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少了你，我該怎麼辦?：悲傷總是不請自來，必須親自走過，才能好好告別逝去的人和曾經的自己

為了解決汽車規格比較表的問題，作者KatLister 這樣論述：

最怕不是夢見你，而是醒來時沒有你 【Amazon 4.5顆星好評】   　　「打起精神，日子還要過下去」 　　「最難熬的階段已經過去了」 　　這些話，留下來的人是聽不進去的……   　　作者在哀悼亡夫的第一年寫下本書。 　　「神經膠質母細胞瘤」，一個多數人連聽都沒有聽過的疾病， 　　不僅帶走了她的先生，也帶走了她的半條命。   　　和突如其來的意外不同， 　　因疾病而離開的人，是如何一點一點被折磨的，都是看得見的， 　　所以無論當事人或陪伴者，都會心碎、憤怒、感覺快窒息， 　　偏偏還無法崩潰，只剩無限蔓延的、空洞的悲傷。   　　悲傷會掌控一個人的潛意識、侵入此人的身體，甚至顛覆他的靈魂，

　　當這股力量襲來時，只有花上一段時間好好消化，才是唯一該做的事。 　　作者分享在否定、憤怒、悲慟等情緒中勇敢面對痛苦的心路歷程， 　　她透過接觸各式表述哀悼的作品，試圖尋找共鳴和寄託， 　　並記錄象徵回憶的四種自然元素（火、水、土、風）如何陪伴她走過傷痛， 　　告別逝去的人和過去的自己。   　　「我先生下葬的那天早上， 　　我塗上深紅色口紅，穿上寶石紅靴子， 　　下意識選擇不符合我的新身分的衣著。 　　是的，我選擇當30歲的新娘，而不是現在這位35歲的寡婦。」   　　▌ 如果可以，真希望手牽手喊123就一起登出 　　人活著，一生都在告別。喪偶是同時失去了愛情和親情，對感情很好的伴侶來說

，更是難以接受。不僅如此，共同生活過的空間彷彿不再真實，而是有種走到哪都能見到缺席者身影的魔幻。   　　▌ 一小時之內，我從大哭轉為大笑，再嚴重自我懷疑 　　喪慟不是線性的，無法簡化成會依序經歷哪些階段。暫時不去想「他不在，你在」時，便能和這世界重新交流；當下一秒這念頭忽然衝出，奪回注意力，情緒便又失控了。但，這些都是正常的。    　　▌　我以為自己好多了，偶而卻發現怎麼還在原地  　　世界並不因某人缺席而停擺，時間依舊催促活著的人向前，傷心人在經過好一段時間的平撫後，以為自己終於走出來了；然而卻又會在某個瞬間，因為某個不經意的念頭，淚流滿面。   　　▌ 我不知道將來會怎樣，但生活會慢慢

給予答案 　　接受一個人永遠地缺席，是最大的讓步。哀悼是為故人，也是為留下來的自己。時間能否撫平傷痕，仍是無解的答案，而死亡最大的意義，就是讓人學習正視哀傷，學習愛。   　　本書無法教人立刻轉換心情、振作起來，  　　但藉由作者的故事，可以陪伴傷心人走一段。  　　即使傷口癒合後不再是原來的樣子， 　　但死亡無法帶走的，是那份恆久的愛。   誠摯推薦   　　夏一新│身心精神科醫生    　　蘇偉貞│知名作家          　　（依姓氏筆畫排列）   讀者好評   　　★令人心痛的同時，又讓人感到安慰。 　　★文字優美，寫作方式誠實，令人目不忍睹。 　　★一本令人心碎、悲傷，卻又充滿愛和

希望的書。 　　★傷心的故事各不同，卻都讓人產生共鳴，覺得不孤獨。

汽車規格比較表進入發燒排行的影片

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決汽車規格比較表的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。

攻略商事法與智慧財產權法-27版-2023法律法典工具書(保成)

為了解決汽車規格比較表的問題，作者保成法學苑 這樣論述：

　　適用對象 　　國考考生、在校生   　　使用功效 　　除查考法規外，並兼具學習功效。   　　改版差異 　　配合111年8月公布之法規修正；並配合讀者對於前版的寶貴建議予以精心的檢討與修訂   書籍特色   　　◎十二大重點讓您好用、好讀、好吸收！ 　 　　一、立法沿革：歷次增修清晰標示，易於瞭解法規沿革；另於條文後附有草案者，併予詳列其立院議案字號或其公告日期，以利讀者掌握立法進度時程。   　　二、立法條文：重要法規之文字加框呈現，以利查閱。項次以羅馬數字Ⅰ、Ⅱ……標明。   　　三、條文要旨：於條次後，依條文內容予以相應簡明之法概念。   　　四、命題紀錄：於條文要旨之後，例示歷

