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我國特戰部隊執行非戰爭軍事行動之研究

為了解決勁豪災情2021的問題，作者陳世瀛 這樣論述：

自美國「911事件」以來，非傳統安全威脅急遽的上昇，通過突發事件表現出來的非傳統安全危機不只影響了各國的利益，也威脅了國家安全與社會穩定，世界各國為因應非傳統安全的挑戰，運用國家軍事力來處理的非戰爭軍事行動遂成為重要的方式，因此也加強了對非戰爭軍事行動的研究與實際行動發展。然而，我國由於研究起步較他國慢，雖然對非戰爭軍事行動的研究從戰略層面的較多，但是從實際軍事行動上的研究就較少，而擁有特殊作戰能力的特戰部隊執行非戰爭軍事行的理論依據更是缺乏，影響了特戰部隊職能的發揮與運用。經由本文分析歸納，未來特戰部隊執行非戰爭軍事行動須注重以下四個領域：(壹、結合平戰時的任務，發展特戰部隊非戰爭軍事行動

原則，貳、建立特戰部隊非戰爭軍事行動的法源依據，叁、整合非戰爭軍事行動的組織架構，提升部隊與政府之間的指管聯戰效能，肆、結合作戰訓練提高特戰部隊非戰爭軍事行動之能力)。期能讓特戰部隊於關鍵時刻發揮重要功能。

基於強化深層卷積神經網路用於颱風期間多測站風力估計

為了解決勁豪災情2021的問題，作者戴燝景 這樣論述：

　　台灣夏秋兩季常有颱風侵襲台灣，颱風是一種生成於熱帶海洋上，其近中心最大風速達每秒18公尺以上的強烈低氣壓。颱風所挾帶的強風豪雨，常造成台灣許多災情。豪雨常造成淹水、山洪暴發，土石流等災害。而帶來的強風，則會造成路樹倒塌、招牌掉落或吹斷電線桿破壞電力設備等，導致電力中斷或甚至危害路上行人的生命安全。台灣西半部沿海，未來也即將興建許多離岸發電設備，這些發電設備發電需仰賴風力。但颱風所帶來的強勁風勢是造成發電設備損壞的威脅之一。為降低發電設備的損害機率，管理人員須依靠中央氣象局所發布風力預報來關閉發電設施，以保護這些設備。綜合以上，颱風期間的準確的風力預報，無論是對於政府決策或是災害管理，都有

著相當大的意義。隨著大數據與深度學習蓬勃發展，近年來深度學習在各個領域的應用可說是相當熱門，例如：醫學影像辨識、人臉辨識、網路流量預測與自然語言處理等。深度學習具有大量的函數與參數，其包含輸入層、隱藏層與輸出層，藉由非線性函數來模擬人類神經元被激發的過程，相關研究指出，深度學習對於非線性特徵能有更高的掌握度。　　本研究將使用多輸入的卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)搭配結合卷積神經網路的增強式學習機制，開發一套颱風風力估計模型TempestWind-CNN。考量到颱風強度、大小與相對位置對特定地區的影響，本研究利用中央氣象局1970年~2017年颱風個案

，颱風近中心最大風速、颱風七級風暴風半徑與定位經緯度，與中央氣象局氣象局局屬氣象站的平均風、瞬間陣風與氣象站位置，來整合颱風與氣象站的相對關係，將這些資料透過TempestWind-CNN來進行訓練，藉此來讓模型學習颱風與氣象站風速間的相對特徵。希望透過本研究，可提升未來颱風警報期間各縣市之風雨預報，在風力預報方面的準確度。