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桃園老街的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦寫的 桃李成蹊:桃園文史藝術與社會研究 可以從中找到所需的評價。

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國立臺灣師範大學 地理學系 廖學誠所指導 曾維德的 桃園市自然災害新聞報導內容分析及老街溪災害識覺之研究 (2017),提出桃園老街關鍵因素是什麼,來自於自然災害、內容分析、災害識覺、調適行為、桃園。

而第二篇論文國立臺灣大學 環境工程學研究所 于昌平所指導 鄭奕晴的 應用多變量分析及機器學習技術於老街溪水質評估 (2017),提出因為有 水質監測、水質評估、多變量分析、主成分分析、因素分析、群集分析、機器學習、決策森林、類神經網路的重點而找出了 桃園老街的解答。

最後網站桃園之旅~大溪老街、大溪橋 - 田田の旅遊札記則補充:清光緒年間,劉銘傳擔任台灣巡撫,於大溪設立全台撫墾總局,大溪於是成為樟腦、茶業、木材、煤礦等貨物之集散地,此地因佔物產資源豐富之優勢,乃吸引了英、德、西班牙 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了桃園老街,大家也想知道這些:

桃李成蹊:桃園文史藝術與社會研究

為了解決桃園老街的問題,作者 這樣論述:

  《桃李成蹊》收納的七篇文章含括「物與環境」、「人與文化」,以及「跨領域教學與社區關懷」三個主題,每篇文章內容均體現桃園這座城市變遷的特質,描述了桃園的「變」與「不變」之間,一方面匯聚能量推動桃園學的研究,另一方面透過教育,讓桃園學成為可以引導市民及學生有感的歷史研究。 本書特色   ▌縱橫歷史、水文、工程、人文等經緯,深入探究桃園這片土地的脈絡。   ▌對於調查與訪談的整理與呈現清晰有條理,得以清晰地深入當地的文化與歷史。  

桃園老街進入發燒排行的影片

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桃園市自然災害新聞報導內容分析及老街溪災害識覺之研究

為了解決桃園老街的問題,作者曾維德 這樣論述:

近年來環境及氣候的變遷,引發桃園地區多起自然災害事件,不僅造成民眾的生命財產受到損失,亦屢屢登上媒體版面,而新聞媒體報導的次數,與民眾受災的程度有關。因此,本研究從桃園市新聞媒體報導的內容分析以及桃園老街溪周遭居民對洪患的認知與調適行為進行研究。首先,本研究以1986年-2015年,「聯合報」電子資料庫中所呈現的土石流、崩塌、水災、風災、旱災報導等議題為研究對象進行內容分析,瞭解桃園地區自然災害事件報導的時空分布特性和其報導的取向。從研究結果發現,水災為桃園發生頻繁的災害之一,故以老街溪整治段的周遭居民為樣本,採用滾雪球方式進行抽樣,以半結構式訪談的方式,訪談了14位居民及2位政府官員,以瞭

解居民的洪患識覺與調適行為的時空差異,進而提出防災管理的因應建議。研究結果如下:1.在空間分布上,土石流、崩塌、風災等報導議題,以復興區的報導次數為最多;水災報導則以中壢區次數為最多;旱災則因其影響範圍多遍及全桃園,故在地點上較無明顯顯著差異。2.時間特性上,土石流、崩塌、水災、風災的相關報導則多集中於6-10月,其誘發因素主要與西南氣流、鋒面、颱風有關;旱災議題主要集中於12-5月,和冬季降雨量不足及梅雨季降雨不足或延遲來臨有所相關。3.居民災害識覺的差異上,受到角色、居住時間、居住地點影響,其中成因性識覺、嚴重性識覺、存在性識覺有明顯的空間差異。4.居民的調適行為上,以預警發布時期即洪患發

生時期較為明顯,而災後行為隨著近年來整治工程的完工及防救災的宣導,民眾的警戒心也隨之降低。

應用多變量分析及機器學習技術於老街溪水質評估

為了解決桃園老街的問題,作者鄭奕晴 這樣論述:

  本研究目的在於探索長期的水質監測數據,使用多變量分析及機器學習等資料探勘方式,探索河水中污染物隨時間的變化及彼此的關聯。蒐集桃園市老街溪流域2002至2016年共計15年期間水質監測數據,河川主流長約37公里,分析範圍包括主流老街溪及支流大坑缺溪所設置之7點測站,每月各蒐集10至32項水質參數。  所產生的龐大水質資料集(總共約21,194個觀測值)將以多變量分析方法中的主成分分析、因素分析及群集分析方法進行水質評估,除了水質特徵識別外,還加入了時間軸,探討水質隨時間之變化。經主成分及因素分析,萃取出的6個因素可解釋資料集70 %變異量,因素依序為複合污染物、降雨沖刷、工業排水污染(半導

體業、印刷電路板業等)及工業常見金屬材料等污染來源;群集分析將7個測站分類為3個群組,分別為支流,上游群組及下游群組,高度污染的支流匯入主流後,影響中下游水質,導致上下游群組組成逐年變化。  機器學習亦可用於水質監測集的資料探勘上,本研究為判斷水中銅濃度超標與否及評估河川污染程度指標(RPI),同時利用決策森林模型及類神經網路模型等兩種技術,針對上述議題分別建立模型。在判斷水中銅濃度超標與否的議題上,決策森林模型之正確率較高(0.83),同時可得知懸浮固體、導電度及點位因素是判斷超標與否的重要決策指標;而在評估RPI數值上,同樣是決策森林模型的評估誤差較小,平均絕對誤差及平均絕對誤差百分比分別

為0.352及0.087,並可得知生化需氧量及氨氮為重要的決策資訊。