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國立成功大學 建築學系 蔡耀賢所指導 葉秋瑜的 利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標 （2020），提出活動中心租借台中關鍵因素是什麼，來自於建築聲學、室內聲學指標、多功能空間、機器學習、監督式學習。
而第二篇論文國立高雄師範大學 文化創意設計碩士學位學程 唐硯漁所指導 張佩茹的 以住代護政策-黃埔新村的文化意涵與空間應用探討 （2019），提出因為有 黃埔新村、以住代護、日式建物的重點而找出了 活動中心租借台中的解答。
利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標
為了解決活動中心租借台中 的問題，作者葉秋瑜 這樣論述：
在台灣，學校之禮堂、體育館、社區活動中心等中小型活動中心，常作為演奏、演唱及演講等多功能的使用。不同的使用行為應搭配不同的建築聲學設計基準，以確保包含迴響時間（RT）、語言清晰度（C50）、音樂清晰度（C80）、聲壓級（SPL）分布、語音清晰度（STI）等聲學指標滿足要求。在進行建築設計時，大多僅採用沙賓迴響時間公式進行確認（Sabine’s equation），此類估算公式雖然簡潔迅速，但是在計算過程中忽略很多細節。另外透過Odeon、Ease等室內聲學模擬軟體雖可得到較準確的分析，卻較為複雜且耗時，在實務設計上較少採用。本研究的目的，是藉由機器學習（Machine Learning）的方
式，提出聲學指標的預測模式，作為中小型活動中心進行室內裝修及設計時的簡易評估工具。首先確認聲學模擬軟體預測與現場實測之再現性，接著透過參數化設計方法生成800個空間樣本做為分析對象，採用Odeon進行模擬分析取得各項聲學指標的預測值，利用機器學習的監督式學習方法（Supervised Learning），透過空間基本的幾何訊息、材料特性、擺放位置等參數進行訓練後得到預測模型。將資料以80%及20%的比例分配給訓練集和測試集，並以測試集的資料樣本進行模型效能的評估，以確認預測模型的適用性。結果發現，透過GBDT及ANN演算法，在各項聲學指標的預測幾乎皆可達到JND ± 2以內的成效，在C50、C
80、STI及聲壓值分布差值的JND，更可達到 ± 1以內。其中迴響時間的預測以GBDT最為準確，相比於傳統之計算公式，其預測能力較好。其他聲學指標則以ANN的預測效果為最佳。透過此方法，可以建立方便迅速並具有精準度的聲學指標預測模型，不須透過建模及聲學模擬軟體即可得知空間中的各項聲學指標。
以住代護政策-黃埔新村的文化意涵與空間應用探討
為了解決活動中心租借台中 的問題，作者張佩茹 這樣論述：
位於高雄鳳山的黃埔新村是國民政府成立首批國軍眷村之一，其前身也是日治時期的軍眷村，2013年因國防部眷村改建計劃，預計拆除，但由於其主體建築群為日治時期建造的日式建築，高市政府將黃埔新村登錄為文化景觀，成為法定文化資產將黃埔新村轉型保留，2014年高雄市文化局推「以住代護」政策，至今(2019)「 以住代護」已有四年餘，隨著時間的遷移，現今的黃埔新村是否仍保留著「眷村文化」？建物空間的應用是否改變？社區規劃是否完善?本研究藉由文獻探討、文化資源調查記錄、「以住代護」政策執行方式及「以住代護」申請住戶的訪談分析黃埔新村的文化意涵。透過田野調查記錄黃埔新村的建物類型與特色、並訪談「以住代護」申請
住戶了解空間運用規劃的狀況。研究發現文化上地處鳳山新城東南角黃埔新村擁有豐富的歷史文化資源，有利於發展文化園區，在原眷戶撤離後已無眷村文化，新的居住文化由於「以住代護」的政策規範如居住年限、經營方向等問題，至今仍未形成。在空間應用上研究記錄了日式建物外部特色、內部格局、相關尺寸，以及多位「以住代護」申請住戶的空間應用範例。研究也發現發現黃埔新村缺乏整體區域規劃，故在研究最後提出區域規劃建議。