社區生活資訊情報站論文書籍站
西北工業大學 學 測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品
西北工業大學 學 測的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王志強寫的 生命饗宴：三十年，十種產業，屢敗屢戰的波瀾人生 和劉衍琦詹福宇王德建的 計算器視覺與深度學習實戰：以MATLAB、Python為工具都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自三民 和電子工業出版社所出版 。
國立臺灣師範大學 國文學系 羅肇錦、陳廖安所指導 李長興的 漢藏語同源問題 （2021），提出西北工業大學 學 測關鍵因素是什麼，來自於漢藏語、同源詞、借詞、歷史比較法。
而第二篇論文樹德科技大學 生活產品設計系碩士班 陳文亮所指導 翁淑銘的 以品字用語建構新產品開發程序與實現之研究 （2021），提出因為有 家用飲水機、新產品開發、通俗用語、生命週期、品設計程序的重點而找出了 西北工業大學 學 測的解答。
生命饗宴：三十年，十種產業，屢敗屢戰的波瀾人生
為了解決西北工業大學 學 測 的問題，作者王志強 這樣論述：
一個人的職場生涯，可以經歷多少產業？ 屢敗屢戰，燃燒生命般的職涯，算不算成功？ 擁有斜槓人生的王志強博士，以文字記錄百轉千迴的獨特職涯， 是你不能錯過的生命饗宴！ 1988年，王志強在三十歲那年取得美國航太博士學位，進入麥道太空公司任職，他的一生原本可能會像上世紀的留美學人，在美國工作直到退休。但是命運是捉弄人的，王博士工作數年間，美蘇冷戰結束，柏林圍牆倒塌，歐美航太工業的不景氣給予亞洲國家發展航空工業的難得契機。 1992年，王博士舉家返台加入台翔航太，協助發展台灣的民航機工業，本來以為台翔航太可以像1987年成立的台積電一樣，成為台灣發展經濟的支柱產業。
沒有想到政治力介入公司經營，再加上同事間的同室操戈，台翔航太最終沒能開花結果，王博士選擇離開了這個他最熟悉、也最熱愛的領域，進入完全陌生的管理顧問業。 接下來的二十年，王博士歷經顧問、電子、網路、創投、傳產、光電、通訊、食品，以及養老產業，他的職場觸角橫跨美國、台灣和大陸，參與並見證十個產業的更迭興替，這當中究竟發生了什麼精彩故事？ 王博士波瀾起伏的職場生涯，彷彿是一場「生命饗宴」將十種不同產業的職涯精華結合濃縮成一場盛宴。每一次的轉換都有許多故事，每個產業都充滿高潮迭起的情節，有太多成功和失敗的經驗可供借鏡。 無論你正處在職涯的哪一個階段，相信你都能從中獲得一些啟發，
邀請你一同參與這場生命饗宴。 名人推薦 前駐紐西蘭大使 介文汲 科銳國際CEO、前Mercer大中華區總裁 郭鑫 中達電通創辦人、悅心健康總裁 王其鑫 BNI執行董事、前彭博新聞台灣分社社長 彭智明
漢藏語同源問題
為了解決西北工業大學 學 測 的問題，作者李長興 這樣論述：
歷史比較語言學是研究語言之間是否具有發生學關係及其演變過程的一種歷史語言學，旨在建立語言間的親屬關係及系屬劃分，並重建原始母語，探索出語言自母語分化後的演變規律與方向。其所利用的研究方法是歷史比較法，是透過比較語言或方言間的差異，透過語音對應規律確定同源詞，重建原始語言音系，並找出從原始語言演變至後世親屬語言的演化規律。第一章敘述漢藏同源歷史比較所需的材料跟方法以及介紹漢藏比較近50年來的研究成果跟所遇到的困境。第二章則首先介紹漢藏語言系屬劃分的不同觀點以及介紹多家學者對於原始漢藏語性質的看法，其次嘗試以漢語書面文獻材料所考證的音類成果以及周秦兩漢時期的借詞對音規律去觀察、構擬上古漢語音系，
探討上古漢語音系的聲母系統及韻母系統面貌，進而上溯至原始漢語音系。透過歷史比較法建構原始藏緬語音系。第三章則從原始漢藏語的歷史比較背景入手，本文主要運用借詞在貸入諸親屬語言內部無法形成整齊的語音對應規律原則來判別漢藏語間的同源詞跟借詞區別，透過實際舉例操作進行漢藏語同源詞跟借詞的鑑別，凡符合這條鑑別原則的皆為借詞。在從多個面向探討漢藏語言的語言現象後，提出6條關於鑑別漢藏語同源詞跟借詞的原則。第四章則透過漢藏比較尋覓漢藏同源詞，1074個比較詞項的歷史比較尋覓到22個漢藏同源詞。第五章則從藏緬語言的形態進行歷史比較，得出藏緬語言可溯源至原始藏緬語時期的僅使動態、肢體與動物名詞前綴、反義詞前綴三
