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另外網站行政院公報資訊網也說明：行政院公共工程委員會函, 中華民國94年3月2日. 工程管字第09400062140號. 主旨：修正「工程告示牌及竣工銘牌設置要點」第八點及第九點規定如附件，並自即日起生效，請 ...

逢甲大學 電子工程學系 陳冠宏所指導 王兆以的 應用於自動駕駛安全之複雜度刪減深層卷積神經網路 （2017），提出工程告示牌word關鍵因素是什麼，來自於深度學習、卷積神經網路、模型壓縮。

而第二篇論文南華大學 旅遊管理學系旅遊管理碩士班 許澤宇所指導 王星富的 抑制遊客餵食野生動物之解說告示牌之有效性分析 （2015），提出因為有 野生動物、餵食行為、告示牌、道德訴求解說、威脅恐嚇解說的重點而找出了 工程告示牌word的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了工程告示牌word，大家也想知道這些：

應用於自動駕駛安全之複雜度刪減深層卷積神經網路

為了解決工程告示牌word的問題，作者王兆以 這樣論述：

近幾年，深度卷積類神經網路於電腦視覺處理領域扮演了舉足輕重的角色，尤其物件分類與辨識率更是隨著網路層數遞增而逐年地成長，如ILSVRC競賽獲獎之152層的ResNet。即使深度網路帶來極優良的效果，實現於大規模的高解析度影像仍然較於昂貴。透過伺服器端以及高效能圖形運算單元雖然能夠節省訓練模型的時間成本，但是深度卷積神經網路的高複雜度以及龐大的參數量將難以在可攜式平台上實現，如：智慧型手機、穿戴式平台裝置以及可程式邏輯平台等。為數眾多的權重以及偏差值在計算單元與記憶體間頻繁地搬動，造成更多的運算耗能。除此之外，數十億的參數量也將需要更高的儲存空間。為了在上述的硬體平台上實現深度卷積神經網路，本

論文採用一訓練用於自動駕駛辨識之深層神經網路並以我們提出的方法流程來刪減其模型，其特定種類如：車輛、摩托車、自行車、行人、告示牌以及號誌燈。我們結合了針對神經元複雜度分析的刪減權重值、模型量化壓縮以及位元寬度截斷於流程中，並且進行運算時間與耗能的實驗及分析。目標追求最小幅度的準確度損失中能夠達到最佳的空間節省。根據實驗結果，採用我們提出的模型縮減流程在原始AlexNet上能節省約12.36%的運算時間與89.78%的運算耗能。進一步與Deep Compression [17]比較其效能與結果，能夠節省近兩倍的運算時間以及約30%的運算耗能。

抑制遊客餵食野生動物之解說告示牌之有效性分析

為了解決工程告示牌word的問題，作者王星富 這樣論述：

　　觀光活動中的餵食行為，對於被餵食的野生動物及其棲地而言，容易造成無法逆轉的傷害與衝擊，因此，欲防止觀光客餵食野生動物，最重要的議題在於如何管理餵食行為的產生，減少餵食野生動物參與人數的增長。藉由相關解說告示牌以勸導及宣達的方式，不但可以傳遞重要訊息讓遊客明白餵食野生動物的限制行為，也可以降低遊客自尊心上的受損，或是干擾了遊客觀光的體驗過程。本研究之目的在於探討告示牌的解說內容敘述方式的差異是否對抑制遊客對野生動物餵食行為意圖有不同的效力。　　研究發現，對於遊客餵食禽鳥的行為意圖，有顯著差異的部分，僅限於性別以及宗教。關於禽流感認知與餵食意圖部分，本研究發現僅有陪伴對象、餵食經驗、以及宗教

信仰的有無，對於禽流感認知上的不同，會造成餵食意圖上的顯著差異，尤其是有家人陪伴的遊客、餵食經驗少的遊客、以及無宗教信仰的遊客，對於禽流感的認同差異，會造成其在餵食意圖上的差異。除此之外，遊客的餵食意圖，的確會受到告示牌解說方式的不同而有所差異，且道德訴求告示牌的抑制餵食之效果比威脅恐懼告示牌解說內容更好；然而，此差異僅展現在過去有無餵食經驗的基礎上，且餵食經驗越少，遊客的餵食意圖越會受到影響。　　研究建議，在設立告示牌之前，需考慮一般遊客的閱讀習慣，運用最少的文字敘述或是圖文並茂的呈現方式，來吸引遊客閱讀重要資訊，並了解告示牌內容中的指稱對象，以及考量告示牌設立的環境。

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