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另外網站[問卦] 汽車駕照一次過的也不算很多吧? - Gossiping板也說明：這個沒過的大都是女生 尤其倒車入庫跟S型死最多 應該是因為女生考試時太緊張導致失常 那時我在排隊時排我前面的女生臉色死白緊張到不行的樣子
這兩本書分別來自波斯納出版有限公司 和台灣東販所出版 。
國立陽明交通大學 運輸與物流管理學系 吳宗修所指導 林貞瑩的 影響紅燈違規右轉行為之因素探討－以台南市為例 （2021），提出道路駕駛沒過 PTT關鍵因素是什麼，來自於紅燈違規右轉、十字路口、丁字路口、車道數、多元迴歸分析。
而第二篇論文長庚大學 電機工程學系 魏一勤所指導 蘇永傑的 利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用 （2021），提出因為有 穿戴感測、機器學習、機車騎乘行為、神經網路的重點而找出了 道路駕駛沒過 PTT的解答。
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刑法爭點即時通
為了解決道路駕駛沒過 PTT 的問題，作者吳月 這樣論述：
◎重要爭點一把抓：迷失在茫茫書海中，還要跟時間賽跑？本書去蕪存菁，將爭點一次整理給你，考前就看這一本！ ◎架構建立與爭點解構：先圖解刑法架構，爭點一目瞭然！再解構題目，輕輕鬆鬆掌握答題重點！ ◎實務見解、學者評釋帶你看：小孩子才做選擇，爭點、實務見解、學者評釋通通有～ ◎實戰解題：爭點看完還不夠，馬上實戰一波檢驗學習成果！
影響紅燈違規右轉行為之因素探討－以台南市為例
為了解決道路駕駛沒過 PTT 的問題，作者林貞瑩 這樣論述：
本研究探討影響汽機車紅燈違規右轉之因素，研究範圍於台南市選取五個十字路口(六個紅燈右轉行向)，以及三個丁字路口；實驗設計篩選了17項變數，包括路口設施、道路現況、駕駛人因素三大面向，以實地錄影方式蒐集各路口車流量、紅燈右轉行為等資料。主要分析方式使用多元迴歸分析、t檢定與one-way AVOVA。研究結果顯示影響機車紅燈違規右轉因素為路口類型、平日假日、橫向機車通過量、橫向汽車通過量、待轉車數、停等紅燈機車、停等紅燈汽車、紅燈週期比、行駛道路與轉進入道路之車道數、停止線至路口距離，共計10項。影響汽車紅燈違規右轉因素為路口類型、平日假日、橫向機車通過量、停等紅燈機車、停等紅燈汽車、紅燈週期
比、進入道路之車道數、機車停等區、機車待轉區，共計9項。影響汽車或機車紅燈右轉違規因素不盡相同。首先，機車傾向於十字路口紅燈違規右轉；汽車傾向於丁字路口紅燈違規右轉。再者，停等紅燈汽機車越多，機車紅燈右轉率越高，汽車紅燈右轉率越低。最後，紅燈時相秒數越長，機車紅燈右轉率越高，汽車紅燈右轉率越低。分析結果亦顯示，行駛道路之車道數較多的條件下，不論汽機車，違規率較高；進入道路之車道數與紅燈右轉率高低的分布較沒有明顯的關聯。
警察不拎GUN已抵達案件現場!
為了解決道路駕駛沒過 PTT 的問題，作者 這樣論述：
當警察除了懲奸除惡抓壞人，最開心的就是可以帶一些溫暖給社會上有需要的人。 也許只有一點點，卻足以改變一個人的一生。 案件1 高齡的阿嬤獨自徒步走完這趟將近四十公里的路程？而且到了產業道路路口監視器時好像變了一個人。再細細回想，那天詭異的微笑搭配影像稍微模糊的臉部表情，的確像是個小男孩在注視著照相機微笑呢。 案件2 學長銘哥將我獨自丟在混混的群架現場，自己反鎖車內，事後還理直氣壯地說：「備勤是你，現場那麼混亂，如果我剛好運氣不好被東西打到受傷怎麼辦？你要負責？」 不要懷疑這種人居然是警察、是我的同事！ 案件3
在狼父被上銬的當下，女孩並未鬆了一口氣，或因遲來的"正義伸張"感到振奮，那雙小眼睛透露出另一種難過，我想我是理解的，社會銬住了本應保護她的那個人，往後的日子要面臨的是兩種破碎，而不是圓滿的結局…… 案件4 我年少氣盛，總覺得遇到壞人就該逮捕落網，但一次與昌哥在後門對談，使我瞬間老了二十歲，我永遠記得他在退休前跟我說過的話，「績效、功獎都是假的，只有薪水跟平安下班才是真的。」 案件5 報案女子說家中有鬼，我看向她指的方向，是一個亮紅色吊扇，與客廳白牆形成強烈對比，女子說：「祂就在吊扇上面……」 案件6 我駕駛座旁的窗戶和前擋風
玻璃，出現劇烈的拍打聲，並伴隨淒厲的尖叫聲，正當我準備下車查看時，副駕的學長按住了我的手…… 本書特色 ◆第一線的犯罪現場實錄！ ◆台灣警界工作現場真實曝光！ ◆PTT媽佛版鄉民齊推，有爆點、有飄點、有淚點的優質創作！ 跨界好評專序推薦【依姓氏筆畫順序排列】 一線三／作家 Boss老師／教師 水鏡／作家 吳睿紘／陸軍航空特戰指揮部軍官 鄉民好友／PTT資深鄉民 誠摯推薦【依姓氏筆畫順序排列】 大師兄／作家 謝松善（阿善師）／前台北市警察局刑事鑑識中心主任
姜泰宇(敷米漿) ／作家
利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用
為了解決道路駕駛沒過 PTT 的問題，作者蘇永傑 這樣論述：
根據交通部統計資料顯示，機車為我國最主要之私人運具，考取機車駕照亦為多數國人年滿 18 歲時的「成年禮」，在機車駕駛人合法騎乘上路前，則必須考領機車駕駛執照，而考照除要參加講習、筆試外，尚需通過路考項目，現行機車路考主要檢測是否具備基本機車操作穩定性與熟悉道路類型的能力。儘管在汽車駕駛模式識別的分類方面已有許多研究成果，但針對機車騎乘模式樣態分類問題上的研究較少，也沒有關於機車路考騎乘樣態分類議題研究。為了實現這一點，本文以可穿戴感測裝置蒐集到的測量數據為基礎，提出了利用神經網路模型的演算法框架，將蒐集的原始數據透過濾波處理、特徵提取、特徵選擇與數據標籤等預處理後，並利用機器學習演算法進行評
估，用以實現識別機車「變換車道」、「加速」、「煞減速」、「轉彎」、「直行」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等騎乘動作類別，模型整體辨識準確率達 97.4%，其中各騎乘模式辨識準確率為變換車道 96.9%、加速 98.2%、煞減速 94.7%、轉彎 97.7%、直行 98%、左轉 98%、右轉97.4%、迴轉 98.1%等，顯示提出之方法可應用於辨識機車路考騎乘態樣上，達到良好的辨識效果。