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AI黃金時期正好學：TensorFlow 2高手有備而來

為了解決油耗測試台灣的問題，作者龍良曲 這樣論述：

　　AI盛世降臨，你怎能缺席？ 　　用最新版TensorFlow 2加入改變人類歷史的轉捩點，成為新一代的科技新貴 　　TensorFlow的初世代太挑戰智慧，想要熟悉需要花很多時間摸索，在2.0後，將Keras併入之後，整個TensorFlow的生態圈蓬勃發展。 　　本書以探索問題式敘述風格展開，只要有高中數學基礎就可以輕鬆讀懂，從最簡單的人工智慧問題入手，一步步地啟動讀者分析和解決並發現新的問題。 　　全書介紹深度學習演算法所需要的基礎數學理論、TensorFlow架構的基本使用方法、回歸問題、分類問題、反向傳播演算法、梯度下降演算法、過擬合、全連接網路、卷積神經

網路、循環神經網路、自編碼器、產生對抗網路、強化學習、遷移學習等主流和前端知識。 　　針對每個演算法或模型，採用TensorFlow架構，以多個常見的經典資料集進行實戰，如MNIST和CIFAR10、IMDB資料集、動漫圖示資料集的圖片產生實戰和OpenAI Gym等。 　　全書共15 章，第1~3 章主要介紹人工智慧的初步認知，並引出相關問題； 第4、5 章主要介紹TensorFlow 相關基礎，為後續演算法實現準備； 　　第6~9 章主要介紹神經網路的核心理論和共通性知識，讓讀者了解深度學習的本質； 　　第10~15 章主要介紹常見的演算法與模型，讓讀者能夠學有所用。 　　看完全

書，對AI絕對更加清楚明白。 　　適合讀者群  使用TensorFlow架構的工程師、對人工智慧有興趣者、快速入門深度學習演算法和TensorFlow架構初學者。 本書特色 　　◎ 內容全面 　　◎ 實用性強 　　◎ 系統說明深度學習前端的演算法原理 　　◎ 最新版TensorFlow2.x專案實作

油耗測試台灣進入發燒排行的影片

台灣電動車發展之分析

為了解決油耗測試台灣的問題，作者葉明德 這樣論述：

當地球溫室效應提升，造成氣候驟變，各國政府及科學家，將「碳中和」視為未來最重要的議題。採用石化燃料的傳統內燃機引擎，正開始受到挑戰，除了面對越來越嚴苛的環保法規外，各大車廠於COP26會議簽署「加速轉型100%零碳排汽貨車聲明」，也說明著電動車即將代表未來，開始搶攻市場。本論文除了闡述台灣的綠能政策及電動車市場發展現況，後文並以質化研究，採訪汽車產業專業經理人，探討未來趨勢，除與現有政策併行討論，包括從碳中和、因應溫室氣體排放管制行動方案、到綠色運具及電力供應。另外並討論電能車在能耗比較、里程焦慮及相關充電及電池問題。並延伸至自動駕駛、無線充電、車聯網甚至元宇宙之關聯。將其依PEST研究結果

指出，在政策面(Politial)呈現對於電動車市場觀望態度居多，相對於2022年電動車市佔率高達65%的挪威，在稅制及各項優免措施，國內仍有待加強及改進的地方。在經濟面(Econmic)則呈現電力供應問題及台電因應措施，相對於廠商角色則提出自身營運轉型的看法。而社會層面(Social Cultrue)，電動車盛行及商轉皆有其廠商立論支持，需配合政府鬆綁建築法規，投入公共充電椿佈建以減緩里程焦慮及正確用車習慣的推廣。在技術層面(Technique)則說明自動駕駛及元宇宙所打造的智慧座艙概念，並討論充電效率及電池問題皆可由技術提昇及時間所解決。後續研究並針對台灣綠能車市場及未來佈局，提出電動車已

解決「跑不快」、「開不遠」、「買不起」等三大疑慮。最後將本論文之討論整理，以期作為政府施政參考，此為本研究貢獻之所在。

海洋事務治理與科技應用實務

為了解決油耗測試台灣的問題，作者吳東明 這樣論述：

　　「海洋事務治理」係屬海洋政策、航運管理、漁業經濟、國際外交及公共行政領域，「科技應用實務」則屬海洋工程、海洋科學、海域監管、生態養護及環境保育領域，本書在兩大專業領域間，搭起海洋科技應用與公共行政執法間的互動橋梁，實現跨文法及理工學門的知識科技整合目標，本書內容架構概分為海洋事務治理、海域安全執法、海洋風能發展，及科技應用實務等四大領域加以說明。   　　由於世界人口成長、人類科技及國際經貿持續風起雲湧地高度成長發展，陸地資源日漸用磬，產業發展亟待物資及能源需求遞增，於是世界各國競相拓展開發其海洋資源，積極倡導海洋空間規劃及海洋保護區意識，並且共同推動國家管轄外的生態多樣化及資源永續開

發治理等事務。   　　我國順應國際海洋治理風潮，行政院組織調整，設立「海洋委員會」，專責規劃未來國家海洋政策及行政的全面發展策略，總合相關海洋事務及科學研究工作，邁向創新的海洋事務治理、海洋秩序維護、海洋資源開發、環境生態保育、海洋科學研究，及海洋科技應用等專業領域。並且通過「海巡署二代強化編裝計畫」，推動「國艦國造」政策，先後建造4,000噸級、1,000噸級、600噸級巡防救難艦，100噸級、35噸級巡防艇及多功能船艦等近百艘，藉以增強巡防艦船載武裝設備及補足海域巡防能量。對於「海洋委員會」成立已近兩年，所屬「海巡署」、「海洋保育署」及「國家海洋研究院」等機關的專責工作業務現況，提供若干

未來組織及業務推展的參考建議，或可提供海法、航海、輪機、造船、海洋科學、生態保育、海洋資源與環境管理等事務應用，更可為我國海巡、海軍、海關、航政、漁政及生態環保人員在海洋事務治理與科技應用實務規劃參考。

以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決油耗測試台灣的問題，作者蔡承都 這樣論述：

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放，而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行，採樣所需的成本也較高，甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出，但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣，包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異，而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣，發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖，我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升，在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度，而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下，不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放，因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上，以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環，但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積，必須占用車輛部分空間，因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣，將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計，建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統，可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係，但關係性並不到相當明確，很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估，而隨著人工智慧的發展，AI方式便可解決此問題，以相關性高的參數當作輸入，以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力，並以這幾項參數當作輸入，透過人工神經網路模型進行演算與學習，成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異，而在NO上的預測結果仍有提升空間，證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。