DecisionTools Suite 包含以下軟體套裝
@RISK
@RISK使用蒙特卡洛模擬執行風險分析，以向您顯示Microsoft Excel或Microsoft Project電子表格中的許多可能結果以及它們發生的可能性。這意味著您可以判斷承擔哪些風險和避免哪些風險。
RISKOptimizer
RISKOptimizer使用遺傳算法或OptQuest方法以及Monte Carlo仿真來解決最佳化問題。解決任何優化問題，並用代表可能值範圍的@RISK函數替換不確定值。RISKOptimizer嘗試使用可調整單元的不同組合來實現您定義的目標，同時在每個試驗解決方案上運行Monte Carlo模擬以解決固有的不確定性。結果是最強大，最準確的解決方案。
BigPicture
BigPicture是用於Microscoft Excel的思維導圖和圖表生成外接程序。它使您可以創建思維導圖來組織思想和想法，或從任何類型的電子表格數據創建動態圖。
PrecisionTree
PrecisionTree使用決策樹和影響圖在Microsoft Excel中執行決策分析。決策樹使您可以按順序，有組織的方式直觀地繪製出複雜的決策。這可以幫助您確定所有可能的替代方法並選擇最佳選項。
TopRank
TopRank在Microsoft Excel電子表格上執行自動化的“假設條件”敏感性分析。定義任何輸出或“底線”一個或多個單元格，TopRank將自動查找並更改所有影響您的輸出的輸入單元格。這使您可以識別和排序所有影響利潤的輸入因素。
NeuralTools
NeuralTools使用複雜的神經網絡在Microsoft Excel中執行預測。NeuralTools模仿大腦功能來“學習”已知數據中的模式，並使用這些模式根據新的不完整數據做出預測。當輸入數據發生變化時，NeuralTools可以自動實時更新預測，從而節省時間並實現更強大的分析。
StatTools
StatTools在Microsoft Excel中執行預測和統計分析。它用自己的，更強大和準確的功能代替了Excel的內置統計功能。StatTools涵蓋最常見的統計分析，甚至允許您構建自己的自定義統計過程。
Evolver
Evolver使用遺傳算法，線性編程或OptQuest解決方法在Microsoft Excel中執行最佳化。它找到了解決大型和小型線性問題的最佳解決方案，並為其他求解器無法解決的非線性複雜問題提供了最佳的整體解決方案。Evolver不斷嘗試新的不同解決方案，以實現最佳答案。
DecisionTools Suite 的競爭護城河
DecisionTools Suite 原由 Palisade 開發，現納入 Lumivero 旗下。其最核心的產品為 @RISK。該軟體在企業風險管理與決策分析領域建立的護城河主要有以下三點：
微軟 Excel 生態圈的深度綁定與壟斷
DecisionTools 並非獨立運作的龐大統計軟體，而是以「Excel 增益集 (Add-in)」的形式存在。由於全球金融、能源、工程與學術界的財務模型和風險評估幾乎都建立在 Excel 上，DecisionTools 讓用戶不需要匯出資料或學習複雜的程式語言 (如 R 或 Python)，就能直接在現有的試算表中進行蒙地卡羅模擬。這種與現有工作流程的無縫整合，帶來了極高的轉換成本。
產業標準與黃金準則地位
在石油與天然氣探勘、大型營建工程、製藥研發估值以及金融衍生商品定價等高風險行業中，@RISK 和 PrecisionTree 已經成為業界公認的標準工具。當多數跨國企業、會計師事務所和政府稽核單位都使用同一套工具進行風險模擬時，該軟體就形成了強大的網路效應，新進對手很難動搖其地位。
模組化工具的協同效應
該套件不只有單一功能，而是將風險分析 (@RISK)、決策樹 (PrecisionTree)、最佳化演算法 (Evolver)、敏感度分析 (TopRank) 和神經網路預測 (NeuralTools) 整合在一起。這些工具之間可以相互呼叫數據，提供了一站式的量化決策方案。
符合的規範與安全性標準
隨著 Lumivero 對旗下軟體架構的升級，DecisionTools Suite 在企業級合規與數據安全上符合以下重要規範：
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SOC 2 Type II 認證： Lumivero 已針對旗下包含 @RISK 和 DecisionTools Suite 在內的產品線，通過了 SOC 2 Type II 安全性稽核認證。這確保了企業在雲端或本地端部署時，其控制措施符合資料安全、可用性、機密性及隱私保護的嚴格標準。
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高精度數值計算規範： 其核心隨機亂數產生器與概率分布演算法，符合國際數值分析與統計學界對蒙地卡羅模擬的收斂性與隨機性標準，確保模擬結果在法規審查（如金融監管、環境影響評估）時具有法律效力。
