指標之研究
為了解決台中空力套件推薦 的問題，作者盤浩彰 這樣論述：
當前都市化進程加快，城市中匯集大量人口與資源，使城市系統出現潛在的威脅與不確定性，另外隨著各種氣候災害、全球氣候變暖等災害層出不窮，地震、颱風、洪水、乾旱、氣候變化等自然災害以及石化廠安全事故、汽爆事故等人為災害都會對城市造成威脅，影響城市的發展，於是相關學者、科學家、城市規劃者對災害進行研究探討，從而得出韌性城市、韌性景觀、防災公園等重要議題。本研究基於韌性城市的角度進行探討，由於韌性城市涵蓋面廣，大至全球的視角小至社區的視角，且涉及經濟、社會等多面向，故本文嘗試在韌性城市之框架下，以公園的尺度進行韌性指標之研究。 由於目前“韌性公園”之概念尚不明確，無法認識韌性公園的定義、
概念、韌性指標、評估方式等，因此需要探索韌性城市下關於公園的指標或者查閱關於公園韌性之相關文獻。因為自然災害對於公園所造成的危害主要為水災及風災，因此在防治水災與風災的條件下，找自然元素韌性標準的相關文獻，通過文獻中重要結論與數據提取韌性公園指標。通過模糊德爾菲法專家問卷進行指標篩選，將最終保留的指標通過網路分析程序法問卷進行指標重要性評定，求算各指標相對權重以便於後續對公園進行評分。 建立公園韌性指標評價體系後，本研究對臺中市北屯區58個公園與大里區23個公園進行公園韌性評分，再針對各公園權重後總得分藉助GIS疊圖分析，了解各公園韌性程度，整理出危險、有待改進以及急需改善共三種級別之公
園，調查結果顯示急需改善之公園數量居多，韌性程度高或安全之公園數量少。通過對公園GIS疊圖分析，對臺中市未來公園韌性改造提出相關建議與韌性公園評判標準。
運用LDA及深度學習進行新聞分類推薦之研究
為了解決台中空力套件推薦 的問題，作者鄭宜軒 這樣論述：
在現今的網路蓬勃發展及資訊爆炸的情況下，透過新聞來接收到許多國內外發生的大小事，閱讀新聞也已經成為我們人類每日都必須要做的事情，現今許多資訊皆以各種不同的形式出現，且不斷在更新，人們在面臨資訊爆炸的困境下，如何透過各種不同的管道獲取第一手且最即時的資訊是值得研究的課題。資訊系統不僅可以儲存及處理資訊，最重要的是讓人們用最有效率的方式獲取所需的資訊，目前的新聞媒體為了讓讀者更精準掌握新聞脈動且取得最正確的訊息，更是努力嘗試透過資訊系統做最有效的新聞文章內容分類，以及推薦最符合所需的新聞內容給讀者。本研究利用網路爬蟲程式來獲取大量新聞相關資料，從YAHOO!新聞的網站上，捉取大量的新聞資料，儲
存至資料庫，以便後續各階段能取得真正有用的資料。採用jieba斷詞套件並利用人工的方式有效的將各文句進行斷詞，在利用詞頻-逆向文件頻率(Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF)去計算各個字詞的權重數，每篇文章各字詞的權重數搭配隱含狄利克雷分佈(Latent Dirichlet Allocation，LDA) 分類模型的類別作配對，有效的將每篇新聞分類至各個類別中，研究中也使用深度學習DNN演算法的Tensorflow套件裡的Embedding來訓練讀者觀看新聞的歷史紀錄，並進行推薦，使讀者觀看新聞更加方便，且可隨時獲得自己最感興趣的新聞
內容。