路橋的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦葉柏強,黃家榮寫的 帶你回花蓮：穿梭街市百年 和蘿絲．喬治的 九品脫：打開血液的九個神祕盒子，探索生命的未解之謎與無限可能都 可以從中找到所需的評價。
另外網站路桥区_百度百科也說明：路桥 区，隶属台州市，位于浙江沿海中部，中国黄金海岸中段，境域东濒东海，南接温岭，西邻黄岩，北连椒江。陆地东西长33.3公里，南北宽18.8公里。
這兩本書分別來自蔚藍文化 和聯經所出版 ，PTT和Dcard網友分享的暢銷書 草根奇人和純愛情人【勇敢愛2】(限+拆封不退) 也很值得參考，接著我們來看論文的心得 。
國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林鎮洋所指導 林哲瑋的 低衝擊開發設施對都市水文之影響 （2021），提出路橋關鍵因素是什麼，來自於低衝擊開發設施、水文循環、SWMM、透水鋪面、雨水花園。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 營建工程系 鄭明淵所指導 Kenneth Harsono的 Automated Vision-based Post-Earthquake Safety Assessment for Bridge Using STF-PointRend and EfficientNetB0 （2021），提出因為有 的重點而找出了 路橋的解答。
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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：
除了路橋，大家也想知道這些
帶你回花蓮：穿梭街市百年
- 作者：葉柏強,黃家榮
- 出版社：蔚藍文化
- 出版日期：2022-07-25
路橋進入發燒排行的影片
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環中路橋下人聚車也聚....
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低衝擊開發設施對都市水文之影響
為了解決
都市水文循環隨著不透水面積增加而改變，逕流量比開發前高，洪峰延滯期減少，再加上氣候變遷影響導致降雨型態改變，都市地區發生積淹水的機率上升。透水鋪面和雨水花園等多種低衝擊開發設施被廣泛用於增加都市的滲透率，以減輕都市化過程中水文的影響。然而，此類設施的性能受降雨事件的影響很大。臺灣近年來推廣低衝擊開發設施來降低都市地表逕流量，但多數缺乏實際監測數據來瞭解設施成效。因此，本研究以透水鋪面和雨水花園作為研究基地，使用水位計監測地表逕流削減之成效，地下水位觀測用來瞭解地下水補給的潛力，最後配合SWMM水文模式模擬出低衝擊開發對於都市水文之影響。忠孝東路基地內僅有一種透水鋪面LID設施，佔整個集水面積
36.0%；北投國小基地則含有雨水花園A、B、透水鋪面及15m3的地下貯水槽共佔整個集水面積15.9%。研究期間，忠孝東路透水鋪面和北投國小雨水花園分別收集50及60場有效降雨事件，結果顯示，透水路鋪面基地平均逕流削減率為14%，雨水花園和貯水槽可保留97.8%的降雨量。依據通過率定驗證的SWMM模式模擬出透水鋪面年水文循環為52.2%出流量，23.5%蒸發量及24.3%入滲量；具有地下貯水槽的雨水花園有91.3%的年雨量為入滲量和儲水量，僅5.8%成為地表逕流。
Tags：為了解決路橋 的問題，作者蘿絲．喬治 這樣論述：
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- 作者：蘿絲．喬治
- 出版社：聯經
- 出版日期：2022-03-03
Automated Vision-based Post-Earthquake Safety Assessment for Bridge Using STF-PointRend and EfficientNetB0
為了解決
Structural health monitoring (SHM) on the bridge is important to know the usability of the bridges. However, conventional inspection is labor-intensive and expensive. This method is not suitable for post-earthquake inspections that require speed and consistency. Therefore, this research aims to dev
elop an automated bridge inspection using STF-PointRend and EfficientNetB0. The STF-PointRend consists of two-part, namely symbiotic organism search as a hyper-parameter optimizer and PointRend as semantic segmentation. This model is used to recognize the component and the damage type which will be
used to get the percentage of the damaged component. On the other hand, the EfficientNetB0 uses as the image classifier. The output of this model is used to get the damage level from each component. As a base to determine the safety of the bridge, this study uses the degree of earthquake resistance.
This rating system is based on the DERU method but only considers the structural component. The result shows that STF-PointRend gets a good testing result with the mIoU of 82.67% and 71.42% for component and damage detection. Meanwhile, the EfficientNet got an average F1score of 0.85912 for the tes
ting dataset. For further evaluation, this research uses two minor bridges that suffered catastrophic earthquakes from Palu Earthquake in 2018. The evaluation shows that both bridges need maintenance as soon as possible.
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