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25K職業駕駛考照完全手冊

為了解決聯結車的問題，作者世一文化編輯群 這樣論述：

　　本書專為計程車、大型車、聯結車考照使用，內容包含報考職業駕駛之簡易流程、報考須知、中華民國道路交通號誌、標誌、標線、標字、各車路考評分標準，最新考照題庫(含機械常識)、道德駕駛、安全駕駛等，並附上最新交通管理處罰條例、最新駕駛人路考評分標準、道路管理處罰條例等表，加上獨家專利--遮色膠片，覆蓋解答，自我檢測學習更有效率。

聯結車進入發燒排行的影片

影響臺灣機車交通肇事率外部因素之研究

為了解決聯結車的問題，作者劉懷翔 這樣論述：

便捷之交通工具-機動車輛，係使駕駛者駕駛頻率較高的工具。不僅如此，交通環境間影響機會更甚。謹此議題，道路駕駛者難免會面臨道路交通事故考驗。能合理預見在道路交通事故之車輛或與人之碰撞，導致傷亡的案例。交通意外肇事構成各駕駛人與社會的成本。本研究數據來源係交通運輸部公開資料庫，包括事故撞擊車輛數、車輛種類、都市型、觀光地域、路況環境、時間以及人等因素，對臺灣機車的交通肇事率的影響與否。本研究採用多元逐步迴歸方法，測試臺灣機車的交通肇事率及其外部因素，並探究相關外部因素對交通肇事率的影響與五年跨年比較。五年期間的實證迴歸模式調整判定係數平均為77%。(1) 機車撞擊車數對台灣機車的交通事故率具有顯

著的正面影響，(2) 在機車車種因素且與自用大貨車相較下，2017至2021年民營公車-大客車對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響，2017及2021年計程車-小客車對機車的交通肇事率具有顯著的負向影響。在車種因素中，遊覽車-大客車、營業用-全聯結車對2017年機車的交通肇事率有顯著的正面影響。在車種因素且與自用小貨車相較下，營業用-小貨車(含客貨兩用車)對2017至2021年機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。在車種因素中，租賃車-小客車對2017年至2021年機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。(3) 機車人的因素，與其他人相較下，乘客的行為對2017至2021年機車的交通肇事率具有顯著的

負面影響，而行人的行為對2017至2021年機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。(4)機車於都會區，2017至2021年新北市對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。2018至2021年臺北市相較對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響，但是在2017年臺北市相較對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。2017年至2021年桃園市對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。2017年和2018年臺中市對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響，但對2019年至2021年的機車交通肇事率具有顯著的負面影響。2017年台南市對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響，但在2018年至2021年台南市對機車的交通肇事率具有顯

著的正面影響。2017和2018年高雄市對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。不過，2019年至 2021 年高雄市對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(5) 機車於路況環境因素且與其他路況相較下，在2017、2019和2020年廣場的路況對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。在2019到2021年圓環的路況對機車的交通肇事率具有顯著負面影響。2017至2021年交叉路口的路況對機車的交通肇事率皆具有顯著負面影響。(6) 機車於旅遊區，與其他區相較下，2017至2021 年非觀光區對機車的交通肇事率皆具有顯著的正面影響。然而，從2017到2021年國家公園區域及國家風景區域皆對機車的交通肇事

率具有顯著的負面影響。(7) 機車於時間因素，在2021年的時間月初及月中，皆對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。然而與週末相較下，2018年星期一及星期二對機車的交通肇事率皆具有顯著的正面影響，但在2020年的星期一則對機車的交通肇事率呈現顯著的負面影響。2017年星期三對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。但在2018至2021年星期六對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(8) 機車於特定假日或假期，2017、2019、2020和2021年國定假日或假期對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(9)基於季節且與冬天相較下，2021年春天對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響。而2021年秋

天對機車的交通肇事率具有顯著的負面影響，但2017和2018年秋天對機車的交通肇事率具有顯著的正面影響。

財務自由之路：半導體漲百倍

為了解決聯結車的問題，作者小陳哥,布萊恩,Royo,浩爾,Sun,Sam,喜哥 這樣論述：

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基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統

為了解決聯結車的問題，作者梁文勇 這樣論述：

因台灣土地狹窄，人口密度高，具備靈活及高機動性的機車成為一般人最常使用的移動交通工具，近年來雖然有逐漸在倡導「防衛性駕駛」但交通事故仍無明顯的低減，在交通事故常造成人員傷亡，而究其交通事故的原因，「未依規定讓車」及「轉彎不當」佔比最高，而機車駕駛人常常與大型車爭道，會因大型車視線盲區不易察覺週遭車況而容易發生交通意外事故，近年來人工智慧也逐 漸應用在我們生活上，本研究利用偵測準確度高且運算速度快的YOLO v4深度學習技術並配合影像辨識方法偵測出於街道中移動的大型車輛，藉由標記影像特徵且利用深度神經網路進行模型訓練模型，對於想要偵測的目標物做影像辨識。同時偵測與目標物的相對距離，當車輛進入到

安全距離時，會透過警示來提醒機車駕駛人事前做出防範的措施，以減少機車的交通意外事故發生。實驗結果證明，本研究使用AI影像辨視方法進行大型車輛偵測其偵測的準確率結果為94%，是一個相當不錯的結果。