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新駕考全套教程：輕鬆學車考駕照(第四版)

為了解決輪胎指示線的問題，作者 這樣論述：

《新駕考全套教程——輕鬆學車考駕照》（第四版）嚴格按照《機動車駕駛人考試內容與方法》（GA 1026-2017）和2022年4月1日開始實施的《機動車駕駛證申領和使用規定》（公安部令第162號）的要求進行編寫，詳細介紹了學習機動車駕駛技術和考取機動車駕駛證的相關知識。內容包括學車考證須知、汽車駕駛入門、科目一（道路交通安全法律、法規和相關知識）考試、科目二（場地駕駛技能）考試、科目三（道路駕駛技能）考試、科目四（安全文明駕駛常識）考試及全套理論考試題庫。 本書圖文並茂，形象直觀，由淺入深，語言精練，通俗易懂，實用性強，適用於報考C類機動車駕駛證的人員閱讀，對其他類別駕考人

員也有一定的參考價值。

輪胎指示線進入發燒排行的影片

專家證人制度之研究 －以英美法及我國商業事件審理法為中心

為了解決輪胎指示線的問題，作者林致遠 這樣論述：

我國於2021年7月1日最新施行之商業事件審理法，其中乃引入了英美法系之「專家證人制度」，與過往我國訴訟程序採用之大陸法系的「鑑定人制度」不同。 前者乃較為偏向當事人對抗制度，由當事人各自聘請專家證人，於審判中為相互攻防；後者則係由法官或檢察官選任專業鑑定人，就系爭案件爭點提供專業意見，較偏向職權主義。 而專家證人制度固然更可達保障當事人之合法聽審權，以及發現真實之目的。然亦遭批評專家證人因受聘於一方當事人，故其提供之專業意見的客觀、公正性亦存有疑義，通常多係利於己方之當事人。 本文主要乃以美國及英國之專家證人制度運作為研究中心，並與我國傳統之鑑定人制度為比較、檢討，而後乃就我國商業事件審理

法新引入之專家證人制度為全面分析，並提出想法及建議。本文架構共分為七章。於第一章「緒論」部分，合先敘明了本文之研究動機、研究方法、研究架構，以及專家證人制度之文獻回顧與問題意識說明。 而第二章「美國法之專家證人制度」部分，本文乃將美國聯邦證據規則第701條至第706條為逐條解析，以及就其發展過程之各經典判例、法則、其他實務相關規範為介紹與評析。 於第三章「英國法之專家證人制度」部分，主要乃介紹、分析英國法上之專家證人制度與美國法相異之部分，其中除有就英國之證人意見法則及民事訴訟規則中之專家證人規範為逐條分析外，亦就其於20世紀末之民事訴訟改革重點、各項專家證人制度發展及操作標準有所解析。在第四

章「我國鑑定人制度與英美專家證人制度之比較、借鏡」中，乃有就美國及英國之專家證人制度，以及我國之鑑定人制度與專家證人制度為全面綜合比較、討論，並就我國是否宜引入專家證人制度提出淺見。 於第五章「我國商業事件審理法之專家證人制度引進」部分，除有就新法訂定前，專家證人於我國實務上之運用情況為討論外，亦就商業事件審理法第47條至第52條之專家證人部分，以及專家證人於其他相關規範之運用有全面之解析。 第六章「我國商業事件審理法專家證人與英美專家證人制度之比較」中，乃就我國與英美法之專家證人制度為綜合比較，並製作相關圖表供參照。 最終，於第七章「結論與建議」部分，概略就各章節為回顧整理，並且提出對未來我

國專家證人制度之展望。

汽車工業英文 最新版(第三版) 附MOSME行動學習一點通：影音

為了解決輪胎指示線的問題，作者陳信正,葛慶柏 這樣論述：

　　本書共分為五個部分，第一部分為緒論，主要對汽車各系統作一概述；其餘為引擎系統、傳動系統、底盤、車身電系及空調四個部分，在此四個部分中，對工作原理、機件認識及作動均作一詳述，並於各小單元學習結束後，均有一總結性評量的試題供同學作複習之用。   　　每一個部分中的小單元內容，除以英文敘述外，同時配合文字加上插圖，使同學在閱讀課文時，能利用構造圖及作用圖來加深印象，附圖中亦同時標有中英文對照之說明，使同學能便於理解。對於課文中較艱深的英文字彙均加黑及標示號碼，同學可立即查對課文旁的字彙，字彙也同時附上音標，使同學容易學習且能立即理解，並能便於閱讀。

基於幾何圖形分析之交通影像處理演算法

為了解決輪胎指示線的問題，作者曾子芸 這樣論述：

駕駛人輔助系統為近年來車輛上不可或缺的基本配備，更為自動駕駛汽車中重要的裝備。自動交通標誌的偵測與辨識為可以優化駕駛人輔助系統的科技，使駕駛人可以注意到各個路段的警告、禁制或是指示等資訊。另一方面，估測前方車輛距離的功能也是駕駛人輔助系統中重要的一環。世界各國的交通標誌皆有自己的既定格式，但各國交通標誌的設計有一些特徵使人們可以簡單的識別。以台灣的交通標誌為例，特定的形狀以及顏色分別代表不同層級的警告標示，且交通標誌放置在路面特定高度及位置，因此在車輛上裝置的鏡頭更可以預測交通標誌的旋轉以及幾何變化。本篇論文中我們收集了台灣的10組不同的交通標誌，每組分別有30-40張不同街景、不同明暗度、

不同天氣狀況下所拍出來的照片。我們所提出來的交通標誌辨識系統，總共分為五個步驟，第一個步驟為將圖片進行前處理，將輸入的影像縮小至固定的大小以減少運算量，且將色彩空間從RGB轉換至HSV。第二步驟為偵測交通標誌，將處理完的圖片先使用快速的色彩偵測過濾掉背景，再使用霍夫轉換以及多邊形近似演算法等形狀辨識方式偵測出我們欲辨識的交通標誌。第三步驟將第二步所偵測出的區域切割出來後使用哈里斯邊角偵測提取特徵，將提取的特徵點利用仿射轉換、單應性、主成分分析等方式將圖片與標準圖片做對齊。第四步驟將對齊完成的圖片根據圖片的明暗度做二值化。最後一個步驟與標準圖二值化後的像素做比對，進而辨識出交通標誌。前方車輛距離

估測的演算法中，我們分別取了五種不同的車輛距離的影像。使用影像中前方車輛的輪胎與路面的接觸點以及自己車上的單鏡頭相機之間的幾何關係計算出前方車距再使用路面標線做校正。我們的演算法得出的平均相對誤差率為1.0546%, 較其他使用單鏡頭估計前方車距的方式準確。交通標誌偵測以及識別演算法中，在資料量不足的狀況下亦能達到非常高的準確率，在不同環境中例如天色較暗或是雨天所拍攝的圖片皆可有效辨識。且在一般沒有GPU的電腦中也可以快速有效的辨識交通標誌，在我們的資料庫中達到100% 的辨識率。