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國立東華大學 自然資源與環境學系 黃文彬、Isabelle M. Côté所指導 水晶的 探索珊瑚耐熱性的自然機制和主動強化 （2021），提出Thermal power genera關鍵因素是什麼，來自於氣候變化 抵抗力和恢復力 跨世代調適 脂質 共生科 慢性和急性變暖 。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 劉祐任、張文恭所指導 李承侑的 應用集成式學習方法之短期太陽能發電預測 （2021），提出因為有 再生能源、太陽能發電預測、深度學習、長短期記憶、雙向長短期記憶、集成式學習的重點而找出了 Thermal power genera的解答。
探索珊瑚耐熱性的自然機制和主動強化
為了解決Thermal power genera 的問題，作者水晶 這樣論述：
珊瑚礁正受到氣候變遷引起的海洋暖化和海洋熱浪的衝擊，導致這些在全球生態和經濟重要的生態系統喪失和退化。儘管預測未來珊瑚的命運嚴峻，但在珊瑚物種和地區對溫度升高反應的變化中可以找到一些樂觀。本論文研究珊瑚礁熱狀況對抵抗力和恢復力的自然能力，並評估積極干預以提高珊瑚耐熱性能力的影響。首先，我監測來自具有不同每日熱狀況（變化與穩定）珊瑚礁的多種珊瑚，其珊瑚全生物脂質組和共生藻關係的季節性動態，結果顯示地點和季節之間的能量供應是相似的，但是來自熱變化地點的珊瑚擁有更多耐熱共生藻。接下來，為了比較熱耐受閾值，我將來自相同地點相同種類的珊瑚暴露於慢性溫和暖化，然後暴露於溫度超過其平均夏季最大值的急性高溫
。一般來說，珊瑚在長期暖化情況下表現出足夠至良好的表現，但在較高的急性溫度下經歷了大量的白化。最後，我檢查成年珊瑚群體的熱預處理對其子代的影響。我沒有發現明確的證據表明跨世代調適對後代在升高溫度下的表現提供好處。總體而言，我的論文表明 1) 在沒有緊迫性熱異常的情況下，來自具有不同熱狀況珊瑚礁且具有地點和物種特定共生藻關係的多種珊瑚物種，表現出相對穩定的能量供應能力，2) 珊瑚在長期溫和暖化下可以表現出高的熱耐受性，但這種抵抗力可能不足以提供對海洋熱浪的保護，並且 3) 成體熱預處理可能無法廣泛增加珊瑚子代的熱耐受性。總的來說，珊瑚有限的溫度上限和缺乏通過跨世代調適增強耐熱性的證據，突顯需要採
取緊急行動來緩解氣候變遷並確保健康珊瑚礁的持久性。
應用集成式學習方法之短期太陽能發電預測
為了解決Thermal power genera 的問題，作者李承侑 這樣論述：
致謝 i中文摘要 ii英文摘要 iii目錄 v圖目錄 vii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2 文獻回顧 21.3 論文架構 4第二章 太陽能發電預測方法原理與結構 62.1 基於衛星雲圖之太陽能發電預測方法 62.1.1 Heliosat 62.1.2 雲族分類法 72.2 深度學習預測方法 112.2.1 深度神經網路(Deep Neural Network, DNN) 112.2.2 長短期記憶遞迴神經網路 142.2.3 雙向長短期記憶遞迴神經網路 192.2.4 Gated Recurrent Unit (GRU) 202.
2.5 集成式學習 (Ensemble Learning) 252.3 梯度優化器 272.3.1 SGDM 282.3.2 RMSProp 292.3.3 ADAM 292.3.4 基於不同梯度優化器之優化結果 31第三章 太陽能發電預測方法操作 323.1 即時太陽能發電功率預測 323.1.1 Heliosat實現方法 343.1.2 雲族分類法 353.1.3 深度學習預測方法 383.1.4 太陽能發電功率轉換 433.2 小時前太陽能發電功率預測 443.2.1 天氣資料概述與資料前處理 463.2.2 深度神經網路模型架構 543.3 訓練與驗證
程序 603.4 太陽能發電案場敘述與環顧 63第四章 即時太陽能發電功率預測分析與探討 664.1 即時太陽能發電功率預測結果 664.2 預測結果分析與探討 84第五章 小時前太陽能發電功率預測分析與探討 875.1 小時前發電功率預測 875.1.1 基於不同深度神經網路之預測結果 885.1.2 基於天氣資料與集成式學習之預測結果 1005.2 預測結果分析與探討 111第六章 結論與未來工作 1216.1 結論 1216.2 未來工作 121參考文獻 123