行車記錄器時間不對車禍的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

反智：不願說理的人是偏執，不會說理的人是愚蠢，不敢說理的人是奴隸

為了解決行車記錄器時間不對車禍的問題，作者古倫姆斯 這樣論述：

識破迷惑人心的把戲、似是而非的話術 理性並非本能，理智需要鍛鍊 　　你覺得下面這個三段論，有沒有問題呢？ 　　前提一：人皆不免一死。 　　前提二：蘇格拉底不免一死。 　　結  論：因此，蘇格拉底是人。 　　如果你覺得完全沒問題， 　　那麼我們把「人」換成「狗」，重寫如下： 　　前提一：狗皆不免一死。 　　前提二：蘇格拉底不免一死。 　　結  論：因此，蘇格拉底是狗。 　　看得出來問題出在哪裡嗎？ 　　我們再舉兩個同樣類型的錯誤推理的案例： 　　前提一：巴黎在歐洲。 　　前提二：我在歐洲。 　　結  論：因此，我在巴黎。 　　前提一：共產黨贊成加稅。 　　前提二：我的政敵贊成加

稅。 　　結  論：因此，我的政敵就是共產黨。 　　你知道嗎： 　　♢ 社群媒體上被分享的文章，有六成是沒仔細讀過內容的人轉傳的。 　　許多人只因為標題很吸睛，就按讚、按分享！ 　　或是因為標題令人憤怒，就在鍵盤上充滿熱血、展現義憤！ 　　♢ 政客使用統計學，就和醉酒的人使用燈柱一樣， 　　是為了支撐，而不是為了照亮。 　　♢ 賣房子的人說：「前年房價雖然跌了50%，但去年又強彈了50%， 　　買家完全沒有虧到錢喔。」他應該是很誠實，才會這麼坦白吧？ 　　♢ 命理師和占星家說：「你很善良和熱情，但如果你感覺遭到背叛， 　　你也可能產生令人招架不住的怒火與怨憤。」 　　你覺得很準吧！所以，他們

幾乎對每個人都這麼說。 　　♢ 人的記憶，並不像錄影裝置，你只要錄下事件，以後就可以回顧。 　　記憶其實更接近維基百科，你可以上去改動它——但是別人也可以。 　　♢ 媒體好像分不出「一場車禍意外」與「一場文明危機」之間有何差別， 　　所以行車記錄器新聞，往往凌駕於專業鏡頭下的深度報導…… 　　我們習慣追求速度、勝過追求真實度，習於反應、而非反省。 　　我們具有上帝般的科技，卻擁抱中古時代的習俗，懷有舊石器時代的情緒。 　　《反智》蒐羅了常見的推理謬誤、邏輯缺陷、數字迷思、偏見和陰謀論， 　　以當今社會的著名事件和近代歷史的精采故事為例， 　　告訴我們如何識破種種迷惑人心的把戲、似是而非的話

術， 　　以及如何建立分析性思考的能力。  

行車記錄器時間不對車禍進入發燒排行的影片

針對重型車輛之車內網路CAN / SAE J1939 行車紀錄器設計

為了解決行車記錄器時間不對車禍的問題，作者黃聖凱 這樣論述：

在本論文中，我們以國際標準ISO 11898-1(CAN data link layer)、ISO 11898-2( Hi-Speed CAN)與SAE(Society of Automotive Engineers)所制定的重型車診斷標準SAE J1939通訊協定，實現新的數位式行車記錄器，稱為JCAN-1。本論文JCAN-1的設計與實現分為四個部份：第一部分說明CAN Bus訊號規格與封包格式，以及SAE J-1939的協定說明與資料解讀；第二部份說明系統規劃，包含硬體設計與韌體設計，硬體部分說明JCAN-1使用的微控制器平台與CAN Transceiver(收發器)，韌體設計則是說明J

CAN-1的指令規劃與記錄檔格式；第三部份說明我們如何實現JCAN-1的功能，包含ST函式庫與STM32CubeMX軟體說明，以及介紹Keil ARM開發環境；第四部份說明我們如何使用JCAN-1紀錄的行車資訊，進行簡易的駕駛行為分析，並且歸類五種錯誤的駕駛行為，急加速、急減速、亂踩油門、引擎轉速保持高轉速與怠速。本論文設計JCAN-1，不僅可記錄標準SAE J1939資料，同時也可記錄車內部網路CAN資料。此外，在本論文的最後，我們藉由實車上路測試JCAN-1，再藉由JCAN-1紀錄的行車資訊，初步進行簡易的駕駛分析。因此，車禍發生後，我們可以透過JCAN-1記錄的行車資料，可還原事故當下車