個形態，再與上古漢語的形態進行比較。本文針對漢藏語同源的相關議題進行討論，希望能夠解決長期圍繞漢藏語言是否同源的爭議，內容包括漢語古音的重建、古代漢語是否具有形態、同源詞表的選擇、語言分化時的共同創新、漢藏間是否具有嚴整的語音對應規律、類型是否轉換、多音節與單音節等問題重新探索，從具體的語言探索語言的發展，從歷史的比較重建語言的音系。本文在進行漢藏比較前，先利用漢語書面文獻材料(以諧聲及詩韻為主，佐以通假、又音、詩韻、聯綿詞等綜合運用)重建漢語的原始形式，排除後起詞項，繼以藏緬語言書面文獻及活語言材料進行跨級比較，重建藏緬語言的原始形式，最後進行比較詞項的漢藏比較。
計算器視覺與深度學習實戰：以MATLAB、Python為工具
為了解決西北工業大學 學 測 的問題，作者劉衍琦詹福宇王德建 這樣論述：
本書詳細講解了36個電腦視覺與深度學習實戰案例（含可運行程式），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數位浮水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數位元識別、英文字元文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基於語音辨識的音訊信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink影像處理、胸片及肝臟分割、基於深度學習的汽車目標檢測、基於電腦視覺的自動駕駛應用、基於深度學習的視覺場景識別、基於深度特徵的以圖搜畫、基於CNN的字元識別、基於CNN的物體識別、基於CNN的圖像矯正、基於LSTM的時間序列分析、基於深度學習的以圖搜圖技術、
基於YOLO的智慧交通目標檢測等多項重要技術及應用，涵蓋了數位元影像處理中幾乎所有的基本模組，並延伸到了深度學習理論及其應用方面。 工欲善其事，必先利其器，本書對每個數位元影像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材，並以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程式。通過對這些程式的閱讀、理解和模擬運行，讀者可以更加深刻地理解影像處理的內容，並且更加熟練地掌握電腦視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。 本書以案例為基礎，結構佈局緊湊，內容深入淺出，實驗簡捷高效，適合電腦、信號通信和自動化等相關專業的教師、本科生、研究生，以及廣大從事數位元影像處理的工程研發人員閱讀參考。
劉衍琦，機器學習演算法專家及視覺AI課程講師，擅長視覺智慧分析、多源異構資料獲取和挖掘等工程化應用，並長期從事視覺大資料工程相關工作，涉及互 聯網海量圖像、聲紋、視頻檢索，以及OCR圖文檢索、手繪草圖智慧識別、特殊通道資料分析等應用的演算法架構與研發，對圖文識別、大規模以圖搜圖、資料感知 和採集等進行過深入研究，並結合行業背景推動了一系列工程化應用。曾主編和參與編寫多本書籍。 詹福宇，博士，資深飛行控制演算法專家，畢業于西北工業大學航空學院飛行器設計專業。擁有近10年模擬控制開發經驗，熟悉Simulink基於模型設計的流程，曾主編和參與編寫多本書籍。 王德建，檔案管理副研
究館員，畢業于西安建築科技大學系統工程專業，從事檔案數位化、智慧化分類、OCR圖文檢索、圖像智慧識別相關工作。 陳峰蔚，熟悉機器學習、深度學習及電腦視覺在智慧交通、智慧駕駛領域的應用，長期從事汽車品牌識別、車型細細微性分類、目標檢測與分割方面的相關工作，精通MATLAB、Python程式設計及TensorFlow深度學習框架，參與了多項專利的設計與開發。 蔣獻文，資深專業醫事放射師，畢業于中國醫藥大學醫學院臨床醫學研究所。擅長醫學影像處理技術、放射線射影技術及手術房電腦斷層與血管攝影技術，在臨床放射技術學與影像處理方面進行過深入研究並發表了相關醫學論文。 周華英，新能源汽車高級工程師，畢
業于北京交通大學交通運輸規劃與管理專業。長期進行純電動及混合動力汽車系統建模與控制、汽車動力系統與控制、電動汽車能量管理和控制優化等研究，曾主編和參與編寫多本書籍。 第1章基於長條圖優化的圖像去霧技術1 1.1案例背景1 1.2理論基礎1 1.2.1空域圖像增強1 1.2.2長條圖均衡化2 1.3程式實現3 1.3.1設計GUI介面4 1.3.2全域長條圖處理4 1.3.3局部長條圖處理6 1.3.4Retinex增強處理8 1.4延伸閱讀12 第2章基於形態學的權重自我調整圖像去噪13 2.1案例背景13 2.2理論基礎14 2.2.1圖像去噪的方法14 2.2.