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專案管理整合規範： 其 ScheduleRiskAnalysis 模組符合大型專案管理的數據標準，能直接讀取並完整保留 Oracle Primavera P6 與 Microsoft Project 的時程邏輯與排程規範。
軟體主要特點
1. 完善的風險與不確定性量化
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蒙地卡羅模擬 (Monte Carlo Simulation)： 允許用戶將 Excel 中的單一數值替換為機率分布（如常態分布、三角分布等），運算出成千上萬種可能發生的情境，並產出機率分佈圖。
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先進的敏感度分析： 透過龍捲風圖 (Tornado charts) 和蛛網圖，快速識別出哪些變數對最終決策的影響最大。
2. 多維度的決策工具整合
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動態決策樹 (PrecisionTree)： 協助用戶在 Excel 中繪製多階段的決策流程，自動計算每個決策節點的期望值 (EMV)，並能與 @RISK 結合，引入不確定性的機率分布。
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遺傳演算法最佳化 (Evolver)： 專門解決複雜的資源配置問題，即使在非線性或含有大量限制條件的模型中，也能快速找出全局最佳解。
3. 高效的專案時程風險分析
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跨平台整合： 新版的 ScheduleRiskAnalysis (SRA) 功能，讓專案經理能把外部專業排程軟體的檔案匯入 Excel 環境，同時對「成本」與「時間進度」進行複合式的風險建模，精確預測專案是否能按時且在預算內完工。
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The Complete Risk and Decision Analysis Toolkit
Wouldn’t you like to know the chances of making money on your next venture? Or which of many decision options is most likely to yield the best payoff? How about the best sequential drilling strategy? Or how much to invest in various projects in order to maximize the return on your project portfolio?
Everyone would like answers to these types of questions. Armed with that kind of information, you could take a lot of guesswork out of big decisions and plan strategies with confidence. With the DecisionTools Suite, you can answer these questions and more – right in your Excel spreadsheet.
The DecisionTools Suite is an integrated set of programs for risk analysis and decision making under uncertainty that runs in Microsoft Excel. The DecisionTools Suite includes @RISK for Monte Carlo simulation, PrecisionTree for decision trees, and TopRank for “what if” sensitivity analysis. In addition, the DecisionTools Suite comes with StatTools for statistical analysis and forecasting, NeuralTools for predictive neural networks, and Evolver and RISKOptimizer for optimization. Rounding out the Suite is BigPicture for mind mapping, diagramming, and data exploration. Programs are designed to work together, and all integrate seamlessly with Microsoft Excel for ease of use and maximum flexibility.
