摘要：一种虚拟遥控器信号集合控制系统及方法，其包括：接收从虚拟按键资源库中所选择的虚拟按键及对所述虚拟按键的属性信息的修改，并将该虚拟按键显示在手持移动装置的显示设备上；当所述虚拟按键被触发以获取信号时，获取所述虚拟按键的识别号码；在所述红外线硬体插件的红外信号录制单元录制完实体遥控器向电器所发送的按键的信号后，触发所述手持移动装置从所述红外线硬体插件中依次获取所录制的信号，所述按键为所述虚拟按键所要录制的信号在实体遥控器上所对应的按键；将所获取的信号依次存储于所述识别号码所对应的虚拟按键的队列中；接收用户给所述队列中的每个信号所设定的感应延迟时间，所述队列中的所有信号构成所述虚拟按键的信号集合。

摘要：一种虚拟遥控器输入信号源切换系统及方法，其包括：当信号源集合被选定后，获取手持移动装置的触摸屏的当前界面上所显示的虚拟遥控器的标号，并将所述标号存储于手持移动装置的存储器中；判断当前界面上显示的虚拟遥控器所遥控的输入信号源是否是用户所要选择的输入信号源；获取所述触摸屏上显示的虚拟遥控器所对应的标号；比对所获取的标号与存储器所存储的标号是否相同；将显示设备的输入信号源从所述输入信号源切换至所述信号源集合的预设输入信号源；将显示设备的输入信号源从所述预设输入信号源切换至所获取的标号所对应的输入信号源，并将所述标号存储于存储器中。

摘要：本发明提供一种多晶硅晶铸锭、多晶硅晶棒及多晶硅芯片。多晶硅晶铸锭的实施例具有垂直方向，包含成核促进层，位于多晶硅晶铸锭的底部；以及多个硅晶粒，沿垂直方向成长，其中硅晶粒包含至少3种晶向，多晶硅晶铸锭在成核促进层上方的切片的晶粒面积变异系数是沿着垂直方向递增。

摘要：一种塑胶押出制程控制方法及参数调控系统。控制方法包含：自数据库取得塑胶押出制程的多个历史制程数据，这些历史制程数据每一者分别包含多个关键参数以及多个品质反应值；将这些关键参数分别分割为多个级距；将这些历史制程数据分别依据关键参数的级距分群以取得多个参数组合；分别依据相应于这些参数组合的历史制程数据的品质反应值计算这些参数组合各自的品质反应指数以建立经验反应曲面；以及依据经验反应曲面设置塑胶押出制程中的关键参数至制造设备自动化系统，使得制造设备自动化系统根据关键参数执行塑胶押出制程。本案通过大规模收集制成设备的即时生产数据，利用参数建模并计算生产效能，搭配即时监控及动态调整方式确保品质的稳定。

摘要：基于机台多级别稳态生产速率的派工方法及系统。该派工方法包含：接收多个生产机台生产多个产品时的多个即时串流信息；依据一第一数据分箱技术的多个重叠速率区间对这些即时串流信息进行分群，以产生各该即时串流信息所对应的一第一稳态生产速率值；依据一第二数据分箱技术的多个非重叠速率区间对这些即时串流信息进行分群，以产生各该即时串流信息所对应的一第二稳态生产速率值；及根据这些第一稳态生产速率值的一部分及这些第二稳态生产速率值的一部分，决定待产产品的派工讯息。

摘要：一种监控系统及监控方法。监控系统包含第一储存装置以及处理器。第一储存装置用以暂存第一叠代值，第一叠代值是对应第一历史参数。处理器用以接收测试机台测试第一产品的第一参数，处理器用以将第一参数与第一叠代值进行叠代计算后产生第二叠代值，并将暂存于第一储存装置中的第一叠代值更新为第二叠代值以供后续进行叠代计算以选择性输出警示信息，其中第二叠代值是对应第一参数及第一历史参数。借此，本揭示文件的监控系统通过第一储存装置以及处理器，并透过叠代计算，进而提高产品测试的准确度与效益以及达到即时警示的目的。

摘要：一种为一生产线决定一控制条件组的装置及其方法。该装置将多笔历史控制条件组区分为多个群组，其中，各群组中对应至同一控制因子的该多个历史控制条件相同。该装置利用各该群组所包含的该多个历史产值相关数据计算各该群组的一集中量数，且决定该多个群组的一子集。该装置计算该子集中的各群组的一变异程度以及与控制条件的控制条件相异数，再计算一权重分数。该装置根据该多个集中量数及该多个权重分数，选取该多个群组其中之一作为一选定群组，且以该选定群组的该多个历史控制条件作为该控制条件组的多个控制条件。

摘要：本发明提供一种数据分析装置、数据分析方法与品质提升系统。数据分析装置包含组合产生模块、比率计算模块与权重计算模块。组合产生模块针对与生产作业程序对应的待分析数据进行关联性分析后，据以产生关联性信息。比率计算模块依据关联性信息中的高风险组合的离群产品个数的总和，以及在待分析数据中的产品总量而计算比率参数。权重计算模块依据关联性信息中的高风险因子组合数，以及在待分析数据中的生产控制因子组合的总数量而计算权重参数。生产设备依据比率参数与权重参数而选择性调整生产作业程序的设定。

摘要：本发明提供一种分层建模的方法及系统。系统包括一处理单元以及一模型建立及训练单元。处理单元用以从一储存单元获得一原始数据，依据该原始数据的多个类别变量从原始数据中获得多个基础组合的数据集、多个部分组合的数据集及一全组合的数据集，并分别将每一该多个基础组合的数据集、每一该多个部分组合的数据集及该全组合的数据集分为一训练数据集、一验证数据集及一测试数据集以获得多个训练数据集、多个验证数据集及多个测试数据集。模型建立及训练单元用以根据该多个训练数据集分别建立多个模型。

摘要：一种神经网络架构搜寻装置及方法。该装置基于多个样本影像集，产生对应至多个样本类别各者的多个样本影像配对。该装置对多个样本类别各者的多个样本影像配对执行一群卷积运作，以产生多个第一特征图。该装置将多个第一特征图输入至一第一超网络，以搜寻一神经网络架构。本发明所提供的神经网络架构搜寻技术可以在维持准确度的情况下，加速神经网络架构搜寻的时间。