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這兩本書分別來自黑眼睛文化 和經典雜誌出版社所出版 。
大仁科技大學 環境與職業安全衛生系環境管理碩士班 馮靜安所指導 戴柏彥的 智能化職業安全衛生管理之研究 （2020），提出工地防護網關鍵因素是什麼，來自於智能管理、資訊化、物聯網、AI 應用、職業安全衛生。
而第二篇論文國立雲林科技大學 營建工程系 陳維東、施國銓所指導 張書翰的 營建職業災害判斷機制之建構 -應用機器學習及影像辨識技術 （2020），提出因為有 營建職災、機器學習、影像辨識、卷積神經網路、VGG16 模型的重點而找出了 工地防護網的解答。
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無邊之城
為了解決工地防護網 的問題，作者尹雯慧 這樣論述：
在人的世界裡，邊界也可以是「自我」與「他者」的橋樑，而非隔離的防護網。 從拉達克到加德滿都，從安娜普納到大吉嶺，橫跨以數千公里計的喜馬拉雅山群行走，尹雯慧以累世積攢的深沈情感，呈獻四十二幅烙印時光的黑白攝影，四十首力透紙背的詩作，還千年之願。 本書創作獲得文化部第二屆台灣詩人流浪計畫獎助 好評推薦 楊翠推薦： 作者行走在各種邊界，在最豐饒的所在，安頓自身，讓詩魂跨界飛舞。 向陽推薦： 不是浮光，也非掠影。通過她的詩心和鷹眼，我們方才對於向來陌生而以為神祕的國度、文化有了較為貼近的認識。
智能化職業安全衛生管理之研究
為了解決工地防護網 的問題，作者戴柏彥 這樣論述：
配合工業4.0的到來，職安衛防災與管理也應該同步做到智慧化，透過不同的載具、使用不同的軟體，以解決職安衛各面向不同的需求，包括機械設備危害的有效預防、管理制度面的強化執行、人員教育訓練的深化落實等，得以保護工作者勞動上的安全。本研究為探討降低職災發生的成效因子，透過AI科技發展的量能輔助在職安領域的管理，避免更多不幸的職業災害發生與了解職安人員如何使用AI管理與資訊化管理，讓管理人員提升工作效益與對管理人員所帶來的影響。本研究利用文獻分析法，分析、了解職業安全衛生的工作現況與使用智能管理的程度，再經由深度訪談法中的半結構訪談，了解受訪的管理員內心真正的想法，並做錄音紀錄與逐字搞的撰寫，進而分
析、討論。從訪談結果可知道大部分的事業單位都有在作業安全、環境安全與人員健康上投入管理智能化的相關技術；從受訪者的訪談回饋中，大部分的受訪者覺得管理智能化可以提高工作效率、提高工作效能與減少操作所需要的時間，並且對於資料的保存與管理都有明顯的效益，因此若能導入智能管理等技術協助落實各項管理工作，不僅可以節省人力成本，更能讓現有的職業安全衛生人員，能有多餘的心力去推動落實其他管理工作，取得一舉數得的功效。
百歲醫師以愛奉獻：楊思標教授的醫者之路
為了解決工地防護網 的問題，作者楊金燕 這樣論述：
他的人生，是一部臺灣百年醫學史 臺灣胸腔內科的祖師爺──楊思標教授，曾任臺大醫院及醫學院院長，他有太多在臺灣醫療史上創立的「第一」。 他是臺灣光復後，第一代下鄉田野調查的醫師──1952年，只因三位前來求診的肺病患者皆來自基隆，讓他遠赴金瓜石礦區展開調查，追蹤出臺灣最早因工作環境所導致的疾病──肺塵病，更對工安環境與疾病提出重大提醒。 五○年代，他推動並召開臺灣首度的跨院定期「聯合胸腔疾病討論會」。 1957年，他檢查出臺灣第一例肺癌病患；1971年，他籌辦並主持臺灣首次國際醫學會議；1979年，他擔任臺大醫院院長期間，臺大成功完成亞洲第一例、全球第三例的「三肢坐骨
連體嬰──忠仁忠義分割手術」…… 更重要的是，他出生自臺灣肺結核病橫行的1920年代，長達四分之三個世紀，他為臺灣結核病的診治、抗疫與研究，做出卓越貢獻。 自1978年起，他協助花蓮慈濟醫院至今，育才無數，為偏鄉醫療奉獻心力的仁心仁術，堪稱世紀人醫典範。
營建職業災害判斷機制之建構 -應用機器學習及影像辨識技術
為了解決工地防護網 的問題，作者張書翰 這樣論述：
營建業每年職業災害傷亡人數甚多，造成人力與財力的損失，因此營建業安全的管理十分重要。制定法規與應用系統化管理，乃是預防職業災害的一個可行途徑。營建勞工經常因個人便利而忽略身處不安全環境應有的作為，疏忽或未確實穿戴好個人防護設備以致發生職業災害。檢視近10 年職業災害發生的類型與受傷部位，發生次數前5 項分別為「指」、「足」、「手」、「腿」、「頭」，其中以「頭」受傷次數最少，但卻是最嚴重的，可見做好頭部防護措施的重要性。隨著科技發展日新月異，藉助機器學習辨識數字形狀或臉部特徵之相關研究與應用陸續問世，如何借助機器學習的強大功能，辨識工地勞工有無配戴安全裝備，進而瞭解勞工是否處於安全狀態，已成為
營建安全管理的重要課題之一。本研究旨在探討機器學習影像辨識模型應用在營建職業災害判斷之可行性。本研究蒐集勞工有無配戴安全設備圖像建置資料庫，同時對圖像進行預處理與標準化，透過改良後的VGG16 模型進行圖像的學習與辨識，藉由分析模型數據，剖析不同數據對模型的影響，並透過混淆矩陣釐清模型成效。研究結果顯示，透過程式語言可快速準確地將所蒐集之圖像進行分類與標準化。藉由VGG16 模型分析預測值與真實值不一致的程度及準確率，依照模型擬合程度，判斷訓練、驗證的情形。當學習率為0.00005 且批次讀取數量為20 時，模型的擬合度及成效均為最佳（預測準確率98.83%、精確率99.16%、召回率為98.
5%），可準確辨識勞工有無配戴安全設備。故推論機器學習與影像辨識，應用在協助營建業可能發生職業災害的判斷，係屬可行。