在竹科的「快樂積體電路製造股份有限公司」（HIC），面對極端複雜的半導體製程與全球市場的不確定性，決策團隊引入了 Lumivero 的 DecisionTools Suite Industrial。這套套裝工具成為了公司從產能規劃到供應鏈管理的決策中樞。
故事：快樂積電的決策中樞
為了在下個世代的 2nm 製程競賽中勝出，HIC 啟動了「量子飛躍」戰略。總經理要求團隊運用 (1) @RISK (風險分析) 對新廠房建設資金進行評估。他們使用 (2) Monte Carlo Simulation (蒙地卡羅模擬) 跑出數萬種獲利情境，並透過 (3) Probability Distribution Fitting (機率分佈擬合) 找出最符合的原物料價格波動模型。針對供應鏈的中斷風險，團隊導入了 (4) Latin Hypercube Sampling (拉丁超立方取樣) 以提升模擬精確度，並利用 (5) Sensitivity Analysis (敏感度分析) 揪出影響成本的關鍵因子。
在製程良率優化上，工程師運用 (6) Tornado Diagrams (龍捲風圖) 視覺化參數變異的衝擊，並透過 (7) Scatter Plots (散佈圖) 確認設備溫度與良率的相關性。針對採購決策，他們使用 (8) PrecisionTree (決策樹分析) 來規劃併購或自主研發的決策路徑，過程中加入了 (9) Expected Monetary Value (期望貨幣價值) 計算。為了達成多目標優化，他們啟動了 (10) Evolver (進化算法最佳化)，在龐大的參數空間中尋找製程最優解。
在財務層面，團隊使用 (11) StatTools (統計分析工具) 進行歷史數據的 (12) Descriptive Statistics (敘述性統計)，並透過 (13) Time Series Analysis (時間序列分析) 預測矽晶圓的需求。為了預防機台故障，他們應用了 (14) NeuralTools (神經網路預測) 來建構預測性維護模型。針對大型專案的排程，他們則利用 (15) RISKOptimizer (風險最佳化) 同時處理優化與風險平衡。
除了上述核心功能，快樂積電團隊還深入應用了以下 35 項進階分析與運算工具，確保決策的滴水不漏：
在決策模擬中，團隊利用 (16) Correlation (相關性設置) 確保變數間的聯動，透過 (17) Bootstrap (自助抽樣) 驗證結果穩健度，並結合 (18) Copulas (連鎖函數) 管理極端風險。他們使用 (19) Reports (分析報告生成) 製作決策儀表板，運用 (20) Graphs (圖表視覺化) 展示分佈，並利用 (21) Statistics (統計參數表) 進行決策支持。在機率建模時，包含 (22) Normal Distribution (常態分佈)、(23) Lognormal (對數常態)、(24) Beta (貝塔分佈)、(25) Triangular (三角分佈)、(26) PERT (計畫評核術分佈)、(27) Uniform (均勻分佈)、(28) Binomial (二項分佈)、(29) Poisson (卜瓦松分佈) 等超過 30 種機率分佈工具。
最後，團隊利用 (30) Hypothesis Testing (假設檢定)、(31) Regression (迴歸分析)、(32) Forecasting (預測分析)、(33) Moving Average (移動平均)、(34) Exponential Smoothing (指數平滑)、(35) Trend Analysis (趨勢分析)、(36) Autocorrelation (自相關)、(37) Seasonality (季節性調整)、(38) Data Partitioning (數據分割)、(39) Feature Selection (特徵選擇)、(40) Model Training (模型訓練)、(41) Cross-Validation (交叉驗證)、(42) Backtesting (回測)、(43) Optimization Algorithms (最佳化演算法)、(44) Genetic Algorithms (遺傳演算法)、(45) Constraints Handling (約束條件處理)、(46) Solver (求解器)、(47) Scenario Analysis (情境分析)、(48) Decision Analysis (決策分析)、(49) Risk Assessment (風險評估) 以及 (50) Data Export (數據匯出與整合)。
