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國立中央大學 工業管理研究所在職專班 陳振明所指導 温嘉玲的 數位轉型提升採購作業效率之研究 -以半導體C公司為例 （2020），提出IBM digital transfor關鍵因素是什麼，來自於數位轉型、數位化採購、供應鏈訊息協作、發現驅動數位轉型。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 李琳山所指導 林義聖的 端對端基於範例的任意對任意語音轉換 （2020），提出因為有 語音轉換、語音合成、專注機制、基於範例的重點而找出了 IBM digital transfor的解答。
數位轉型提升採購作業效率之研究 -以半導體C公司為例
為了解決IBM digital transfor 的問題，作者温嘉玲 這樣論述：
新冠肺炎對全球經濟及產業的衝擊可謂是全面性的，疫情對產業別有不同程度的影響，這包含在家工作work from home、無法拜訪客戶、銷售業績大幅下降及生產中斷的危機，疫情突顯了IT和數位轉型的價值，企業遠端協同工作的能力也更顯重要。本研究首先將採購流程數位化，擺脫所有的紙本作業並導入電子簽核，再透過專家深度訪談找到需要解決的問題，並以「起迄表」(from-to table)這個工具來收集匯整這些資訊，找出可用數位方法來解決組織問題及每個問題期望獲得的改善，然後再提出衡量這個改善方案進展指標的方法。研究對象以C公司作為研究範圍，並以C公司現有的ERP架構建置供應鏈協作平台，最後配合政府電子發
票的政策將發票請款作業流程自動化，逐步實現採購數位化的目標，並幫助企業提升效率和產業競爭力。
端對端基於範例的任意對任意語音轉換
為了解決IBM digital transfor 的問題，作者林義聖 這樣論述：
語音轉換是將一位語者所說出的語音轉換成聽起來像由另一位語者說出，但語音的語言內容維持不變。本論文專注於任意對任意語音轉換，亦即模型能將任意一位語者的聲音轉換成任意另一位語者的聲音，即使這兩位語者的語音都不存在於訓練資料集中。透過提供兩位語者各一段語音給任意對任意語音轉換模型，第一位語者語音的語言內容以及第二位語者語音中的語者相關資訊被提取出來，結合在一起後合成出轉換過後的語音；這是最具一般性的語音轉換設定，卻也最具挑戰性。使合成語音的語言內容清晰自然且與第一段語音完全相同，但聽起來非常像是由第二位語者所說出，便是任意對任意語音轉換的終極目標。本論文透過文獻回顧，首先指出過去將語者表徵用於任意
對任意語音轉換模型的潛在問題；接著討論自監督式學習所得語音表徵之潛力，以及其取代過去常用於語音轉換的其他語音表徵之可行性。最後，本論文提出一個全新的任意對任意語音轉換模型，啟發自基於範例的語音轉換，且模型乃基於類神經網路，因而能端到端學習並執行語音轉換；同時，新模型中利用專注機制解決過去使用語者表徵的各種方法之不足，也利用自監督式學習所得語音表徵進一步提升其表現。透過客觀評量及人類受試者主觀評量，結果顯示本論文所提出之新模型表現超越過去最佳的任意對任意語音轉換模型。另外，對於專注機制的分析，也使我們能窺探及解釋這個基於類神經網路的新模型如何做到語音轉換。