2數學形態學的原理15 2.2.3權重自我調整的多結構形態學去噪15 2.3程式實現16 2.4延伸閱讀22 第3章基於多尺度形態學提取眼前節組織24 3.1案例背景24 3.2理論基礎25 3.3程式實現28 3.3.1多尺度結構設計28 3.3.2多尺度邊緣提取29 3.3.3多尺度邊緣融合31 3.4延伸閱讀33 第4章基於Hough變化的答題卡識別34 4.1案例背景34 4.2理論基礎34 4.2.1圖像二值化35 4.2.2傾斜校正35 4.2.3圖像分割38 4.3程式實現40 4.3.1圖像灰度化40 4.3.2灰度圖像二值化41 4.3.3圖像平滑濾波41 4.3.4
圖像矯正41 4.3.5完整性核查42 4.4延伸閱讀51 第5章基於閾值分割的車牌定位識別53 5.1案例背景53 5.2理論基礎53 5.2.1車牌影像處理54 5.2.2車牌定位原理58 5.2.3車牌字元處理58 5.2.4車牌字元識別60 5.3程式實現62 5.4延伸閱讀69 第6章基於分水嶺分割進行肺癌診斷71 6.1案例背景71 6.2理論基礎71 6.2.1模擬浸水的過程72 6.2.2模擬降水的過程72 6.2.3過度分割問題72 6.2.4標記分水嶺分割演算法72 6.3程式實現73 6.4延伸閱讀77 第7章基於主成分分析的人臉二維碼識別79 7.1案例背景
79 7.2理論基礎79 7.2.1QR二維碼簡介80 7.2.2QR二維碼的編碼和解碼流程82 7.2.3主成分分析方法84 7.3程式實現85 7.3.1人臉建庫85 7.3.2人臉識別87 7.3.3人臉二維碼87 7.4延伸閱讀92 第8章基於知識庫的手寫體數位識別94 8.1案例背景94 8.2理論基礎94 8.2.1演算法流程94 8.2.2特徵提取95 8.2.3模式識別96 8.3程式實現97 8.3.1影像處理97 8.3.2特徵提取98 8.3.3模式識別101 8.4延伸閱讀102 8.4.1識別器選擇102 8.4.2特徵庫改善102 第9章基於特徵匹配的英文印
刷字元識別103 9.1案例背景103 9.2理論基礎104 9.2.1圖像預處理104 9.2.2圖像識別技術105 9.3程式實現106 9.3.1介面設計106 9.3.2回檔識別111 9.4延伸閱讀112 第10章基於不變矩的數位驗證碼識別113 10.1案例背景113 10.2理論基礎114 10.3程式實現114 10.3.1設計GUI介面114 10.3.2載入驗證碼圖像115 10.3.3驗證碼圖像去噪116 10.3.4驗證碼數字定位118 10.3.5驗證碼歸一化120 10.3.6驗證碼數位識別121 10.3.7手動確認並入庫124 10.3.8重新生成範本庫12
5 10.4延伸閱讀128 第11章基於小波技術進行圖像融合129 11.1案例背景129 11.2理論基礎130 11.3程式實現132 11.3.1設計GUI介面132 11.3.2圖像載入133 11.3.3小波融合135 11.4延伸閱讀137 第12章基於塊匹配的全景圖像拼接138 12.1案例背景138 12.2理論基礎138 12.2.1圖像匹配139 12.2.2圖像融合141 12.3程式實現142 12.3.1設計GUI介面142 12.3.2載入圖片143 12.3.3圖像匹配144 12.3.4圖像拼接148 12.4延伸閱讀153 第13章基於霍夫曼圖像編
