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警察勤務-必背神器-2023警察特考.警大各類考試(保成)(二版)

為了解決汽配展2023的問題，作者程譯 這樣論述：

　　想考前衝刺卻缺了一本教練書？！ 　　搶進「警察」動作要快！ 　　拿對書、快攻分、搶上榜！ 　　想考警察特考（內軌）的同學，保成出版社特別推出高效學習系列，讀一本書即可掌握一個考科的考題全貌！只要讀本書《警察勤務-重點速讀秘笈》，幫你一次掌握全部重要考點！ 　　由上榜學長姊大推的程譯老師編纂 　　只給考生最需要的！ 　　適用對象 　　報考警察特考行政警察的考生 　　使用功效 　　警察勤務在三等考試與警察學合成一科，但這兩科其實有相輔而成的效果，所以準備好警察勤務則警察學會事半功倍，反之亦然，例如：勤務發展、警察歷史、警察組織與人事運作、犯罪預防理論等皆高度重疊。而

在四等與警佐班獨立一科配分很重，警察勤務分成理論面與實務面，理論面重在學理的挑論以管理學、法學、犯罪預防所構成，而實務面則以法條與實務函示為主，最近在警佐班則是喜歡出SOP有種勤務情境化之感，若是考警佐班的學生要特別注意這各趨勢，此外新修正的家戶訪查，預料是未來的重點所在。 　　改版差異 　　修正內容錯字 　　以星號標示重點 　　增加試題 本書特色 　　體系統整－ 　　分二大篇十一章，整理勤務的理論及實務。 　　草案法規－ 　　將勤務重要草案及相關SOP彙整，掌握近期考點。 　　系統表解－ 　　將勤務予以體系化整理，加強記憶點。 　　題庫演練－ 　　將近年題庫分類整理，解答並分析。

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社會資本、共享經濟與相互支持對銀髮族共居意圖之影響-計畫行為理論之應用

為了解決汽配展2023的問題，作者林妙芬 這樣論述：

　　全世界都面臨高齡化與少子化的雙重衝擊，台灣尤為嚴重，在歐美與日本行之有年的共居住宅，常被認為是老年住宅的一種解決方法，臺灣是否能依循此模式，以減少高齡化與少子化的衝擊，是值得探討的議題之一。本研究以計畫行為理論(the theory of planned behavior, TPB)為基礎，結合社會資本、共享經濟和相互支持三個變數，以探討銀髮族入住共居住宅的影響因素，採結構方程模型(structural equation modeling, SEM)進行分析。本研究採用問卷調查作為數據收集方法，紙本問卷50份及網路問卷285份， 共335名受訪者接受問卷。實證結果顯示，社會資本與共享經濟

可透過共居態度為中介，而間接影響共居意圖。知覺行為控制對共居意圖具有顯著正向之影響。相互支持對共居意圖則沒有顯著之影響。本研究顯示三個外加變數與TPB擴大整合概念架構模型，對於預測銀髮族之共居意圖是極為重要的因素。

2023飲料實務完全攻略：圖像+表格系統歸納

為了解決汽配展2023的問題，作者畢瑩 這樣論述：

　　◎圖像+表格系統歸納，好讀易記快速搶分！  　　◎雙色編排，名師實務見解，有助職場運用！  　　◎單元彙整各類考題，統整攻略一本就GO！    　　四技二專統一入學測驗考試於民國91年新增餐旅群，全書之編寫係配合教育部公布之職業學校餐旅群108課程綱要「飲料實務」之架構，並參考國內外學者之著作、各項法令規章以及歷屆精華考題編輯而成，另外，在未來的出題方向，極有可能會朝向生活化之命題，建議各位能「多方閱讀生活中與飲料實務相關之文章」，以增加生活化、情境化之解題能力。    　　全書之編寫，旨在透過各類主題式的課文重點統整搭配小範圍的「小試身手」，讓你先從奠定基礎觀念開始，接著再輔以單元式

的「歷屆試題觀摩」來幫助你找到臨場的答題手感，當你在寫題目而感到困惑時，建議可以再翻到課文重點仔細研讀與複習，這樣才能有效幫助你釐清觀念、掌握考試脈絡。    　　108新課綱在「飲料實務」這項科目重視的是理論與實務結合，比方在本書的第三單元中提到了「飲料的調製」便整理了你在實際操作中常會運用到的要點，因應不同飲品原料的特質，而使用不同的工具與方法來製作，如此的內容編排，便是希望結合108課綱之特色，強化實務運用與系統思考，使未來在職場上更能靈活運用。編者結合豐富教學經驗，絕對能提供第一手的考試趨勢，讓你在考試中獲取高分之外，也為未來的職場生涯打下良好的基礎。    　　＊＊＊＊    　　有

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連續場景之車道標線追蹤效能改進之研究

為了解決汽配展2023的問題，作者鄭景勻 這樣論述：

自動駕駛是目前汽車工業中最受矚目的技術之一，自動駕駛的實現，包含車道標線追蹤技術，傳統的車道標線追蹤技術，是使用影像處理的相關技術來完成，但隨著近幾年來人工智慧與深度學習的發展，使用人工智慧技術實現車道標線追蹤，逐漸成為未來的發展趨勢。本研究使用深度學習中的語義分割技術，搭配影像處理，完成車道標線追蹤，採用的語義分割網路結構為U-Net，本研究改進原有的架構，使其編碼器的結構替換成DenseNet121網路架構。經過本研究的實驗，結果表明改進後的U-Net網路，其辨識精確率為98.6%、交叉比為63.9%與F1-score為77.9，訓練時間相較其它模型快速，而網路參數也較少，並且在多車道標

線追蹤的任務中表現優異。