台北市體育局場地租借的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

另外網站2021 臺南街頭藝術節本週登場!限定混域大秀、172 場演出野台也說明:除了演出外,由小滿生活領軍的「XoX市集」號召了20 組台南在地創作 ... 朋廚烘焙坊、曹銘宗老師、林永龍老師、汪雲霞老師、基隆市體育會帆船委員會.

國立政治大學 行政管理碩士學程 董祥開所指導 葉智豪的 政府推動區民活動中心政策困境及對策- 以IPA分析臺北市北投區為例 (2020),提出台北市體育局場地租借關鍵因素是什麼,來自於區民活動中心、公共財、PZB模式、IPA分析法。

而第二篇論文國立成功大學 建築學系 蔡耀賢所指導 葉秋瑜的 利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標 (2020),提出因為有 建築聲學、室內聲學指標、多功能空間、機器學習、監督式學習的重點而找出了 台北市體育局場地租借的解答。

最後網站新北市中和國民運動中心則補充:新北市中和國民運動中心擁有全新的運動設施,不管您喜歡游泳、健身、舞蹈、球類等運動項目,都歡迎前來與我們一起活動筋骨、揮灑汗水,藉此,培養規律的休閒運動習慣, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了台北市體育局場地租借,大家也想知道這些:

台北市體育局場地租借進入發燒排行的影片

【智翔的議會質詢-研考會、資科局(4/21)】

#1999市政信箱智能客服

延續過去智翔對市政信箱引進智能客服的建議,首先研考會在上個會期的回覆表示,礙於疫情導致產業界研發能量不足,技術也有待後續發展,會持續關注做評估。

言下之意就是技術與預算都不到位,去年已經沒有編列相關預算,今年看來機會也不高,但智翔認為,每一年的狀況不同,隨著技術成熟與市場競爭者增加,在估價上應會比去年樂觀許多,請研考會提供今年對於「智能客服」的預算資料,將如何來估算經費提供給議員們做參考,如此在預算審查上也有更客觀的基準。

研考會也表示,會傾向先觀察相關技術的使用狀況,直接使用較成熟的系統。

#場地租借系統改善

本會期智翔繼續關心場地租借系統的改善,雖然租借系統推動至今從無到有,已屬不易,但目前的介面、便利性都有相當大的進步空間,下面我們從使用者的角度來逐一檢視。

首先是場地的租借時段,在顯示可租借時段未清楚可見,且有許多按鈕在點擊時無反應,可見多數場地根本只供市民查詢而非租借。

其次,目前體育類、公園綠地類等類型仍尚未開放,智翔能理解公用場地涉及數個局處的業務管轄範圍,協調仍需要時間,所以也想請教資科局目前的進度與狀況為何?

再者,在租借系統的使用流程上也不夠便利,市民有租借需求時,在填寫表單後,得到列印繳費單至超商、郵局,或台銀臨櫃繳費。反觀台北市的租借系統,可讓市民直接將資料上傳並採用網路繳費,節省許多人力與紙本,也更加便利,桃園是否跟進這樣的做法?

資科局則答覆,場地與各局處的協調仍在努力中,目前也針對介面進行優化作業,如增加場地可租借時段的顯示,網路繳費方面,目前有工具可使用,但仍須其他局處的串連,智翔肯定資科局的改善方向,未來成效如何會持續來關心。

#電子公文何時實現

每星期議員服務處都會收到不少公文,不僅不環保,且後續紙張的處理也麻煩,請資科局評估公文電子化何時才能實現,讓議員接收公文採電子化方案取代紙本郵寄,更能減少紙本往返郵寄時間,加速作業速度更有效率。

智翔認為,目前市府與市議員之間往來的公文基本上無涉及機密,困難點在於架設可收納所有市府單位與議員辦公室的系統,希望看到資科局把目前需克服的項目與時程,做成報告供參。

#無紙化會議推動

同樣是無紙化的議題,舉辦一場實體會議,往往需要使用大量紙張,舉個最簡單的例子就是議會的審查,每次質詢會期、預算會期市府局處都會提供大量紙本資料,但智翔可說是從來沒翻過,因為都有網路的版本。

且在過去的資料中顯示,桃園市政府過去在縣府時期也曾開過會議無紙化的採購案,為何後續沒有繼續推動?