碼的圖像壓縮和重建155 13.1案例背景155 13.2理論基礎155 13.2.1霍夫曼編碼的步驟156 13.2.2霍夫曼編碼的特點157 13.3程式實現158 13.3.1設計GUI介面158 13.3.2壓縮和重建159 13.3.3效果對比164 13.4延伸閱讀167 第14章基於主成分分析的圖像壓縮和重建168 14.1案例背景168 14.2理論基礎168 14.2.1主成分降維分析原理168 14.2.2由得分矩陣重建樣本169 14.2.3主成分分析資料壓縮比170 14.2.4基於主成分分析的圖像壓縮170 14.3程式實現171 14.3.1主成分分析的原始程式
碼171 14.3.2圖像陣列和樣本矩陣之間的轉換172 14.3.3基於主成分分析的圖像壓縮173 14.4延伸閱讀176 第15章基於小波的圖像壓縮技術177 15.1案例背景177 15.2理論基礎178 15.3程式實現180 15.4延伸閱讀188 第16章基於融合特徵的以圖搜圖技術189 16.1案例背景189 16.2理論基礎189 16.3程式實現191 16.3.1圖像預處理191 16.3.2計算特徵191 16.3.3圖像檢索194 16.3.4結果分析194 16.4延伸閱讀196 第17章基於Harris的角點特徵檢測198 17.1案例背景198 17.
2理論基礎199 17.2.1Harris的基本原理199 17.2.2Harris演算法的流程201 17.2.3Harris角點的性質201 17.3程式實現202 17.3.1Harris演算法的代碼202 17.3.2角點檢測實例204 17.4延伸閱讀205 第18章基於GUI搭建通用視頻處理工具206 18.1案例背景206 18.2理論基礎206 18.3程式實現208 18.3.1設計GUI介面208 18.3.2實現GUI介面209 18.4延伸閱讀220 第19章基於語音辨識的信號燈圖像 模擬控制技術221 19.1案例背景221 19.2理論基礎221 19.3程
式實現223 19.4延伸閱讀232 第20章基於幀間差法進行視頻目標檢測234 20.1案例背景234 20.2理論基礎234 20.2.1幀間差分法235 20.2.2背景差分法236 20.2.3光流法236 20.3程式實現237 20.4延伸閱讀24 第21章路面裂縫檢測系統設計247 21.1案例背景247 21.2理論基礎247 21.2.1圖像灰度化248 21.2.2圖像濾波250 21.2.3圖像增強252 21.2.4圖像二值化253 21.3程式實現255 21.4延伸閱讀267 第22章基於K-means聚類演算法的圖像分割268 22.1案例背景268
22.2理論基礎268 22.2.1K-means聚類演算法的原理268 22.2.2K-means聚類演算法的要點269 22.2.3K-means聚類演算法的缺點270 22.2.4基於K-means聚類演算法進行圖像分割270 22.3程式實現271 22.3.1樣本間的距離271 22.3.2提取特徵向量272 22.3.3圖像聚類分割273 22.4延伸閱讀275 第23章基於光流場的車流量計數應用276 23.1案例背景276 23.2理論基礎276 23.2.1基於光流法檢測運動的原理276 23.2.2光流場的主要計算方法277 23.2.3梯度光流場約束方程278 23.
