Power BI 版本差異的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

CEO面貌與中英年報語調差異之關聯

為了解決Power BI 版本差異的問題，作者鍾旻岳 這樣論述：

有鑑於以臉部基礎之特徵能夠反映出管理者於決策制定的個人特性。本研究乃探討 CEO面貌對於公司中英年報語調差異之影響。由於台灣政府要求公司自 2018 年起開始揭露英文版本之年報，故以 2018 年至 2019 年有揭露中英年報的上市公司為樣本。本研究採用以機器學習為基礎人臉檢測和識別方法來衡量 CEO 臉部可信度。研究結果顯示看起來較值得信賴的 CEO 與中英年報語調差異間呈負向關聯。再者，CEO能力會影響CEO面貌與公司中英年報語調差異之負向關係。總體而言，本研究彰顯CEO 的臉部可信度是影響公司資訊揭露品質決策制定中的一項重要因素。

基於多輸出時間卷積神經網路之齒輪箱振動缺陷分析系統研究

為了解決Power BI 版本差異的問題，作者鄭睿閎 這樣論述：

迴轉機械透過齒輪箱將動力傳送至生產設備在各類的機械設備中已被廣泛的使用，但是因為經常性的碰撞及振動導致零件的損耗破壞，進而導致整個機械設備出現故障，影響生產效率的機會提高。因此本研究利用深度學習方式，以直接通過時序振動資料來開發一套齒輪缺陷檢測系統用於機械故障的診斷，希望能透過振動訊號持續監測，提前發現故障訊號並進行故障判斷以提供使用者進行預防保養。 本文首先利用更改後的時間卷積網路(TCN)架構結合改良後的異常檢測算法(TCN-AE)並使用無監督學習的方式進行缺陷檢測，以檢測時序齒輪振動資料中的異常值來確認目前機械系統是否正常。接著以更改的時間卷積網路架構，在其後添加壓縮及激

勵網路(SE-Net)再加上自動編碼器的架構完成本研究之SE-TCN-AE網路模型結構。最後分別將SE-TCN-AE網路模型結合分類損失函數交叉熵(Cross-Entropy)進行故障分類；結合模型回歸損失函數中的均方誤差(MSE)函數進行磨耗程度判斷。 實驗結果顯示使用無監督學習的異常檢測算法及使用SE-TCN-AE網路模型結合交叉熵進行故障分類之系統均能在有限樣本條件下就達到100%的準確度；使用SE-TCN-AE網路模型結合均方誤差函數進行磨耗程度判斷在三種磨耗程度訓練後之判斷MSE值約為 1.4×10^(-7)，若以輕重兩種磨耗程度訓練後去判斷中度磨耗齒輪組，其MSE為9.8×1

0^(-6)。證明了此方法在齒輪缺陷異常診斷以及缺陷分類上使用時序資料有著優異的結果。