年國家考試紀錄。   　　五、相關條文：相關法規一次掌握。   　　六、修正或立法理由：擇要選錄重要立法理由於條文後，以利精確掌握條文旨趣；另附註有立法日期，另收錄學者對新修正條文的立法批評。   　　七、重要法規修正草案暨說明：鑑於修正草案多係學說或現行實務論旨之明文化，頗具參考價值，爰以虛框標示，列明公告日期。   　　八、名詞解釋：就各該條相關法律名詞或基本概念，以簡明精鍊的文字為闡述，並註明相關論著出處，以便讀者參閱原典。   　　九、實務見解：本書收錄有司法院解釋、判例、判決、決議、法律問題，擇取其中具參考價值者，或予全文或節錄方式。   　　十、概念釐清比較表：將重要考點之較難理解

或較易混淆之法律概念以圖表比較呈現，使學習更能融會貫通並提升思辨能力。   　　十一、大法官解釋：本書收錄大法官解釋解釋爭點、解釋文全文，並精心設計大法官解釋體系表。係以法典出發，或與坊間論著略有不同，僅供讀者參考。   　　十二、索引表：書末附有法規名稱暨簡稱索引表，並附有解釋、判例、裁判、決議、法律問題之索引表，依年代先後排序，以利檢索。

新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究

為了解決汽車規格比較表的問題，作者王勢雄 這樣論述：

公車為受民眾喜愛且經常搭乘的交通工具，推廣大眾運輸工具能夠產生顯著的環境品質改善效益，當搭乘公車的民眾愈多，每人平均的空氣污染排放量愈低，則環境效益愈高。然而，2019年底開始新型冠狀病毒 (COVID-19) 全球肆虐，此次疫情更使得世界各地的公共交通運輸受到了嚴重的影響，大眾運輸客流量的降低使大眾運輸工具所帶來的環境效益產生了一定的影響。為此，本研究檢視臺中市公車之民眾社會行為 (交通方式選擇) 及環境效益 (空氣污染排放)，透過研究結果掌握疫情期間所引起各種公車搭乘變化情況及對污染排放的影響，預做因應以作為未來調整營運模式或決策參考。本研究使用車載排放量測系統 (Potable Emi

ssions Measurement System, PEMS) 進行公車、汽車及機車排氣污染物檢測，建立空氣污染物的實車道路測試排放係數，並進一步計算人均排放係數，最後利用實測數據比較使用不同交通工具疫情前與疫情發生後空氣污染排放變化。研究結果顯示在疫情發生 (2019年12月) 之前，公車搭乘率介於12% ~ 25%之間，且每個月的公車搭乘率皆非常平均。而疫情影響最嚴重的時間分別為2020年3月與2021年5月，此期間公車搭乘率降至最低點，分別降至10%與5%以下，顯示公車搭乘率確實受到疫情影響。值得注意的是部分公車搭乘率在第一次疫情 (2020年3月) 緩解後並沒有明顯提升，推測可能原因

為疫情期間民眾可能減少了戶外的活動或原先搭乘公車外出的民眾轉向私人交通工具，藉以避免與他人接觸，民眾逐漸改變了原有的生活習慣。本研究針對公車、汽車與機車進行實車測試，並將CO、THC、NO、CO2之結果進一步透過假設三種車輛皆為正常載客量的情況下所估算之參考人均污染排放量，公車、汽車及機車CO參考人均排放係數計算之結果分別為24.9、270及143 mg/Pa-km，公車、汽車及機車THC參考人均排放係數分別為0.53、26.7及5.34 mg/Pa-km，公車、汽車及機車NO參考人均排放係數分別為201、27.4及11.6 mg/Pa-km，而公車、汽車及機車CO2參考人均排放係數分別為9,

096、97,605及23,445 mg/Pa-km。分析結果顯示在假設公車搭乘率為100%時，大部分的公車的人均排放係數會低於汽車與機車，而NO排放係數除外，NO的人均排放係數公車最高，其次是機車和汽車。值得一提的是，當公車搭乘率低於100%時，公車的人均污染物排放係數將可能比汽車與機車還要高。台灣受到新冠肺炎疫情的影響使公車搭乘率大幅下降，連帶使得公車人均空氣污染物排放量低於私人交通工具的環境效益降低。在疫情高峰期，本研究分析的公車人均污染排放係數大多高於汽車和機車。根據本研究的結果顯示，若僅考量空氣污染問題，相關單位可以考慮減少公車班次或改變公車路線設計，並採取措施提高公車的搭乘率，以確

保公共交通方式之人均空氣污染物排放量低於私人交通工具。在疫情尚未緩和的背景下，確保在疫情期間採取足夠的預防措施和保持社交距離可能有助於改善公車的搭乘率並減少公車的人均排放量。