2.4Horn-Schunck光流演算法280 23.3程式實現281 23.3.1計算視覺系統工具箱簡介281 23.3.2基於光流法檢測汽車運動282 23.4延伸閱讀287 第24章基於Simulink進行圖像和視頻處理289 24.1案例背景289 24.2模組介紹289 24.2.1分析和增強模組庫（Analysis和Enhancement）290 24.2.2轉化模組庫（Conversions）291 24.2.3濾波模組庫（Filtering）292 24.2.4幾何變換模組庫（GeometricTransformations）292 24.2.5形態學操作模組庫（Morph
ologicalOperations）292 24.2.6輸入模組庫（Sources）293 24.2.7輸出模組庫（Sinks）293 24.2.8統計模組庫（Statistics）294 24.2.9文本和圖形模組庫（Text和Graphic）295 24.2.10變換模組庫（Transforms）295 24.2.11其他工具模組庫（Utilities）295 24.3模擬案例296 24.3.1搭建組織模型296 24.3.2模擬執行模型298 24.3.3自動生成報告299 24.4延伸閱讀302 第25章基於小波變換的數位浮水印技術304 25.1案例背景304 25.2理論基
礎304 25.2.1數位浮水印技術的原理305 25.2.2典型的數位浮水印演算法307 25.2.3數字浮水印攻擊和評價309 25.2.4基於小波的浮水印技術310 25.3程式實現312 25.3.1準備載體和浮水印圖像312 25.3.2小波數字浮水印的嵌入313 25.3.3小波數字浮水印的提取317 25.3.4小波浮水印的攻擊試驗319 25.4延伸閱讀323 第26章基於最小誤差法的胸片分割技術325 26.1案例背景325 26.2理論基礎325 26.2.1圖像增強326 26.2.2區域選擇326 26.2.3形態學濾波327 26.2.4基於最小誤差法進行胸片分割
328 26.3程式實現329 26.3.1設計GUI介面329 26.3.2圖像預處理330 26.3.3基於最小誤差法進行圖像分割333 26.3.4形態學後處理335 26.4延伸閱讀338 第27章基於區域生長的肝臟影像分割系統339 27.1案例背景339 27.2理論基礎340 27.2.1閾值分割340 27.2.2區域生長340 27.2.3基於閾值預分割的區域生長341 27.3程式實現342 27.4延伸閱讀346 第28章基於電腦視覺的自動駕駛應用347 28.1案例背景347 28.2理論基礎348 28.2.1環境感知348 28.2.2行為決策348 28.
2.3路徑規劃349 28.2.4運動控制349 28.3程式實現349 28.3.1感測器資料載入349 28.3.2追蹤器創建351 28.3.3碰撞預警353 28.4延伸閱讀358 第29章基於深度學習的汽車目標檢測359 29.1案例背景359 29.2理論基礎360 29.2.1基本架構360 29.2.2卷積層360 29.2.3池化層362 29.3程式實現362 29.3.1載入數據362 29.3.2構建CNN364 29.3.3訓練CNN365 29.3.4評估訓練效果367 29.4延伸閱讀368 第30章基於深度學習的視覺場景 識別370 30.1案例背景37
0 30.2理論基礎371 30.3程式實現371 30.3.1環境配置372 30.3.2資料集製作373 30.3.3網路訓練375 30.3.4網路測試381 30.4延伸閱讀383 第31章深度學習綜合應用385 31.1應用背景385 31.2理論基礎387 31.2.1分類識別387 31.2.2目標檢測391 31.3案例實現1：基於CNN的數位識別395 31.3.1自訂CNN397 31.3.2AlexNet399 31.3.3基於MATLAB進行實驗設計405 31.3.4基於TensorFlow進行實驗設計413 31.3.5實驗小結418 31.4案例實現2：基於C
