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這兩本書分別來自新文京 和元照出版所出版 。
國立高雄科技大學 工業工程與管理系 吳杉堯所指導 呂旻諼的 開放性合約維修合約供應商評選準則分析之研究 （2021），提出政府電子採購加值網關鍵因素是什麼，來自於開放性合約、供應商評選、層級分析法。
而第二篇論文南華大學 資訊管理學系 洪銘建所指導 鐘才淵的 結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度 （2021），提出因為有 刀具健康度預測、卷積神經網路、遞歸神經網路的重點而找出了 政府電子採購加值網的解答。
最後網站華為手機將採授權第三方業者銷售方式避開美國禁令繼續搭載高通則補充：qualcomm,華為,5G,連網功能,nova 8 Pro,TD Tech(168548) ... 可銷售以華為手機為基礎設計產品，並且計畫藉此採購過去被美國政府禁止出口技術產品。
物流管理 (第三版)【含物流個案QR Code】
為了解決政府電子採購加值網 的問題，作者張邦 這樣論述：
全書由物流的基礎開始，將物流管理的環節和步驟詳加分析，物流績效的評估與物流的發展，到全球運籌管理作一通盤介紹，建立完整的物流經營與管理作業系統觀念，引導讀者對物流經營觀念有完整的瞭解。 作者擁有豐富的教學經驗及企業界的實務經歷，以深入淺出的方式編撰本書，並以QR Code提供讀者掃描下載物流個案分享，引導讀者有效率地建立物流管理的觀念，並學到實用且能與業界實務接軌的物流管理知識。 第三版依考選部高考物流與運籌管理之命題大綱大幅修訂改寫，分為四篇16章，其分別為第一篇物流的基本概念、第二篇物流各項機能管理、第三篇物流機能整合管理、第四篇物流及全球運籌管理，並於
書末有編排近年來高普考及國營事業的考古題及解析，讓讀者熟悉國家考試的題型及答題方式。 本書不僅可做為大專院校教科書使用，也方便業界人士自修應用，同時也有助於準備參加高考的讀者在精讀本書後應考一舉上榜。
開放性合約維修合約供應商評選準則分析之研究
為了解決政府電子採購加值網 的問題，作者呂旻諼 這樣論述：
企業選擇供應商，需要審慎進行，對於供應商選擇與評估，在合理且最有效選擇供應商，可以事半功倍，提高企業競爭優勢，審核合格供應商，建置一套嚴謹的準則分析，可以有效提供企業的決策力。本研究使用Expert Choice進行權重分析，受測者以某軍事用品製造商13位專家進行問卷收集，共有四個主要構面，17項準則層。經研究發現，「產品層面」佔了31.0%，遠高於「成本層面」的24.8%、「公司層面」18.2%及「服務層面」25.9%，準則層前三名分別為「產品合適性」、「品質水準」及「品質差異性」，權重為0.090、0.088、0.085。由此可知，本研究開放性維修合約針對專家選擇最佳合作供應商評選的架構
與準則，在評估供應商的可行性評估指標中，首重「產品層面」權重佔了31.0%，當供應商提供一項產品水準高妥善率佳的產品時，減少維修的成本。然而，對於開放性維修合約的企業或是組織，必須能在最短時間內選擇最佳合作廠商，透過決策中給予有效的分析，尋找合格的供應商，以提升企業組織的競爭力。
稅務小六法
為了解決政府電子採購加值網 的問題，作者unknow 這樣論述：
◎本書共有十二類，收錄298種法規，並蒐集稅務相關之司法院大法官解釋至第804號解釋文。 ◎依領域區分為稅法總則編、內地稅法編、國境稅法編等三大類。其中內地稅法編下又分為所得稅類、財產稅類、交易稅類、消費稅類、稅捐優惠（例示）、其他重要法規等六類；國境稅法編下則有關稅徵免類、關務行政類、關務管理類、制裁規範類、其他規範類等。 ◎適合研習稅務相關法律者，特別是法律系學生及稅務從業人員使用。
結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度
為了解決政府電子採購加值網 的問題，作者鐘才淵 這樣論述：
工業4.0旨在推動智慧化與自動化等概念，並導入物聯網、人工智慧、大數據等現代相關資訊技術，為此台灣政府也積極對於傳統產業進行輔導與轉型工作，現今台灣傳統產業人才斷層嚴重，關於精密零件產品品值以往皆由資深師傅判斷，且判斷依據不一，新一代技術人員無法得知加工刀具之磨耗狀況，導致產出產品精度不合格之不良品；因此為了提升傳產數位能量，經由數據導入智慧化與自動化是不可或缺的關鍵。 本研究將以個案公司-歐權科技為例，改善其成品良率不佳、製造現場回饋能力不足等問題，藉由個案公司刀具視覺檢測儀進行數據收集與判斷刀具磨耗程度，因此本研究將利用個案公司所提供之刀具視覺檢測儀來量測刀具磨耗與使用情形，並記錄
刀具於加工機加工完後之刀長、刀徑等數據，而為了能夠預測刀具的使用壽命、刀具健康度，因此本研究特地鎖定於同一種加工料件材質－「轉塔」上使用三種加工刀具進行加工時的各種量測數據進行分析，即可透過數位化方式跳脫以往由加工機操作員以目視、觸摸方式進行判斷換刀依據。 本研究使用長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory ,LSTM)作為迴歸分析(Regression Analysis)模型來預測未來的刀長、刀徑變化，將歷史數據輸入至神經網路模型後，學習出刀長、刀徑隨著使用時間而磨耗的變化曲線，對接下來的刀長、刀徑進行預測，當預測長度低於設立的門檻值時，便可知道此把刀具將會於下一次
使用中到達使用壽命。