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航空氣象學【2022年版】

為了解決台灣交通事故統計2020的問題，作者蕭華,蒲金標 這樣論述：

　　航空氣象學屬於應用氣象學之範疇，其主要任務在於保障飛航安全，提高飛航效率。 　　在實務上著重於利用適當的天氣條件，避開惡劣的天氣，使飛機順利完成飛行任務。 　　本書編修者蒲金標 博士為航空氣象學權威，在民航局實際從事航空氣象工作三十六年，參與民用航空局航空氣象現代化系統計畫，先後架設松山和台灣桃園國際機場低空風切警告系統，並建置航空氣象服務網站。2008年在民航局飛航服務總台副總台長退休後，繼續從事研究以氣壓跳動與機場低空亂流之相關性，並於2017年8月在松山機場架設一套松山機場低空亂流警告系統，對台灣飛航有許多重要貢獻。 　　本書所有各種天氣報告及天氣預報之內容次

序及傳播程序等，均依照世界氣象組織（WMO）國際航空氣象服務（Meteorological Service for International Air Navigation. WMO Technical Regulations Vol.Ⅱ）以及國際民航組織（ICAO）國際民航公約第三號附約（ANNEX 3 to the convention on international civil aviation）之各項共同準則，符合目前航空氣象服務之國際規定。 　　本書計分三篇，各篇均自成系統，可獨立參考閱讀。第一篇論述飛航氣象基本要素，含物理學之理論研究以及各要素之應用於航空方面；第二篇討論影響飛

航安全之天氣，詳細討論可能危害飛航之情況及應付迴避之方法。第三篇敘述航空氣象服務，略述航空氣象機構、業務及工作技術內容等。適用於「航空氣象學」課程，也可當作高考、民航、升職等考試、軍官轉任民航特考與學科項目入門用書。 本書特色 　　✓航空氣象學權威、前民航局飛航服務總台副總台長蕭華＆蒲金標專業撰寫，最新編修！ 　　✓完整收錄航空氣象學之基本理論及各項公式，課程／考試必備用書！ 　　✓全面介紹航空科學、天氣觀測、飛航安全、航空氣象服務，掌握上榜關鍵！ 　　✓全台各地航空氣象機構之工作技術內容詳實說明，理論與應用並重！ 　　✓附天氣報告電碼＆天氣預報電碼，編碼、填圖、天氣分析一次到位！  

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BIM應用於科技廠房設施維護管理之案例探討

為了解決台灣交通事故統計2020的問題，作者葉上菁 這樣論述：

科技廠房設施的營運管理與一般建築設施並不相同，本研究乃針對一個具有儲存環館的科技廠房設施為研究案例，該設施提供世界上亮度最高的光源以供國內外相關研究用戶前來實驗，而在要求實驗數據的高品質、高精度前提下，該設施必須無時無刻維持最佳的營運環境狀況。然而該設施目前的營運管理模式大都採被動式管理，新完成的儲存環館建築量體龐大且為環狀，進而使得此特殊廠房之設施維護管理更加複雜。為嘗試不同做法，本研究探討應用建築資訊模型(Building Information Model或BIM)技術於該設施有關建築物維護管理及新實驗站建置之可行性。本研究嘗試應用BIM於四種情境，包括(1)應用於機電土木小組之設施維

護管理、(2)應用於跨部門之共同作業設施維護管理、(3)應用於實驗站之空間模擬與碰撞檢討，以及(4)應用BIM與GPS於環狀建築之座標測量。研究結果顯示應用於四種情境皆具可行性。第一，將5年期間建築消防維修紀錄，全部鍵入BIM模型資料庫，經彙出明細表整理出同性質的維修項目，可與廠商簽訂年度開口合約議價，透過長期合作以量制價應可減少維修成本。另外藉由BIM圖層色塊清楚可顯示出週期性的待維修或換修，將更有效率改被動為定期主動式維護換修。第二，透過應用BIM共同作業於拆牆合併辦公室的情境，應可減少約15%工作天及減少約10%工程費。第三，將光束線實驗站建置於BIM模型上，可做空間模擬與碰撞檢討，也可

出圖作高精準度的放樣，且透過修改參數即可自動連結更新圖面。第四，在此大型環狀科技廠，利用GPS測量儀器於各出口位置測量，將數據儲存於BIM資料庫，並在各出入口標示BIM 3D模型圖結合GPS座標值，應可應用於緊急事故發生時救護車與消防車可迅速準確到達正確廠房的位置進行搶救。

戰鬥外傷救護：Q版美女教你遭受分秒必爭的傷害時，拯救性命的技術!

