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國立臺灣大學 生態學與演化生物學研究所 胡哲明所指導 曾妤馨的 樓梯草屬植物系統分類、生物地理與無融合生殖之研究 （2015），提出Binary classificatio關鍵因素是什麼，來自於無融合生殖、樓梯草屬、演化歷史、屬間及屬內關係、分子譜系關係、形態學、分類修訂、蕁麻科。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊網路與多媒體研究所 歐陽明所指導 蔡伊婷的 中式餐點辨識與菜單文字辨別系統：一個雲端之行動裝置平台 （2013），提出因為有 食物辨識、菜單辨識、特徵描速、分類器、光學字元辨識、平行運算的重點而找出了 Binary classificatio的解答。
樓梯草屬植物系統分類、生物地理與無融合生殖之研究
為了解決Binary classificatio 的問題，作者曾妤馨 這樣論述：
樓梯草屬植物(蕁麻科)包含約500種，廣泛分布於熱帶及亞熱帶地區，主要的分布中心位於熱帶亞洲。由於此群植物的形態特徵具有高度的非同源相似性，再加上物種數眾多且分布非常廣泛，以及複雜的性別系統等特性，樓梯草屬與擬樓梯草、赤車使者、烏來麻的屬間分類，及其屬內的分群問題，一直尚待解決。在本篇論文中，利用野外觀察、標本研究及分子譜系關係，針對台灣產樓梯草屬進行分類修訂。同時在台灣發現了蕁麻科的第一個天然雜交種–雜交樓梯草，此雜交種的母本為冷清草，而父本是巒大樓梯草。依照結果統計，認定台灣所產的樓梯草共有15種，再加上一種雜交種。以樓梯草及其相近的分類群（擬樓梯草、赤車使者、烏來麻）進行完整的譜系關係
分析，其結果顯示：廣義的樓梯草包含三個高支持度的支序群，可分別獨立為三個屬：烏來麻屬、擬樓梯草屬與樓梯草屬。其中，此重新定義的樓梯草屬包含了四個次支序群：小葉樓梯草、赤車使者、非洲以及核心樓梯草。因形態特徵的非同源相似性，所以無法使用共衍徵來區別各類群，但結合數個形態特徵，可用於廣義樓梯草的分群。樓梯草屬的演化歷史與許多生物地理的事件有關。其中包含兩次非洲與亞洲間的傳播事件，可能分別與發生在新生代的兩次全球高溫傳播假說有關。另外，在核心樓梯草支序群中，至少發生過五次主要的傳播事件，包含兩次由東亞擴散起源，藉由東南亞至大洋洲的傳播途徑。在核心樓梯草支序群與非洲支序群中，分子譜系關係與地理分布有著
非常緊密的關係，可能起因於樓梯草植物有限的傳播機制，而此有限的基因交流，也可能是導致樓梯草屬種化與演化的重要因素。另外，本研究證實台灣所產的銳齒樓梯草、長圓樓梯草與溪澗樓梯草僅具有雌性或偏雌性的族群，這些物種亦可成功產生種子。此三個物種應屬於多倍體的無融合生殖植物。透過流式細胞儀種子篩選與胚胎發育學更進一步證實，這些物種屬於非常少見的絕對自發性無融合生殖植物。
中式餐點辨識與菜單文字辨別系統：一個雲端之行動裝置平台
為了解決Binary classificatio 的問題，作者蔡伊婷 這樣論述：
外國旅客來到亞洲地區國家時，第一重要的事情就是「吃」。外國旅客無法馬上辨認出食物也看不懂菜單上的文字，而這會使旅客感到困惑。近年來因健康意識的抬頭以及飲食與營養的密切關係，使得食物辨識技術受到越來越多的關注。而隨著個人手持電腦裝置像是智慧型手機或是平板電腦的普遍性增加，將食物辨識系統放入手機的應用程式中是個解決上述問題的方案。本論文設計與開發出一套可透過截取特徵點辨識食物及辨別中文菜單上文字的系統。食物辨識利用Gabor濾波器、顏色、尺度不變特徵轉換（SIFT）與局部二元模式（LBP）並結合稀疏編碼（Sparse Coding）四種特徵法用來描述一個特定的食物。 再對於每種特徵建立支持向量機
分類器（SVM classifier），結合自適應增技術（Adaboost）去整合所有的弱分類，而形成強分類器。我們建立了一個含有67種食物的資料庫，每個食物有100張從網路與相簿收集的圖片。另外，我們利用Google 的Tesseract光學字元辨識（OCR）來整合菜單辨識。由於中文菜名主要以烹飪、主料、配料和刀法來命名，主要的成分通常都會放在後面。我們創立一個由繁體中文的食物名稱所構成的語義網絡之語言模型。為了提升準確性，我們將以中文菜單命名法來給予每道菜每個字元不一樣的評分方式，使得結果顯示相同類型的菜色。因此我們建立一個資料庫，這裡面含有123 種以上的菜名，及每個字元所擁有的比重與每
個字元的關聯性。除此之外，會提供中英文有關此菜色的介紹，包括起源、食材、烹調方式並營養成分分析。使用者測試結果顯示，食物辨識系統運算比Google Image快上二倍的時間，而菜單辨別系統比Google Translate快上一倍的時間(t = 2.45)。食物辨識與菜單辨識的使用者滿意度分別為80.45%與 83.41%。最後，本文為了加速食物辨識部分的計算時間利用了雲端運算系統與平行運算。