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國立中山大學 中國文學系研究所 羅景文所指導 鍾燕雪的 近年臺灣職人自述書寫研究(2017~2020年) （2021），提出洗車布關鍵因素是什麼，來自於職人、自述書寫、職業生態、社會影響、非虛構寫作。
而第二篇論文中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 （2021），提出因為有 人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes的重點而找出了 洗車布的解答。
最後網站班森賀擬建遊民所華社決意反對則補充：布碌崙八大道華人社區上週剛抗議在華社鬧市區修建遊民收容所，班森賀華人 ... 顯示，這裡以前曾做過停車場（停5～9輛車）、修車場、洗車場（Laundry ...
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為了解決洗車布 的問題，作者 這樣論述：
洗車布進入發燒排行的影片
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近年臺灣職人自述書寫研究(2017~2020年)
為了解決洗車布 的問題，作者鍾燕雪 這樣論述：
「職人」一詞逐漸廣為人知，臺灣更在近五年間（2017年至2021年間）出現「職人作家」寫作的風潮，由工作者親自書寫記錄自己工作自身的樣貌，讓讀者可以更加直觀地進入到職人們的就業場所，並貼近職人們的生活與心聲。此一新興作品書寫模式快速興起，其作家群體、作品書寫模式、社會影響等現象皆值得研究與探討。本論共五大章節。第一章為緒論，試圖闡明研究動機、作品範疇，定義「職人」自述書寫等本論相關名詞解釋，並透過文獻回顧概述研究現況、研究方法與章節安排等，以確定本論架構。第二章藉由作者生平、入職初衷、寫作理念與作家間關係，分析職人作家們的特質、書寫緣由與彼此間的互動；第三章分析所選之職人書寫作品的內容，包含
職場專業用語與職場生態，以及從職場的同事與同行、作者親屬、服務對象、社會大眾等四大面向，探討不同立場對於該職業的態度、認知差異、以及互動情況；第四章歸納「臺灣職人自述書寫」此一書寫類別之書寫架構，分析對象包含序文、結構與目錄、書寫層次與書寫筆法；第五章從社會面向討論其社會形象與影響，分析職人作家們與其書寫作品對社會的意義，並作結。
人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測
為了解決洗車布 的問題，作者蔡建明 這樣論述：
民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服
務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。