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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 胡筱薇所指導 彭啟豪的 以集成式機器學習方法建立客戶流失率 預測模型:以T電信產業為例 （2021），提出Dr. Martens 公司關鍵因素是什麼，來自於集成學習、客戶流失、機器學習。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 光電工程系光電與材料科技碩士班 林華川所指導 簡劉全的 利用深度學習網路技術於ARM Cortex-M MCU實現低功耗之電路板毀損檢測系統 （2020），提出因為有 深度學習、卷積神經網路、微控制器、影像識別、即時運算的重點而找出了 Dr. Martens 公司的解答。

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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Dr. Martens 公司，大家也想知道這些：

以集成式機器學習方法建立客戶流失率 預測模型:以T電信產業為例

為了解決Dr. Martens 公司的問題，作者彭啟豪 這樣論述：

近年來，隨著行動網路與社群媒體高速發展，網路使用者對於個資與隱私安全的重要性也逐漸提升，線上線下的虛實整合的新型態經營模式，也成為不可逆的趨勢。企業目前普遍面臨到資料搜集，客戶回訪率降低與客戶持續流失等情況。為了與客戶增加更多接觸機會，企業導入CRM管理系統，以蒐集管理客戶資料成為重要的解決方案。本研究將針對三種CRM架構中，以分析導向ACRM(Analytical CRM)架構進行研究。ACRM能透過多種維度與去分析客戶線上行為數據，提供企業更快速的決策流程與客戶行為預測，這些優勢讓ACRＭ的商業發展變得更加多元豐富。本研究架構將透過多種機器學習方式來組成集成學習模型，針對美國電信公司數據

資料，建立客戶流失率預測模型，並進行變因分析，主動找出客戶流失的關鍵因素，藉以作為ACRM系統在模型發展與客戶流失分析示警機制的參考，並提出未來可行的進階研究方向。

利用深度學習網路技術於ARM Cortex-M MCU實現低功耗之電路板毀損檢測系統

為了解決Dr. Martens 公司的問題，作者簡劉全 這樣論述：

在PCB電路板製造過程中，電路板毀損的偵測主要還是以人工方式進行。由於電腦科學與硬體的進步，運算效能提升下，使深度學習的技術越來越成熟，透過深度學習的技術可以更有效率的實現影像辨識技術。本論文基於深度學習技術設計並訓練一套可以對毀損電路板偵測的神經網路，利用卷積神經網路(Convolution Neural Network)與全連接神經網路(Fully Connected Neural Network)的結合實現影像特徵值擷取與識別的功能，並將神經網路部署於ARM Cortex-M微控制器，設計實現一套低功耗低成本的影像辨識邊緣運算系統。於本研究中成功的將卷積神經網路部署於記憶體僅有2Mby

te ROM及256Kbyte RAM的ARM Cortex-M4微控制器中，利用攝影機拍攝電路板，並處理成解析度100x100影像，透過神經網路的識別，在測試中達到80%準確率的判斷結果，成功的實現一套低成本低功耗且具備即時運算(Real-time)的電路板毀損偵測系統。

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