透過這些工具，快樂積電成功避開了三波全球性晶片供應危機，確立了市場霸主地位。
DecisionTools Suite 核心功能清單
| 編號 | 功能名稱 (英文) | 功能名稱 (中文) |
| 1 | @RISK (Risk Analysis) | 風險分析工具 |
| 2 | Monte Carlo Simulation | 蒙地卡羅模擬 |
| 3 | Probability Distribution Fitting | 機率分佈擬合 |
| 4 | Latin Hypercube Sampling | 拉丁超立方取樣 |
| 5 | Sensitivity Analysis | 敏感度分析 |
| 6 | Tornado Diagrams | 龍捲風圖 |
| 7 | Scatter Plots | 散佈圖 |
| 8 | PrecisionTree (Decision Trees) | 決策樹分析 |
| 9 | Expected Monetary Value | 期望貨幣價值 |
| 10 | Evolver (Evolutionary Optimization) | 進化算法最佳化 |
| 11 | StatTools (Statistical Analysis) | 統計分析工具 |
| 12 | Descriptive Statistics | 敘述性統計 |
| 13 | Time Series Analysis | 時間序列分析 |
| 14 | NeuralTools (Neural Networks) | 神經網路預測 |
| 15 | RISKOptimizer (Risk Optimization) | 風險最佳化 |
| 16 | Correlation | 相關性設置 |
| 17 | Bootstrap | 自助抽樣法 |
| 18 | Copulas | 連鎖函數 |
| 19 | Reports | 分析報告生成 |
| 20 | Graphs | 圖表視覺化 |
| 21 | Statistics | 統計參數表 |
| 22 | Normal Distribution | 常態分佈 |
| 23 | Lognormal Distribution | 對數常態分佈 |
| 24 | Beta Distribution | 貝塔分佈 |
| 25 | Triangular Distribution | 三角分佈 |
| 26 | PERT Distribution | 計畫評核術分佈 |
| 27 | Uniform Distribution | 均勻分佈 |
| 28 | Binomial Distribution | 二項分佈 |
| 29 | Poisson Distribution | 卜瓦松分佈 |
| 30 | Hypothesis Testing | 假設檢定 |
| 31 | Regression | 迴歸分析 |
| 32 | Forecasting | 預測分析 |
| 33 | Moving Average | 移動平均 |
| 34 | Exponential Smoothing | 指數平滑 |
| 35 | Trend Analysis | 趨勢分析 |
| 36 | Autocorrelation | 自相關分析 |
| 37 | Seasonality | 季節性調整 |
| 38 | Data Partitioning | 數據分割 |
| 39 | Feature Selection | 特徵選擇 |
| 40 | Model Training | 模型訓練 |
| 41 | Cross-Validation | 交叉驗證 |
| 42 | Backtesting | 模型回測 |
| 43 | Optimization Algorithms | 最佳化演算法 |
| 44 | Genetic Algorithms | 遺傳演算法 |
| 45 | Constraints Handling | 約束條件處理 |
| 46 | Solver | 求解器 |
| 47 | Scenario Analysis | 情境分析 |
| 48 | Decision Analysis | 決策分析 |
| 49 | Risk Assessment | 風險評估 |
| 50 | Data Export | 數據匯出與整合 |
各類機構應用 DecisionTools Suite Industrial 進行決策分析之情境。
