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這兩本書分別來自大碩教育 和大碩教育所出版 。
義守大學 資訊工程學系 黃健興所指導 劉鬲銘的 基於人臉幾何特徵進行身份確認 （2020），提出中正電機乙組關鍵因素是什麼，來自於深度攝影機、人臉辨識、機器學習、決策樹。
而第二篇論文元智大學 電機工程學系乙組 林柏江所指導 平業弘的 行動通訊網路中使用機器學習與無線鏈路故障的細胞停運偵測 （2019），提出因為有 自我修復、細胞停運偵測、機器學習、自動編碼器、卷積自動編碼器、ns-3的重點而找出了 中正電機乙組的解答。
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研究所2023試題大補帖【離散數學】(109~111年試題)[適用台大、政大、陽明交通、台聯大系統、成大、中央、中正、中山、臺師大、北大、台科大、清大、中興、暨南、雄大研究所考試]
為了解決中正電機乙組 的問題，作者林緯 這樣論述：
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練習歷屆試題。 3.一題搭配一詳解，演練有錯立即修正，加深印象。
基於人臉幾何特徵進行身份確認
為了解決中正電機乙組 的問題，作者劉鬲銘 這樣論述：
人臉辨識是生物認證技術中最常使用的方法之一，因為人臉具有唯一性及不易變造兩個特點，但傳統數位攝影機在偵測人臉的時候卻有著容易受外在環境光源影響進而導致辨識穩定度不高等問題，自從英特爾公司推出了使用紅外線當作主動光源的Realsense實感景深攝影機後，外在環境光源的影響已被降低。 因此本研究提出一個方法，實際找來10位測試人員，使用的感測器是英特爾公司推出的Realsense SR300實感景深攝影機，每人各拍攝25次，產生共250筆資料，而藉由官方所提供的SDK(Software Development Kit)可以偵測人臉並將人臉標記高達78個包含三維座標的點位，分析這些點位後，從
中取出共18個分別代表右眉、左眉、右眼、左眼、鼻樑、鼻翼、臉、瞳孔這8個人臉特徵的三維座標，運用歐氏距離計算出這8個人臉特徵的長度作為特徵值。 最後使用監督式機器學習的決策樹演算法來進行最後的識別，隨機進行5次抽選樣本，每次每人抽選N個樣本，當N等於1的時候，平均準確率為96.8%，當N大於5之後，平均準確率可以達到99%以上，而實驗最後證明，用深度攝影機取得的人臉幾何特徵確實可以作為生物認證的依據。
研究所2023試題大補帖【工程數學(1)電研所】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、中正、中央、中山、成大、台聯大系統研究所考試]
為了解決中正電機乙組 的問題，作者周易 這樣論述：
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行動通訊網路中使用機器學習與無線鏈路故障的細胞停運偵測
為了解決中正電機乙組 的問題，作者平業弘 這樣論述：
隨著行動通訊網路進步，從3G到4G再演變成至今的5G，訊號調變的頻率越來越高，加上人口使用的總數也大幅提高，為了有效提高網路覆蓋範圍和傳輸量，大量佈建的小型基地台(Small Cell)已經成為必然的趨勢。基地台(eNB)在長期不間斷的高強度使用下，將有可能產生退化(Sleeping Cell)或停運(Cell Outage)的狀況，使網路覆蓋出現空洞，造成訊號品質的下降，為了解決該情況的發生， 3GPP提出了自我修復(Self-Healing)的概念，其中的細胞異常偵測(Cell Outage Detection)正是解決此項問題的規範，訂定了該研究方向使用數據的特徵，讓研究人員能專注於異
常偵測的方法上。本研究循著規範，並且考慮到多數時間正常運作情況下，數據比例失衡的問題，與節省人為數據標記的成本，進而提出了一套使用無監督式學習的多層神經網路—自動編碼器(Autoencoder，AE)，來應付上述的狀況，最後比較出更大運算量的卷積自動編碼器(Convolutional Autoencoder，CAE)還能使準確率再提升一些。