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國立臺北科技大學 電子工程系 劉玉蓀所指導 徐才昇的 RFID 結合深度學習於數據中心的應用 （2020），提出簡易機櫃關鍵因素是什麼，來自於UHF RFID、MLP多層感知器、Deep Learning。
而第二篇論文中原大學 工業與系統工程研究所 趙金榮所指導 王立婷的 機動車廂作業環境與人因工程之研究 （2019），提出因為有 人因工程、機動車廂、空調熱負荷、DIALux、光通量法的重點而找出了 簡易機櫃的解答。
RFID 結合深度學習於數據中心的應用
為了解決簡易機櫃 的問題，作者徐才昇 這樣論述：
本論文將 UHF RFID (Ultra High Frequency Radio Frequency IDentification)超高頻無線辨識技術應用於數據中心資產盤點系統上，有別於傳統二維條碼技術及 QR Code 盤點技術，將應用 RFID 標籤天線於目標物上，只需操作手持讀取器且簡易的掃描完成盤點。本論文量測超高頻 RFID 標籤天線的數據，並結合深度學習的 MLP 多層感知器(Multilayer Perceptron)預測 RFID 標籤天線存在於機櫃內的的機率，系統化的分析電腦軟體應用系統上合適的門檻值協助操作人員減少盤點上的錯誤，且具有準確的盤點結果。此方法可以幫助減少盤
點作業時間及其人力成本。
機動車廂作業環境與人因工程之研究
為了解決簡易機櫃 的問題，作者王立婷 這樣論述：
為了落實「國防自主」的政策，未來國軍自製機動裝備車輛的市場只會越來越大。專注於發展強大的武器裝備外，人的角色在武器裝備的發展歷程中，往往最容易被忽略，提升操作人員的環境，不但能有效發揮裝備的效能，還能減少使用人員受傷、裝備損壞的問題，提升整體作戰目標。本研究依據道路交通安全規則及選定底盤車進行車廂設計，車廂長度5m，寬度2.4m，高度2.25m。車廂內依人員操作安全性及舒適性，考量美軍規範與國軍人體實際數據之差異，建立出一套屬於國軍的規範，針對操作台位置、坐椅、人員動線、維修空間及進出口空間等項目進行規劃；依日曬、裝備及人員所需，考量散熱及廢氣排放，進行總熱負荷分析，設計出可符合所有時段之空
調系統；照國家職業安全規範計算人員操作所需照度作為配置照明環境，使用光通量法計算並用DIALux軟體進行模擬，車廂內人員於符合規範操作高度時，操作及維修區域平均照度可達523Lux及616Lux符合規範，實測實體車廂結果也驗證了模擬的準確性，人員操作區域平均可達500Lux，本設計可滿足廂內操作區域之照明設施觀視舒適度、視覺效益、視覺安全度需求。本研究於機動車廂設計階段，即加入人因工程觀點，配合現今科技的發展，於有限的空間內進行規劃，同時將各種嚴苛條件納入考量，進行操作、空調、照明等評估，達到績效提升、簡單性、可靠性及系統操作安全目的，提供未來設計者實務應用之具體可行性，以人為中心，設計出符合
裝備和人員共存的良好環境。