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國立雲林科技大學 工程科技研究所 潘乃欣所指導 孔仁奕的 基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構 （2020），提出冷氣移機費用2021關鍵因素是什麼，來自於無人機、外牆瓷磚劣化、深度學習、卷積神經網路、自動檢測、物業管理。

而第二篇論文明新科技大學 土木工程與環境資源管理系碩士班 陳鴻輝 CHEN,HONG-HUI所指導 陳光志的 太陽能發電建置效益評估-以K廠為例 （2018），提出因為有 能源的重點而找出了 冷氣移機費用2021的解答。

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基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構

為了解決冷氣移機費用2021的問題，作者孔仁奕 這樣論述：

台灣目前進入一個建築物老化的時代，颱風與極端氣候等自然因素影響及工程施工品質不良、使用管理維護不當等人為因素的影響，導致建築物外牆磁磚脫落砸傷路人，而經常造成危害公共安全之事件，為避免此類憾事發生，因此建築外牆自動化檢測就顯得十分重要的，這不僅是維護建築物本體的安全，亦是維護住戶與行人之安全。本研究使用無人機與深度學習進行外牆磁磚劣化自動化檢測分類模型的建構，共選取了5,680張圖像作為模型訓練之數據集，採用經典的卷積網路VGG-16來進行模型訓練，訓練後分類模型測試結果，平均精確率為 88％，平均召回率為86%。外牆磁磚劣化自動化檢測分類後，針對剝落的外牆磚要進行維護修繕，其整體評估是至關

重要的，故再利用無人機拍攝外牆磁磚剝落之照片，經篩選後，選用500張照片作為訓練集之用，再採用VIA-2.0.8軟體，對500張外牆磁磚剝落照片，剝落之位置進行人工標註，共標註127,177個標註框。採用卷積神經網路Faster R-CNN作為研究模型，為了使訓練準度提高，將每張原始圖片切分12張，共6,000 張作為訓練集之用，經過456小時及200次的訓練後，完成收斂。運用卷積神經網路建立計算剝落面積模型，經過資料收集、彙整、標註、模型訓練、驗證及測試，以500個錨點（預選框）為最符合效益與效果，並最終導出預測磁磚剝落面積公式為 h × λ × w × λ 。運用無人機進行外牆檢測，在整

體費用上相對便宜，並且具有更高的移動性、節省檢查時間、操作更加容易、準確度亦不會因個人經驗或技能而有所差異，更能消弭檢查人員高空作業之危險因子，以達到檢查快速與修繕費用預估之自動化檢測目標。

太陽能發電建置效益評估-以K廠為例

為了解決冷氣移機費用2021的問題，作者陳光志 這樣論述：

再生能源(Renewable Energy)為來自大自然的能源，其特性是不會污染環境，而且是取之不盡，用之不竭，如太陽能、風力、潮汐能、地熱能等。我國地狹人稠，能源消耗佔比名列全球前矛，而且幾乎都須仰賴進口，因此發展再生源對我國來說是刻不容緩的事。依「固定躉購費率制度」(Feed-in Tariff, FIT)機制自2009年運行自今，透過較高的補助金，提供政策誘因鼓勵民間興建再生能源(如太陽能)發電廠，交易收購一次最多可簽20年。但由於原先的機制沒辦法證明付了錢就是買到「純綠電」，配合目前我國政府計畫，於2025年再生能源發電量要達到總發電量之20 %。台灣再生能源憑證(T-REC)自20

17年五月發出第一批憑證，每發1,000度再生能源即可申請一張憑證，為國際企業追求在地100%綠電使用目標作保證。符合自願性的再生能源使用目標及達成再生能源政策的強制性要求。本研究目的是針對政府在推動再生能源中之太陽能發電系統實際安裝應用的效益探討，因太陽能發電需要較大的裝設的面積，科技廠房屋頂通常有較一般民宅寛濶的空間，且較無遮蔭問題。研究方法是透過太陽能光電系統業者在廠房屋頂的安裝實例，就政府的推動策略、業者配合的意願等建構一個完善設置的可行性流程，研究結果顯示:使用面積1800坪屋頂，建置1,000KWH電力廠址，業主未出資金確實可順利完成設置，廠房內溫度降低3~5˚C。未來在推動太陽能

發電的同時，擁有屋頂空間的機關團體也能參酌自身的環境踴躍參與，國內系統業者也可循此實例，評估後採取行動，能加速太陽能發電系統的建置與運用。

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