Surveillance industr的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決Surveillance industr的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。

有害廢棄物聯合處理機構勞工重金屬、粉塵及噪音暴露研究

為了解決Surveillance industr的問題，作者朱振亮 這樣論述：

摘要 為瞭解醫療、皮革及漁貨等三類不同有害事業廢棄物聯合處理機構之廢棄物處理廠作業環境特性，及其勞工噪音、粉塵及重金屬暴露情況。本研究特針對前述處理機構之10家處理廠(其中醫療類7家、皮革類2家及漁貨類1家) 及其所雇26位現場作業勞工進行環境測定和個人暴露測定。結果摘述如下: 一. 噪音方面: 由現場環境噪音測定得知，前述三類10家處理廠作業環境音量分佈，以皮革類音量最高，漁貨類音量次之，醫療類音量最低。 在受測26位現場作業勞工中，其噪音暴露八小時日時量平均音壓級均符合我國法規標準(PE

L-TWA 90dBA)。其中以皮革類現場作業勞工暴露濃度最高(86.4dBA 至87.3 dBA )，漁貨類次之(80.9dBA 至84.3dBA )，而醫療類最低(69.9dBA至71.8 dBA )。 受測10家處理廠中有三家，其現場作業勞工噪音暴露八小時日時量平均音壓級超過85dBA，依勞工作業環境測定實施辦法及勞工安全衛生設施規則之規定，雇主須每六個月測定一次以上室內作業現場噪音之音壓級，同時應使勞工戴用有效耳塞、耳罩等防音防護具。 如以區域單一測點來看，最高音量出現在某醫療類處理廠子車落地時，其次出現在某皮革類處理廠起重機行駛時之音量，其音量

分別為91.2 dBA及90.1 dBA。 二. 粉塵方面: 由個人採樣分析結果得知，在受測26位現場作業勞工中，其總粉塵及可呼吸性粉塵八小時平均暴露濃度均符合我國作業場所空氣中有害物質容許濃度標準。如以類別來分，在總粉塵方面，以皮革類蒸煮區作業勞工暴露濃度最高(1288.62ug/m3)，而以醫療類某廠濃度最低(21.66ug/m3) 。在可呼吸性粉塵方面，以醫療類某廠作業勞工暴露濃度最高(451.18 ug/m3)，而以漁貨類乾燥區濃度最低(11.74ug/m3)。 由定點區域測定中發現，某醫療類處理廠在清灰過程中產生很高的總粉塵

及可呼吸性粉塵，其濃度分別高達38042.9ug/m3及13277.1ug/m3。在醫療類處理廠中，如其焚化爐沒有濕式自動清灰裝置者，在清灰時其清灰口之總粉塵濃度比乾式自動清灰者為高，可見濕式自動除灰之清灰裝置，對清灰口粉塵預防上有正面功效。 三. 重金屬方面: 在受測26位現場作業勞工中，其八小時砷、鉻、鋅、鉛、鎳、錳、及銅之平均暴露濃度均符合我國作業場所空氣中有害物質容許濃度標準。如由所測金屬成分濃度來看，因製造皮革類時使用到鉻酸鹽之作業勞工鉻暴露濃度較高，而漁貨類處理廠主要在處理海產漁下腳，因此，其作業勞工砷暴露濃度較高。