車種分類的問題，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

鐵道‧祕境：30座魅力小站╳5種經典樂趣，看見最浪漫的台灣鐵道故事

為了解決車種分類的問題，作者楊浩民 這樣論述：

跳上火車，流浪遠方 一起看見鐵道的浪漫故事，找尋被人遺忘的美好風景 　　鐵路不只是一種移動工具， 　　更代表著一場旅行的過程。 　　沿著軌道，享受流浪的感動，體驗旅行的美好。 　　跟著鐵道愛好者的腳步， 　　認識陪伴台灣成長的鐵道路線， 　　深入探訪30座各具魅力的小車站， 　　輕鬆遊覽3大觀光支線與3大鐵道文化園區， 　　以及虎尾糖廠、阿里山林鐵等懷舊產業鐵道， 　　一路體驗鐵道的經典樂趣！ 本書特色 　　◎從「鐵道一竅不通」變成「鐵道萬事通」 　　從鐵道簡史、車種分類，到重要幹線支線，與乘車小祕訣，深入淺出，帶你認識台灣鐵道的故事。 　　◎祕境車站深度巡禮，找回愛上鐵道的感動

　　日本人也為之著迷的三貂嶺站、別稱「愛情火車站」的合興站、台灣最南端的無人車站枋山站……迷人小站深度導覽，一起發現台灣鐵道的神祕與美好！ 　　◎趣味鐵道經典收藏，保存過去的美好時光 　　見識過猶如特技表演般的路牌拋接嗎？除了永保安康、追分成功外，還有哪些吉祥語車票呢？透過這些趣味蒐藏，留存動人的鐵道時光。  

車種分類進入發燒排行的影片

基於電腦遊戲技術之模擬機車駕照訓練系統

為了解決車種分類的問題，作者魏惠勳 這樣論述：

政府為強化民眾騎乘機車安全，以機車駕照為第一道防護關卡，明訂持有有效駕照者才能騎車上路。然而，在臺灣，機車駕照的考試相對簡單，只需要自行學習和了解交通號誌等，在不熟練駕駛技能下亦可考取駕照。駕駛者欠缺危機意識以及駕駛能力，在不熟悉路況、沒有確保人車安全距離、不熟悉緊急情況危機反應下，就容易發生事故。由此可見目前的交通安全教育僅僅只靠自學且無嚴格評斷標準，其效果實難以掌控。因此，本研究提出一套多媒體模擬系統，將機車路考考照練習過程，轉換成遊戲方式呈現，讓民眾從遊戲中練習到機車路考技巧與規則，系統設置於室內可避免氣候、天氣狀況的影響，讓民眾能夠熟練操作技巧、熟悉道路規則、訓練危險事故的臨場反應，

經由訓練系統檢定使用者的資格，促進行車安全以及提高考照通過機率。本系統透過科技接受模型進行系統可接受程度分析，由調查結果顯示，所提系統民眾接受程度高，並且能夠在有趣的氛圍下學習到相對應的技術，從感知有用性、感知易用性及感知趣味性等構面，對應到使用意圖，以此驗證分析資料，使用者在遊玩「模擬機車駕照訓練系統」時覺得該遊戲趣味好玩，不用耗費過多精力操作，且認為能幫助到自身學習，來增加未來再次嘗試意願增加。

叮叮傳奇：香港電車知趣

為了解決車種分類的問題，作者劉銓登、謝耀漢 這樣論述：

　　電車是人所共知的香港標誌，搭「叮叮」成了港人生活中不可或缺的一部份，更成為遊客慕名而來的焦點。 　　「叮叮」百年以來經歷不少變化，本書全面介紹電車過往的歷史，同時將一些不確實的資料加以澄清，以往電車書籍鮮有記載或未有刊登的資料，例如電車路線的演變、車種分類、電車工程、車廠、廣告等等，本書亦詳細披露。 　　此外，本書以新舊對比的角度和大量罕有的圖片文獻，將百年電車的發展歷程鉅細無遺地呈現眼前，同時帶出新舊去留的反思，可說是目前最全面最完整的香港電車刊物，相信能滿足所有電車迷，同時亦適合一般讀者閱讀。 　　本書特附所有「香港電車」海報一張，珍貴難得，不論你是否電車迷，也值得收藏！ 作者簡介 劉

銓登（Ricky Lau) 　　三十後土生土長香港人，對收藏有關香港的舊事物有濃厚興趣。自小開始對電車產生好奇，發覺造型特別，跟一般交通工具截然不同。其後蒐集有關電車的圖片、歷史文獻等，從中看到了電車的不同轉變。此外，Ricky 樂於發掘鮮為人知的事物加以研究，並將不少珍貴的早期車票和文物等資料，彙集成冊。 謝耀漢（Joseph Tse) 　　八十後香港人，自小因家住在電車路旁，對路過的「叮叮」聲和不同的電車廣告產生興趣．後來發現了「叮叮」聲的來源後，興趣有增無減，於是著手研究電車的一些細微部份，並以拍下珍貴難遇的不同車種為樂。Joseph深受Ricky影響，喜歡從舊物中看變化，亦收藏了一些

罕見的車票圖片、文獻等，作為研究電車歷史的最佳憑證。

基於YOLO-CFNN之智慧交通監控系統

為了解決車種分類的問題，作者張姿郁 這樣論述：

隨著都市化的快速發展，往返城市間道路的車輛大幅增加，順帶也產生許多交通相關的問題，如交通堵塞通知、道路分流建議與違規行駛判別等。為了解決交通問題，道路資料收集成為了重要的議題。因此本論文開發了一個基於YOLO-CFNN之交通監控系統，將蒐集行經道路的車流量、車種與顏色訊息。在系統中，首先將使用YOLOv3-Tiny來偵測車輛，在結合車輛追蹤來達成車流量計數。最後本論文亦提出了兩種CFNN模型與網路映射融合方法用於分類車輛取得訊息。透過實驗顯示，在車種分類上，網路映射融合方法能有效提升準確率。且本論文所提出兩種CFNN模型在準確率與參數量方面，皆優於當今常見深度學習方法。於BIT資料集上，所提

出模型其準確率最高達90.45%。應用於T362車種及顏色資料集上，其準確率最高分別達95.28%與96.02%。