若在無紙化議題上,資科局與智翔這邊在努力方向有共識,無論是各局處的串連協調,還是技術的推動上,請資科局再多加努力,也重新來評估桃園市政府邁向無紙化的時程。

政府推動區民活動中心政策困境及對策- 以IPA分析臺北市北投區為例

為了解決台北市體育局場地租借的問題,作者葉智豪 這樣論述:

區民活動中心設置之政策目的,主要係提供地方民眾進行休閒活動及集會之場所,同時亦因應政府機構公務上之需求、里辦公處辦理里鄰活動,以及社區發展協會舉辦經市政府指定之活動等,具有公共財之特性,能因應各類動、靜態之活動需求,也因場地收費便宜的特性,近年來吸引許多民眾租借使用,大多數的場地使用率居高不下。但該政策實務運作下,區民活動中心該項政策因涉及許多利害關係人,遭遇到不少困境,場地收支不平衡、設備損壞率高造成民眾滿意度不佳、區公所承辦人員專業度不足、場地長期遭到特定地方團體占用等。本研究藉由問卷分析及深度訪談之方式,聚焦在臺北市北投區,主要探討造成北投區之區民活動中心目前在營運上所面臨的困境以及原

因,訪談臺北市區公所、臺北市政府之承辦人員,以及里長、臺北市議員,以PZB模式發展出本研究之問卷,蒐集北投區各區民活動中心使用者之意見回饋,並且透過IPA分析進行分析,希冀針對區民活動中心之困境能找出相關解決辦法,於文末提出相關政策建議。

利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標

為了解決台北市體育局場地租借的問題,作者葉秋瑜 這樣論述:

在台灣,學校之禮堂、體育館、社區活動中心等中小型活動中心,常作為演奏、演唱及演講等多功能的使用。不同的使用行為應搭配不同的建築聲學設計基準,以確保包含迴響時間(RT)、語言清晰度(C50)、音樂清晰度(C80)、聲壓級(SPL)分布、語音清晰度(STI)等聲學指標滿足要求。在進行建築設計時,大多僅採用沙賓迴響時間公式進行確認(Sabine’s equation),此類估算公式雖然簡潔迅速,但是在計算過程中忽略很多細節。另外透過Odeon、Ease等室內聲學模擬軟體雖可得到較準確的分析,卻較為複雜且耗時,在實務設計上較少採用。本研究的目的,是藉由機器學習(Machine Learning)的方

式,提出聲學指標的預測模式,作為中小型活動中心進行室內裝修及設計時的簡易評估工具。首先確認聲學模擬軟體預測與現場實測之再現性,接著透過參數化設計方法生成800個空間樣本做為分析對象,採用Odeon進行模擬分析取得各項聲學指標的預測值,利用機器學習的監督式學習方法(Supervised Learning),透過空間基本的幾何訊息、材料特性、擺放位置等參數進行訓練後得到預測模型。將資料以80%及20%的比例分配給訓練集和測試集,並以測試集的資料樣本進行模型效能的評估,以確認預測模型的適用性。結果發現,透過GBDT及ANN演算法,在各項聲學指標的預測幾乎皆可達到JND ± 2以內的成效,在C50、C

80、STI及聲壓值分布差值的JND,更可達到 ± 1以內。其中迴響時間的預測以GBDT最為準確,相比於傳統之計算公式,其預測能力較好。其他聲學指標則以ANN的預測效果為最佳。透過此方法,可以建立方便迅速並具有精準度的聲學指標預測模型,不須透過建模及聲學模擬軟體即可得知空間中的各項聲學指標。