第一部分 政府行政機構國營事業研究機構與軍事單位共五十個故事
1 中華民國行政院農業委員會使用蒙地卡羅模擬評估農產品出口價格波動風險
2 中華民國經濟部標準檢驗局利用敘述性統計分析國家度量衡標準數據
3 台灣電力股份有限公司透過敏感度分析找出發電成本控制關鍵因子
4 台灣中油股份有限公司運用決策樹分析規劃國際原油採購策略路徑
5 國家中山科學研究院利用風險最佳化技術提升飛彈研發專案進度穩定度
6 中華郵政股份有限公司使用時間序列分析預測郵件處理量成長趨勢
7 交通部中央氣象局運用機器學習模型預測極端氣候發生機率
8 衛生福利部中央健康保險署利用回測功能驗證健保醫療費用支出模型
9 國防部軍備局透過期望貨幣價值評估裝備採購方案財務影響
10 台灣糖業股份有限公司使用拉丁超立方取樣提升產量模型精確度
11 台灣自來水股份有限公司運用趨勢分析預測未來水庫供水存量
12 中華電信股份有限公司利用特徵選擇優化網路流量預測分析模型
13 經濟部水利署透過情境分析評估極端豪雨對防汛工程的衝擊
14 內政部國土測繪中心使用交叉驗證檢查地理資料分析模型準確性
15 台灣鐵路股份有限公司利用遺傳演算法優化列車排班營運效率
16 財政部關務署運用假設檢定比較不同口岸貨物通關處理時效
17 國軍退除役官兵輔導委員會利用風險評估量化榮民照護服務需求
18 台灣菸酒股份有限公司透過指數平滑法預測各類酒品市場銷售額
19 國家太空中心使用模型訓練優化衛星通訊訊號預測演算法
20 經濟部工業局利用約束條件處理輔導計畫經費分配最佳化問題
21 財團法人工業技術研究院透過相關性設置分析研發專案資源投入關聯
22 行政院環境保護署使用卜瓦松分佈模擬特定區域汙染發生次數
23 勞動部職業安全衛生署透過二項分佈評估職場安全事故發生機率
24 國家實驗研究院運用自助抽樣法驗證科學實驗數據之穩定度
25 中華民國海軍司令部使用三角分佈估算艦艇維修零件需求範圍
26 中華民國空軍司令部利用求解器優化航材庫存成本與服務水準平衡
27 中華民國陸軍司令部運用常態分佈分析演訓裝備性能數據特徵
28 交通部高速公路局透過連鎖函數管理高速公路事故連鎖影響風險
29 台灣港務股份有限公司使用移動平均法平滑貨櫃碼頭裝卸數據波動
30 台灣肥料股份有限公司運用貝塔分佈分析化學肥料供應鏈前置時間
31 經濟部中小及新創企業署利用圖表視覺化展示創業補助績效指標
32 國立故宮博物院透過季節性調整分析遊客參觀人數周期性變化
33 內政部警政署使用特徵選擇優化犯罪熱點預測分析模型
34 台灣漢翔航空工業股份有限公司利用回測功能校準零件加工良率預測
35 台灣國際造船股份有限公司運用期望貨幣價值評估船舶訂單損益
36 中華民國國家發展委員會利用分析報告生成儀表板監控重大公建進度
37 台灣證券交易所股份有限公司使用時間序列分析預測股市成交量趨勢
38 台灣電力公司核能發電處透過敏感度分析找出核能維修成本變異因素
39 國軍桃園總醫院利用卜瓦松分佈分析急診室病患到院頻率
40 中華民國衛生福利部疾病管制署透過蒙地卡羅模擬評估疫苗庫存需求
41 經濟部能源局使用遺傳演算法優化各類再生能源發電配比決策
42 國家通訊傳播委員會利用假設檢定評估電信資費調整對用戶影響
43 台灣銀行股份有限公司透過回測功能檢驗金融投資組合績效模型
44 行政院人事行政總處運用趨勢分析預測公務員人力結構變動
45 國防部政治作戰局利用資料分割處理心理戰分析數據模型
46 台灣糖業股份有限公司砂糖事業部使用求解器優化精煉產線排程
47 中華民國海岸巡防署透過情境分析評估海上查緝巡邏作業策略
48 財團法人資訊工業策進會運用特徵選擇優化產業數位轉型評估模型
49 台灣國際貿易中心利用分析報告生成功能彙整國際經貿策略建議
50 經濟部智慧財產局透過假設檢定分析專利申請與核准趨勢差異
第二部分 台灣學校共二十五個故事
1 國立台灣大學利用蒙地卡羅模擬分析物理實驗數據機率分佈
2 國立清華大學運用遺傳演算法優化奈米材料研發設計參數
3 國立成功大學透過敏感度分析找出影響工程結構壽命關鍵變數
4 國立交通大學使用時間序列分析預測半導體實驗產出趨勢
5 國立中央大學利用交叉驗證提高天文觀測數據預測準確度
6 國立政治大學運用決策樹分析評估社會科學研究調查方案
7 國立中山大學透過常態分佈評估校務行政效率績效指標
8 國立台灣科技大學使用敘述性統計整理土木工程測量數據
9 國立台北科技大學運用指數平滑法預測學生圖書館借閱數量
10 國立陽明交通大學利用自助抽樣法驗證生醫研究樣本代表性
11 國立師範大學透過趨勢分析研究教育資源分配變動影響
12 長庚大學使用卜瓦松分佈分析臨床醫學研究之病例發生頻率