NN的物體識別418 31.4.1CIFAR-10資料集418 31.4.2VggNet421 31.4.3ResNet422 31.4.4實驗設計424 31.4.5實驗小結432 31.5案例實現3：基於CNN的圖像矯正432 31.5.1傾斜資料集432 31.5.2自訂CNN回歸網路434 31.5.3AlexNet回歸網路436 31.5.4實驗設計437 31.5.5實驗小結445 31.6案例實現4：基於LSTM的時間序列分析445 31.6.1厄爾尼諾南方濤動指數資料446 31.6.2樣條擬合分析446 31.6.3基於MATLAB進行LSTM分析448 31.6.4基於Ke
ras進行LSTM分析451 31.6.5實驗小結455 31.7案例實現5：基於深度學習的以圖搜圖技術455 31.7.1人臉的深度特徵455 31.7.2AlexNet的特徵460 31.7.3GoogleNet的特徵461 31.7.4深度特徵融合計算462 31.7.5實驗設計462 31.7.6實驗小結467 31.8案例實現6：基於YOLO的交通目標檢測應用467 31.8.1車輛目標的YOLO檢測468 31.8.2交通標誌的YOLO檢測475 31.9延伸閱讀481
以品字用語建構新產品開發程序與實現之研究
為了解決西北工業大學 學 測 的問題，作者翁淑銘 這樣論述：
隨著資訊科技發展與顧客意識抬頭，產品生產過程的資訊揭露、品質性與安全性，儼然成為顧客在現今消費市場的採購重點。因此，產銷履歷制度的推行，有助於產品生產製造過程資訊更加地透明化，同時能夠強化業者所生產的產品在市場上之辨識性與區隔性，對於產品品牌及消費者認同感的建立，可望創造雙贏局面。然而，現今生產產銷履歷僅用在農產品銷售上，對於生活產品類尚未能有完善管控制度，諸如與飲食安全相關的家電產品、烹煮產品等；殊不知，在人類過度開發下，環境破壞所引發的水質汙染日漸嚴重，危及國人健康，使得人們飲用水都必須仰賴淨水設備或飲水機等家電，經由過濾、消毒及煮沸等處理，方能安心飲用，顯見淨水或飲水設備逐漸成為國人居
家必備的重要家電產品。此外，目前產品設計開發過程中，從設計端、製造端、至銷售端，每個開發環節的專業用語，對消費者往往處在不易理解的情境與認知，對於產品生產履歷之推廣將受到侷限。藉由物品、作品、產品、半成品、樣品、成品、商品等相關通俗用語，提升消費者對於產品開發過程各階段的瞭解；並以家用飲水機為設計開發對象，說明此新產品開發程序之適切性。其中，在物品階段，首先以文獻回顧與專家訪談等，彙整飲水機設計需求因素，再以雙三角模糊德爾菲法，透過專家問卷篩選出設計需求因素，接著以二維品質模式、重要表現分析法、模糊層級分析法，將設計需求因素進行品質屬性分析與歸納，重要度與滿意度之感受評價，以及各因素權重值計算
等，以深入瞭解設計需求因素之差異性與優先改善要點。而在作品階段，則以品質機能展開將設計需求轉換至設計特徵，並搭配設計方法進行構想發展，且以電腦輔助繪圖軟體進行構想創作，以設計出數款作品；而後以模糊名次計分法進行作品篩選，以獲取最佳概念方案。在產品階段，則以電腦輔助設計軟體，建構出產品立體造形及各零組件，以完成產品具體化設計。而在半成品與樣品階段，則以細部化設計與原型模型製作為主，透過3D數位製程機具完成各零組件之實體加工。至於成品階段，是著重於各零組件之實體組裝與測試。最後在商品階段，是成品文宣製作與成果展示，以利於推廣與銷售。研究結果顯示：(1)在家用飲水機開發上，初擬38項設計需求因素，經
篩選後獲得20項因素，並依KJ法區分為「情感設計層、安全設計層、節能設計層、智能設計層」等4構面。(2)依二維品質模式進行品質屬性歸類，其中魅力品質有8項、必要品質有6項、一維品質有6項。(3)依重要表現程度分析得知，位於改善重點區有「外形美觀、去除異味口感好、無水警示提醒、具過濾殺菌功能以及出水口水質偵測」等5項因素指標。(4)依模糊層級分析法得知，權重值前5名依序為「安全制動裝置(0.138)、無水自動斷電(0.137)、防止無水乾燒(0.121)、兒童安全給水(0.120)、具過濾殺菌功能(0.112)」。(5)依品質機能展開法建構出設計需求與設計特徵之關係矩陣與相關矩陣，使之以結構化方
式呈現各因素之關聯性。(6)完成5款概念設計方案作品，以市場銷售角度與模糊名次計分法，進行概念設計方案篩選，並依評選結果進行產品具體化設計與原型製作等。藉此新程序模式的建立，可望讓新産品開發過程更易於理解與通俗，以有助於企業增加市場競爭力，及消費者在選購產品時資訊更具透明化。