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國立臺北教育大學 資訊科學系碩士班 許佳興所指導 張偉勛的 消費者行為狀態與趨勢之研究 （2021），提出aes價格關鍵因素是什麼，來自於機器學習、消費者購買餐食行為、K-Means、決策樹。

而第二篇論文國立高雄科技大學 化學工程與材料工程系 吳瑞泰所指導 王柏竣的 浮選法分離垃圾飛灰活性碳可行性之研究 （2020），提出因為有 浮選、焚化飛灰、活性碳、戴奧辛的重點而找出了 aes價格的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了aes價格，大家也想知道這些：

消費者行為狀態與趨勢之研究

為了解決aes價格的問題，作者張偉勛 這樣論述：

消費者行為千千萬萬種，本論文消費者行為研究與趨勢將會透過消費者購買餐食行為來做研究，消費者購買餐食的種類與價格眾多，對於消費的型態在價格或消費次數上，並沒有絕對的族群定義，本論文會將消費者購買餐食透過電腦做大量機器學習來進行分析。許多研究利用非監督式學習或監督式學習從事做消費者行為研究，本論文實現一種K-Means與決策樹組合的餐食推薦等級系統，將消費者資料與消費記錄輸入系統，經過機器學習後產生分析模型，可用來預測陌生客人的購買等級。此系統結合兩個機器學習模型來達到分群及預測的功能，先利用非監督式學習將客人消費行為做分群，並為該群標註，再將標註數據結合監督式學習產出預測的模型，將驗證組資料輸

入到模型後進行比對與結果驗證。根據實驗結果，本系統可成功預測客人購買等級並正確辨識其狀態。

浮選法分離垃圾飛灰活性碳可行性之研究

為了解決aes價格的問題，作者王柏竣 這樣論述：

含氯垃圾在焚燒過程中會產生戴奧辛的有毒氣體，一般焚化爐處理戴奧辛氣體是噴灑活性碳以吸附戴奧辛，再將焚化飛灰和吸附戴奧辛之活性碳透過固化處理。因焚化飛灰中疏水性的戴奧辛存在於活性碳的孔洞中不容易去除，而限制焚化飛灰再利用。本研究擬探討以浮選法分離焚化飛灰中的活性碳，使焚化飛灰達到再利用標準，再將活性碳以高溫焚燒處理。本研究一開始對焚化飛灰進行酸洗去除大部分的重金屬得到酸洗飛灰，由於焚化飛灰品質組成因垃圾而不穩定，為了得到一個標準化浮選程序，經過成分分析-利用能量色散X射線譜(EDS)、感應耦合電漿原子發射光譜儀(ICP-AES)、離子層析儀(IC)、X射線繞射儀(XRD)確定組成，利用分析結果

成功製備模擬飛灰。透過模擬飛灰規劃出浮選程序找尋適當的捕集劑、起泡劑及浮選時間等變數進行浮選率和活性碳回收率的計算，以利得到最佳浮選參數並應用於酸洗灰的浮選，經由酸鹼值及浮選次數調整而達到最佳回收率。由酸洗飛灰的浮選實驗成果顯示在酸鹼值為1時使用8g的柴油捕集劑、0.8g的起泡劑、浮選時間為8min及曝氣流量為2500cc/min時得活性碳回收率為65.8%，再次浮選得累積活性碳回收率86%，且三次浮選得96%的累積活性碳率。由酸洗飛灰SEM顯微結構觀察活性碳與無機金屬化合物結合相當牢固，使其表面疏水性面積減少而讓捕集劑無法包覆整個活性碳，因此捕集劑吸附在氣泡上的機率下降。

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