忠孝復興機車停車的問題，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

多重基礎設施化的物質政治：台北市道路治理的部署與轉譯

為了解決忠孝復興機車停車的問題，作者王志弘 這樣論述：

本研究以基礎設施化之物質政治為取徑，探討當代城市的構成與轉變，並展望都市實踐的新方向。作者將城市界定為「多重基礎設施化的拼裝體」，並結合社會、技術與空間分析，將基礎設施化展開成為一個多層次的分析場域，以凸顯社會與物質的共構。社會分析方面有結構傾向、治理體制及實作網絡；技術分析方面有系統動量、部署／缺口，以及轉譯方案；空間分析方面，則有領域化、紋理／節奏，以及縐摺。社會、技術與空間分析乃相互為用、彼此疊合，但有各自的邏輯。為了示範基礎設施化的多層次分析，並與批判的政治經濟學、傅柯派權力分析，以及科技與社會研究（特別是行動者網絡理論及大型技術系統論）對話，作者以台北市的道路發展與交通治理為例，採

取多重個案的研究設計，分別探討多重基礎設施化的不同層面。本研究資料來源，取自官方規劃報告、統計資料、議會公報、新聞報導、田野觀察及訪談。作者首先以台北市中華路一段為例，說明道路空間生產在視線權力與空間修補引導下的彈性：在格網與圓環的基礎上，增添平交道、高架道路、天橋及地下道，以迄軌道運輸的地下化。但始於城牆設置的穩定方位格局，則彰顯了物質僵固性。視線權力、空間修補和僵固性，實為道路之物質政治的不同面向。其次，追求移動速率而引致風險的機動車城市，必須有分流化、保險化、監測化及合宜主體化等物質配置以保障安全。這些物質部署在生命政治與死亡政治之間，鋪展出韌命政治，但也引起爭議，例如測速照相機及其反制

設備之間的攻防。第三，1980年代以降交通危機深化導致的技術系統缺口，促發了各種道路轉譯方案，公車專用道便是一例。但道路轉譯方案的成效，須接合於道路交通形勢及都市政治形勢。轉譯方案能否奏效，往往以基礎設施化之部署為要件，但不同物質的作用仍取決於形勢。第四，相對於官方道路治理的領域化及僵滯紋理，四處漫溢的機車穿梭、街頭市集的彈性挪用，以及「自然」萌生的縐摺實作，則促成黏性紋理的浮現，甚而形成再領域化的轉譯動力。最後，作者考察歷史保存與道路規劃之間的爭議，藉此反思替代性都市實踐的可能。對抗拆遷史蹟而集結的保存運動，若能拋卻本真性的物質僵固性，轉而在參與都市治理、關注生活紋理的條件下，將文化塑造為另

類基礎設施化（生活支持網絡），則可能改變都市拼裝體的型態和意義。再者，權力與權利之基礎設施化的觀點，也有助於結合城市權與公民科學的倡議，開啟都市的物質政治。

使用資料探勘分類技術優化YouBike運補作業

為了解決忠孝復興機車停車的問題，作者魏宏達 這樣論述：

現今全球氣候變化極端，為維護生態及環境可永續發展，各國開始提倡節能減碳，無不希望以綠運輸的載具，作為城市交通運輸中的一環，藉此降低汽機車的使用，故公共自行車的概念應運而生。臺灣在城市在捷運和公車路網逐漸成型後，市民從捷運站及公車站到達目的地仍有一段距離，此距離走路太遠，坐車又太近。為了滿足市民最後一哩的需求，台北市政府於2009年3月推動公共自行車租賃系統YouBike，期以24小時便捷綠色運具服務取代私人運具，改善停車空間不足及尖峰時間交通壅塞情形，達到延伸大眾運輸服務範圍，突破公共運輸服務時間限制，但若站點無車可騎，將影響民眾使用意願，導致使用率降低。本研究著重在YouBike缺車站點分

析，依現有可蒐集到的開放資料（Open Data），如YouBike可借車數（每5分鐘一筆資料）、氣象局觀測資料、人事行政局國定假日行事曆，利用資料探勘監督式學習技術所分析出來的資訊，搭配BI視覺化工具，提供決策調度或執行人員運補時有所依據。實驗方法採用Apache Spark搭配Hadoop，將資料放入HDFS後執行資料前處理，並依Spark MLlib提供的機器學習演算法，進行不同分類技術的實驗。分類技術採用Naïve Bayes、支援向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等演算法，分析其結果，以試圖獲得最佳YouBike補車調度預測模型，並以視覺化方式呈現模型預測之結果

以及台北市各YouBike站點當下及過去之情況。經過實驗結果得知，針對2015/06~2016/01年的訓練集資料，隨機森林演算法的表現最佳，在其資料集來源之屬性足夠之情況下，其AUC值普遍值達到0.87左右，具有較佳參考意義。因此，本研究建議未來在進行YouBike 缺車調度預測時，可以優先採用隨機森林演算法，以此優化YouBike 調度服務作業。