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逢甲大學 財經法律研究所 廖崇宏所指導 劉信婷的 關係企業間交叉持股對公司治理之影響 （2021），提出和椿科技鴻海關鍵因素是什麼，來自於公司治理、表決權、交叉持股、交叉表決權、股東平等原則、資訊揭露。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 （2020），提出因為有 氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)的重點而找出了 和椿科技鴻海的解答。
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獲利解秘方程式
為了解決和椿科技鴻海 的問題，作者中國生產力中心 這樣論述：
本手冊一共分為三章。分別介紹如下： 第一章 獲利設計概念與基本架構 本章節為深入了解獲利設計的源起、概念與架構，藉此了解獲利設計的內涵與重要性。 第二章 獲利設計流程架構 本章節介紹整個獲利設計的流程，主要透過6大構面13項工作表單來了解企業的內外在環境、自身優劣勢，藉此來設計企業本身的獲利步驟與整合出自身的獲利模型。 第三章 獲利藍圖 本章節介紹整個獲利設計的整體藍圖，藉由藍圖可以讓企業了解透過獲利設計可以產生的用途與作用，並介紹幾個企業常用的獲利模型。
關係企業間交叉持股對公司治理之影響
為了解決和椿科技鴻海 的問題，作者劉信婷 這樣論述：
交叉持股之法規範立法目的，主要是防止交叉持股規模之擴大，以避免交叉持股所衍生出「虛增資本」現象及「董監永保權位」之弊端，並確保公司股東及債權人之權益。 臺灣之上市(櫃)公司大部分為股權集中型之公司，關係企業旗下公司董監事存在家族化之現象，當公司規模逐漸擴展，股權就趨於分散，而控制股東為鞏固其經營權，通常會藉由法律手段增加持股，或提高原先持股之影響力，其中最常見之手段即透過交叉持股來達到穩定經營權之目的。 本文從介紹台中精機、中友集團、廣三集團、太平洋電線電纜(股)公司、台肥(股)公司、力霸集團、金鼎證券集團曾發生過之財務危機事件開始談起，透過這些案例，可以發現關係企業間交
叉持股對公司治理所產生之不良影響。 從上開案例可以發現，我國之所有權結構多為家族企業之經營模式，與英美國家之不同，控制股東本身雖然持股不高，卻能藉由交叉持股膨脹股東權利，透過虛偽交易美化財務報表，或挪用資金炒作股票，最終發生財務危機，使投資大眾及債權人之權益遭受莫大之損害。 本文研究發現關係企業間交叉持股確實較一般公司交叉持股容易產生弊端，建議修法降低相互投資關係及控制從屬關係公司之表決權行使門檻，並將實質控制關係納入公司法第167條及第179條之適用範圍，避免實質控制從屬關係之企業規避法律規定，將自己股份收回、收買或收為質物，並使從屬公司及其轉投資之他公司持有之母公司股份一律不得
行使表決權。另外，在資訊揭露方面，除調整通知義務之持股比例外，應要求所有型態之關係企業皆須編制合併報表，方能揭露企業之財務資訊，使交叉持股關係透明化。最後，宜將總管理處及其他非公司組織納入關係企業專章之適用主體，以避免弊端之發生。
以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型
為了解決和椿科技鴻海 的問題，作者徐韻如 這樣論述：
聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(
ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差
15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。