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行政法爭點地圖(2版)

為了解決買機車牌險費用的問題，作者磯貓人 這樣論述：

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高雄市機車排氣檢驗執行成本效益評估

為了解決買機車牌險費用的問題，作者葉家豪 這樣論述：

依據行政院環境保護署機車定期檢驗資訊管理系統統計結果顯示，高雄市95年度至102年度機車到檢率由63.7%提升至92.1%，機車到檢率有顯著提升。本研究的目的是透過各項管制策略探討，並藉由不合格機車複驗、老舊機車汰舊，推估高雄市機車污染排放減量歷年演變，以及評估定期檢驗制度之成效。都會地區因人口密集高、民眾檢舉數量較多，各項稽查管制作業頻率與數量較偏遠地區多，故整體提升定檢率較佳，偏遠地區建議結合機車巡查作業與移動式檢驗站服務，亦可配合節慶活動辦理機車排氣定檢服務，並設置攤位提供宣導手冊及小禮品贈送，以吸引更多人潮參與定檢活動。限期改善通知案件主要是希望藉由雙掛號有效送達郵件，來強制要求車主

進行機車排氣檢驗，以處分的手段有效赫阻未定檢車主於限期內完成定檢。高市府環保局於101年及102年，分別寄發定檢限期改善通知書147,363件及279,194件，回檢率分別為64.6%及65.6%，顯示未定檢機車告發處分能有效提升定檢率。高市府環保局各項稽查管制作業成本評估，以路邊攔檢所需成本最高，每輛執行成本約233元，其次為未定檢機車寄發限期改善通知書之24元，而以車牌辨識作業成本每輛約2.8元最低。本研究針對不合格機車複驗免費保養調修項目、更換零件項目、維修保養平均成本費，探討不合格車輛改善成本。計算方式：檢驗不合格複驗每輛車改善成本（元/輛）＝【通知費（元）＋零件更換及服務工資總計費用

（元）】÷到檢車輛數（輛）針對高市環保局機車排氣檢驗改善成效問卷調查結果顯示，有高達40%以上的民眾，認為加強辦理未定檢機車巡查作業最能提升機車定檢率，其次為針對未定檢機車告發處分之21%。高雄市機車污染排放減量成效，主要來自於定檢不合格調修改善、攔檢不合格調修改善，以及高污染老舊機車繳銷、註銷、報廢、報停、失竊統計數量等項目，依計算結果推估，101年及102年NMHC削減量分別為246.5噸及400.4噸，而CO削減量則分別為1,459.7噸及2,047.5噸。

向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決買機車牌險費用的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

汽車貨運業車輛靠行管理與規範之初探-以北基宜花四縣市為例

為了解決買機車牌險費用的問題，作者陳玉好 這樣論述：

車貨運業「車輛靠行營業」是一個老問題，在台灣已行之有年，各地區皆有此問題。此種經營型態的形成有其社會及經濟原由，惟到底在所有汽車貨運業中靠行所占比例有多少？嚴重到什麼程度？何以此老問題存在幾十年一直未能解決？以上均為本研究的動機。本研究係以交通部公路總局台北區監理所管轄地區（即台北縣、基隆市、宜蘭縣、花蓮縣等四縣市）之汽車貨運業為範圍，實施全面性的問卷調查，並訪談若干資深業者，再加上對貨運業公會與政府機關相關文件等資料之綜合整理，藉以了解目前汽車貨運業車輛靠行管理情形、靠行現象的形成背景與原因。經由問卷調查統計分析，發現目前汽車貨運業有下列問題：一、汽車貨運業停車場土地取得不易，為促使汽車貨

運業車輛靠行營運的一重要因素。二、現行法規造成汽車貨運業車輛靠行營運的現象非常普遍，靠行營運車輛約達八成以上。更因靠行車輛車主與貨運公司間的法律關係模糊，造成靠行營運問題極為嚴重。三、營業貨車每年所繳之燃料使用費最高者約為自用貨車之一點九七倍之多；任意第三人責任險部分，營業貨車與自用貨車間之差距，甚至達四倍之多。四、總體而言，自用貨車對市場秩序的衝擊，嚴重影響汽車貨運業者的生存。依據上述發現，本研究擬定政策建議，提供政府主管機關在進行修法時之參考。主要有下列各項：一、汽車貨運公司與靠行司機簽訂之契約書必須明確規範，汽車貨運公司以提供行政服務的方式向靠行司機收取合理的服務費用，且汽車貨運公司必須

負完全管理責任。二、強制規定靠行司機購買保險，使其有足夠能力支應交通事故釀成之貨品損失或人員傷亡。三、設定貨運業牌照的使用年限，期滿後應審核其營運條件是否仍符合法令規定。四、辦理貨運車駕駛人在職訓練，以提昇其素質與服務品質。五、強化同業公會的功能，以發揮更有效之同業自律。關鍵字：汽車貨運業、車輛靠行