國立中山大學智慧電子商務研究中心於9月1日舉辦「2020大數據與智慧商務學術研討會」，此次研討會廣邀多名國內外知名學者分享研究成果，亦邀請本校和外校碩博士生發表資訊管理領域相關研究之論文。會議分為上下午場共8個場次，分別進行科技與管理議題的論述，與往年不同的是，此次研討會增加不少對於疫情影響的探討。
￭ 與會的教授、學者、博士生和研究生們。(攝影／鄭竹秀)
不久前，為了避免新冠肺炎直間接接觸傳染，許多公司紛紛採用行動辦公室以便遠距工作，而陳民哲教授的研究團隊分析指出，行動辦公室的普及與否取決於產業類別與工作性質，例如其研究對象(某國際科技大廠)的製造部門因工作上需要接觸機台，故較少遠距辦公，且行動辦公室會拉開人與人之間的感情，更容易造成同事間溝通不良而發生衝突的窘境。
￭ 行動辦公室的使用取決於工作性質是否合適，且容易導致人際關係的疏遠。(攝影／鄭竹秀)
楊淯程教授利用數學模型分析政府與醫療供應鏈間的關係，其中發現到口罩供應仰賴進口的國家，越需要依賴政府的補貼，且更需要政府介入市場以滿足需求，而過程中提出的計量模型則為資訊管理領域提供新的研究方法。
￭ 計量模型不僅分析在自由市場或政府管制市場下，醫療資源的供需情形，更為資訊管理領域的研究方法提供新的面向。(攝影／鄭竹秀)
研究生洪育勛使用長短期記憶模型(LSTM)此一深度學習方法，預測台灣未來的新冠病毒境外移入案例，其中發現影響境外人數確診人數的主要影響因子為「累積通報人數、美國入境台灣班機數、
歐洲入境臺灣班機數」，藉此可推測出疫情為高風險的國家並限制其旅客入境我國，提供未來臺灣新冠病毒分析預測研究之可行的方向。
￭ 深度學習技術能快速且準確地找到變數間的權重、關聯性，進而找出最佳預測結果，反觀統計方法僅能制式化的找出變數間的線性關係，無法依據實際需求提高或降低某些變數的權重，導致預測分析較深度學習不準確。(攝影／廖冠威)
除了疫情相關的議題，張純端教授的學生，提出用於自我規範的應用程式之研究，並發現到擬人化服務的介面，搭配以自我為中心且不在乎旁人眼光的使用者性格，可以促進用戶有計畫地經營每一天。