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逢甲大學 經營管理碩士在職學位學程 江向才所指導 施永達的 倉儲作業流程改善研究-以S公司為例 （2021），提出logistic arrangement關鍵因素是什麼，來自於倉儲管理。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生醫工程研究所 胡毓志所指導 蘇瑞慈的 基於機器學習應用預測蛋白質間的交互作用 （2021），提出因為有 殘基–殘基交互作用、堆疊泛化、機器學習的重點而找出了 logistic arrangement的解答。
除了logistic arrangement，大家也想知道這些：
倉儲作業流程改善研究-以S公司為例
為了解決logistic arrangement 的問題，作者施永達 這樣論述：
本研究個案以代理運動用品品牌來從事零售及批發業務的S公司為例，針對屬於S公司後勤部門稱為總倉(物流中心)的部門作探討，分析此部門從公司初創時期倉庫的作業模式，到隨著公司規模逐漸變大，業績量大幅成長，產品品項也日益增加，再加上近幾年網路購物風氣的盛行；總倉也需相對地調整相關作業流程，規劃不同區域來放置產品，並設定符合訂單的出貨流程等，藉此S公司的總倉運作與組織問題方面作探討，並透過實際的操作及調整，及搭配各項管理方法的運用，分析說明其效益。 在S公司初期的總倉作業中，不管是在儲放架位的安排上，不同類產品或商品的放置區域，殘次品的判定分類保管，網路訂單作業的流程，組織權責及規範等部分，都未
隨著出貨量的增加而做相對應的調整，故透過一系列的管理方式，相對應的流程改善，架位(儲位)的安排，人員的分組，商品放置動線的調整；以求得揀貨效率的提升，出貨錯誤率的降低，增加倉儲的空間，減少搬運的時間及行走距離，改善倉儲的環境，優化架位(儲位)的使用，及建立單位組織權責及標準化的作業。 藉由透過S公司總倉的實際作業中，了解其問題所在，在研究過程中也將針對主要幾個大類改善結果來探討 : 大致為倉儲管理部分，像是空間的改善；流程部分，則是作業流程的調整；組織管理部分，則是人員工作的分配，降低錯誤率的改善計畫。關鍵詞：倉儲管理，物流中心，第三方物流
基於機器學習應用預測蛋白質間的交互作用
為了解決logistic arrangement 的問題，作者蘇瑞慈 這樣論述：
蛋白質是細胞中的主要功能分子，它們透過與蛋白質複合物中的其他蛋白質相互產生作用，來保持穩定的細胞功能。殘基–殘基交互作用（RRIs）在細胞內的分子過程發揮著關鍵作用，蛋白質介面的預測可以幫助闡明細胞生物學，提高我們對疾病的理解，並有助於藥物的研究，然而，解決這些問題的實驗方法既緩慢又昂貴，隨著蛋白質序列和結構的可用性增加，許多用於預測RRI計算方法的研究被提出。本研究提出了一種用於RRI預測的集合學習方法，採用堆疊泛化的架構，結合不同底層預測工具和多個機器學習演算法，不同演算法具有不同的分類傾向和決策優點，透過機器學習演算法與其他文獻方法之間的加乘作用來改進RRI預測。我們設計及執行具一致性
且無偏見的比較實驗，而實驗結果證明，本研究利用多重演算法其互補協力的特性，確實可以提升預測準確率，而優於其他相關的RRI預測演算法。