輛行駛狀態，幫助執法者可以容易判斷事故的來龍去脈。最後，本論文設計的JCAN-1可以彌補現有大客車的行車紀錄器的缺點(僅紙本紀錄與車外影像紀錄)，在車禍的判定下，可以為鑑識人員或法官提供精確的行車數據，改善法官判決的判定，而JCAN-1的資料可提供給分析駕駛行為的保險業者，為駕駛者提供客製化的保費，或是提供給業者，改善營運成本的支出。

最後一本書

為了解決行車記錄器時間不對車禍的問題，作者文學合集 這樣論述：

　　若你倖存，請帶著這本書－－　　證明世界曾經熱鬧，信仰閱讀是唯一救贖。 　　☆ 橫跨多重時區，華文創作史上卡司最強「末日合集」。　　☆ 以海明威∕林覺民∕□三吉的遺世關懷為核心，串連來自台灣、香港、馬來西亞等共57位創作者，共同回答：「如果世界末日來了，你要怎麼辦？」　　☆ 絕不再刷，絕無電子書版本，只能捧在手心閱讀的《最後一本書》。 　　他們說：「世界即將毀滅？逃命吧！地球人。」但，　　和大部分的人一樣，你依然站在地球表面，　　想像平行時空的那個你，所即將面對的末日。 　　總是這樣的，我們總是把末日留給他們，日常留給自己。 　　陽光的人說，不過是宇宙重新開機。　　灰色的人說，原有的都要

灰飛煙滅，新的才來。 　　你所想像的末日，將發生在什麼樣的場景？　　會在火光閃爍，爆炸聲不斷的子夜街頭，　　燈光優美，與戀人聊分手的午後咖啡店，　　還是，末日早出現在你的人生之中，甚至結束了？ 　　打開《最後一本書》，同時打開了關於世界末日的潘朵拉寶盒，橫跨多重時區的創作者，對於末日的終極幻想、憎惡，或是期待，即將與你心底的想法產生共鳴。也請不用擔心，留下來的，總有希望。 　　世界末日屆臨，一切不再重要，　　你終於有時間跟自己相處，坐下來靜靜讀書。　　這是結束前的《最後一本書》。若你倖存，請帶著這本書－－　　證明世界曾經熱鬧，信仰閱讀是唯一救贖。

基於結合CNN與LSTM神經網路之車輛碰撞風險預測

為了解決行車記錄器時間不對車禍的問題，作者謝辰陽 這樣論述：

根據內政部警政署的統計，中華民國臺灣在2018年發生了超過三十二萬起交通事故，造成將近一千五百人死亡。隨著自動駕駛汽車技術的發展，車輛可以藉由分析車輛上安裝的各種傳感器，如光學雷達、雷達和相機所收集的資料，評估道路安全風險並在適當的時機採取必要的預防措施。近年來有越來越多的人在自己的汽車上安裝行車紀錄器，這些行車記錄器不僅可以在交通事故發生後釐清相關的肇事責任，還可以在行駛過程中隨時監控周圍環境的變化，進而達到行車安全的目的。本研究收集臺南市車輛行車事故鑑定委員會提供的車輛碰撞影片資料，包含由行車紀錄器及路側監視器錄製的影片，來模擬自動駕駛汽車的傳感器，藉此訓練車輛碰撞風險預測模型。本研究使

用預訓練的卷積神經網路(CNN)：ResNet-50網路，來擷取影片中每個幀的圖像特徵，以及擅長處理具時間序列特性資料的長短期記憶網路(LSTM)，來擷取影片的時間特徵。並建構了五個基於上述CNN和LSTM的不同結構和輸入資料的模型。使用評估指標：F1分數來評估模型的效能。研究結果顯示，同時使用車輛動態特徵資料和影片資料的模型五得到0.94的F1-score，具有最佳的效能，並且能在碰撞發生前2.5到3.0秒時偵測到碰撞風險高於門檻值0.5。而對於只使用影片資料的模型三，其效能則得到0.83的F1-score，並且能在碰撞發生前3.0秒時偵測到碰撞風險高於閥值0.5。