為了解決台灣交通事故統計2020的問題，作者照井資規 這樣論述：

　　～遭受重大外傷時，你能跟死神拔河的時間，不到1分鐘～ 　　從美軍的研究成果說明外傷的機轉與實用急救法， 　　遭受分秒必爭的傷害時，【拯救性命的技術】！ 　　天災、車禍、刺傷、炸傷、大量出血、遭受攻擊…… 　　受傷以後30秒內的處置，往往能決定生死。 　　在沒有時間等待他人幫忙的緊急情況下， 　　你該怎麼做？ 　　在平和的日常生活中，我們對於意外的警戒心降低， 　　往往要等面臨危機的一霎那，才會發現自己的處理能力嚴重不足。 　　但無常和明天，不知哪個會先到， 　　若發生大規模災害，或在醫護人員匱乏的緊急狀況下， 　　就非靠自己不可。 　　本書根據美軍的戰傷預防救護Know how，

　　說明外傷的機轉和實用的急救法， 　　由漫畫中的軍裝Ｑ版美女，以情境劇介紹碰到各種意外的救護方式。 　　★能夠從大出血中挽救生命的止血帶與加壓繃帶的使用法 　　★頭部外傷的處置、頸部外傷的處置、眼睛受傷的處置 　　★四肢出血的止血（手腳殘留／截肢的狀況）／四肢軀幹結合處的止血,骨盆損傷的處置 　　★呼吸道維持暢通、胸部外傷、腸子外露、心肺復甦術與AED的使用法 　　所呈現的技術不只是軍人、警察、消防人員需要了解， 　　對於一般人也是非常有用！ 　　雖然是戰鬥外傷救護，但書中以動畫方式呈現以緩和緊張感， 　　連害怕血腥片的朋友，也能無障礙地一起從這裡開始學習， 　　遭受分秒必爭的外傷時，能

夠自救救人的技術！ 本書特色 　　◎根基於美軍研究成果，用大量的圖解和簡易的說明來了解外傷的機轉與實用急救法。 　　◎以Ｑ版軍裝小兵和真人美女演出情境劇，呈現各種外傷情境，連害怕血腥片的朋友也能無障礙地學習。 　　◎收錄不同受傷部位的止血、急救處置法、骨折、刺穿傷、大量出血的必備知識。  

深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用

為了解決台灣交通事故統計2020的問題，作者林柏翰 這樣論述：

為了提供深度學習架構訓練模型，可能需要與取自於不同管道的影像資料集不同長寬比和解析度的圖片，此時需要花費大量人力和時間，對原始圖片進行剪裁，再對新圖片中的物件進行標記。我們提出一個用於深度學習影像資料集的剪裁和標記方法。針對不同長寬比和解析度圖像的需求，我們所提出的方法能夠計算剪裁範圍所能涵蓋最多標記的最佳標記組合與最佳剪裁區域，因此具有快速剪裁和重新標記影像中物件的能力，並可得到最多的訓練資訊。本論文將以我們所提出的剪裁及標記方法分別應用在比利時交通號誌資料集與我們自己建立的台灣交通號誌資料集的號誌辨識。經由統計發現我們的方法與固定剪裁範圍的對照組相比，我們提出的方法確實能夠在有限的剪裁範

圍保留最多的影像與標記，保留下的訓練影像及標記分別可達到99.9%與90.5%。利用剪裁後的影像資料集經由YOLOv3訓練後並偵測測試資料集，我們的方法相較於對照組在mAP上有24.8%至32.8%的提升；此外，在相同數量的影像資料集中，我們的方法在精確率上也有20.1%至23.3%的提升。以此證明我們的方法所剪裁及標記的影像資料集，對於深度學習架構在訓練模型時，具有訓練品質較好、mAP較佳的優勢。而且對於人力成本，我們的方法能節省許多時間與人工，平均處理一張耗費約0.85秒，相較於人工所花費的時間成本耗費節省了約47倍時間。