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這兩本書分別來自大碩教育 和大碩教育所出版 。
淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 余政益的 支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究 （2021），提出系統及船舶機電工程學系英文關鍵因素是什麼，來自於支持向量回歸、支持向量機、田口實驗法、螺帽攻牙機、倒傳遞神經網路(BPN)、python。
而第二篇論文國立陽明交通大學 統計學研究所 彭南夫所指導 陳雲芃的 以排隊理論模擬船舶進出港 （2021），提出因為有 船舶進出港、排隊理論、基隆港、M/M/n、M/G/n的重點而找出了 系統及船舶機電工程學系英文的解答。
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研究所2023試題大補帖【工程力學】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、清大、成大、中央、中正、中山、北科大研究所考試]
為了解決系統及船舶機電工程學系英文 的問題，作者大碩研究所師資群 這樣論述：
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支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究
為了解決系統及船舶機電工程學系英文 的問題，作者余政益 這樣論述：
螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比， 在需求極大的狀況下，對於良率的要求，產能的要求也跟著變大，本研究所使用的T系列螺帽攻牙機，主要用來加工車用螺帽的螺紋部分，重點改善的課題就是減少不良率與增加產能，然而以上問題會牽涉到許多原因，例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等，而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本，所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進，支持向量回歸被廣泛應用在多種領域，因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、
彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能，利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性，以田口法中的直交表減少所需的參數組合，使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法，再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能
研究所2022試題大補帖【工程力學】(108~110年試題)[適用台大、陽明交通、清大、成大、中央、中正、中山、中興、北科大研究所考試]
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以排隊理論模擬船舶進出港
為了解決系統及船舶機電工程學系英文 的問題，作者陳雲芃 這樣論述：
現今國際貨物的運送大部分都是仰賴海上運輸，因此港口在各國間的經濟貿易中也就扮演著重要的角色。其中，除了散雜貨與貨櫃的運輸，郵輪的發展也持續擴大，從而使港口也開始發展觀光產業。並且港口也漸漸地增建了許多種類的碼頭，如散雜貨碼頭、貨櫃碼頭、客運碼頭等，配合不同種類的船舶停靠作業，這些船舶進出港的流程影響著港口的經濟。本研究以基隆港為例利用排隊理論建立了一個港口模型，只需輸入船舶數量及服務時間等參數，就可以預測船舶在港的滯留時間，以達到最好的規劃，或是以此模型為基礎，推廣到其他類似應用上。