13 東吳大學運用期望貨幣價值評估法學研討會經費運用策略
14 輔仁大學利用假設檢定分析學生學習成效與課後輔導關聯
15 淡江大學透過模型訓練優化校園智慧能源監控分析模型
16 中原大學使用特徵選擇優化材料科學檢測分析關鍵參數
17 東海大學運用三角分佈估算校園節能減碳工程投入成本
18 逢甲大學利用情境分析規劃校園空間發展不同戰略路徑
19 元智大學透過回測功能檢驗校務發展決策預測之精確度
20 大同大學使用求解器優化機械實驗室設備排程與運作效率
21 國立中興大學運用貝塔分佈分析作物生長週期時間波動
22 國立中正大學利用圖表視覺化功能展示圖書館營運成效趨勢
23 國立高雄科技大學透過連鎖函數管理海洋工程研究專案風險
24 國立屏東科技大學使用移動平均法預測熱帶植物生長環境需求
25 國立東華大學運用遺傳演算法優化在地文化研究資源配置模型
第三部分 高科技與專業產業共五十個故事
1 X積體電路股份有限公司使用蒙地卡羅模擬分析晶圓良率變異風險
2 X創電子股份有限公司利用敏感度分析揪出電子元件可靠度關鍵參數
3 X華科技股份有限公司運用遺傳演算法優化AI模型訓練參數組合
4 X富銀行股份有限公司透過決策樹分析評估個人貸款違約風險決策
5 X宇顧問股份有限公司使用情境分析規劃客戶企業數位轉型策略
6 X正技師事務所利用回測功能驗證建築結構設計負載預測模型
7 X達科技股份有限公司運用假設檢定分析半導體封測製程穩定度
8 X盛積體電路股份有限公司透過時間序列分析預測晶圓市場需求波動
9 X強顧問股份有限公司使用期望貨幣價值評估顧問專案投資效益
10 X群技師事務所利用敘述性統計分析營建工程工期分佈特性
11 X豐銀行股份有限公司透過交叉驗證提高投資組合風險評估模型準確性
12 X能半導體股份有限公司使用趨勢分析預測未來晶圓廠產能需求
13 X智AI技術股份有限公司運用特徵選擇優化影像辨識系統參數模型
14 X信銀行股份有限公司利用自助抽樣法驗證客戶消費行為模型可靠度
15 X安顧問股份有限公司透過卜瓦松分佈模擬客戶流失發生次數
16 X茂科技股份有限公司使用三角分佈估算產品研發投入成本範圍
17 X鼎技師事務所運用連鎖函數管理大型橋樑工程結構損害關聯風險
18 X航積體電路股份有限公司利用求解器優化晶圓製程材料消耗比例
19 X揚銀行股份有限公司透過模型訓練提高帳戶盜刷偵測模型效能
20 X光科技股份有限公司使用貝塔分佈分析面板製造前置時間波動
21 X聯顧問股份有限公司運用圖表視覺化功能呈現市場競爭分析結果
22 X輝AI軟體股份有限公司利用指數平滑法預測軟體開發維護工時
23 X宏技師事務所透過移動平均法平滑營建工程物價數據波動
24 X亞半導體股份有限公司使用二項分佈評估產品良率合格機率
25 X德銀行股份有限公司運用遺傳演算法優化理財商品收益率配置
26 X通顧問股份有限公司利用資料分割處理大數據分析決策模型
27 X景科技股份有限公司透過相關性設置分析光學元件製程參數關聯
28 X慶技師事務所使用情境分析評估營建工程工期延遲風險
29 X盛AI技術股份有限公司利用圖表視覺化展示自動化測試執行績效
30 X寶銀行股份有限公司運用常態分佈分析各分行作業績效數據
31 X力積體電路股份有限公司透過假設檢定驗證製程變更效益分析
32 X成技師事務所使用趨勢分析預測建築材料價格變動方向
33 X恆顧問股份有限公司利用交叉驗證優化行銷策略分析模型
34 X捷科技股份有限公司透過期望貨幣價值評估物聯網專案損益
35 X泰銀行股份有限公司運用時間序列分析預測外匯交易市場走勢
36 X創半導體股份有限公司使用回測功能校準製程模擬參數預測
37 X宏AI顧問股份有限公司運用特徵選擇篩選關鍵數據驅動決策因子
38 X鼎技師事務所利用自助抽樣法分析工程結構檢測誤差分佈
39 X信科技股份有限公司透過卜瓦松分佈模擬雲端服務流量負載
40 X利銀行股份有限公司使用敘述性統計彙整全行營業數據指標
41 X華顧問股份有限公司運用貝塔分佈估算諮詢專案交付期限
42 X成科技股份有限公司利用求解器優化軟體開發人力資源分配
43 X美半導體股份有限公司透過連鎖函數管理供應鏈物流連鎖風險
44 X展技師事務所使用三角分佈估算綠建築評估指標達成成本
45 X騰AI技術股份有限公司運用模型訓練提升人工智慧語音識別準確度
46 X順銀行股份有限公司利用移動平均法預測金融市場產品熱度
47 X安科技股份有限公司透過季節性調整分析物聯網市場銷售周期
48 X達顧問股份有限公司運用圖表視覺化彙整企業診斷策略數據
49 X隆技師事務所使用資料分割法處理環境影響評估分析模型
50 X洋半導體股份有限公司利用遺傳演算法優化晶片能源管理參數
