駕照的問題包括Mobile01、8891、PTT，我們都能找到包括價格和評價等資訊懶人包

新駕考全套教程：輕鬆學車考駕照(第四版)

為了解決駕照的問題，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。

駕照進入發燒排行的影片

中台灣汽/機車酒駕者累犯及酒精鎖安裝意願及願付價格之研究

為了解決駕照的問題，作者呂翊豪 這樣論述：

本研究探討影響汽機車酒駕者累犯之重要因素，以及影響汽機車酒駕者安裝酒精鎖的意願及願付價格。調查對象為 2020 年中台灣道安講習課程學員，凡遭取締違規之酒駕者均須參加此課程；調查內容包含酒駕者社會經濟特性、家庭生命週期特性、酒精鎖與酒駕認知特性、酒駕取締前後飲酒模式與自我健康評估的特性、旅次變化特性。本研究利用 Logistic 回歸模式分別建立影響汽機車酒駕者累犯的模式，校估結果顯示：AUDIT 評分、酒測值和酒駕頻率等變量都顯著影響累犯的可能性。在家庭生命週期方面，已婚且子女年齡在 1 至 5 歲之間的酒駕者較不會酒駕累犯，因為遭受道德與經濟方面的更高約束較不會酒駕累犯。汽車酒駕取締過後

有機車作為替代運具者更有可能成為酒駕累犯。本研究利用 Double-Hurdle 模式分別建立影響汽機車酒駕者模式，顯著變數包含：酒精鎖認同度、汽車持有數、大學以下學歷、低收入者皆顯著影響參與意願及願付價格；酒駕取締前後皆被 Alocohol Use Disorders IdentificationTest (AUDIT)歸類於高風險飲酒者的酒駕者，越願意安裝且支付較高價格，並且隨著飲酒風險水平的增加，對強制性酒精鎖的偏好更加強烈；自我健康狀況評估下降者較願意安裝且出更高價格，可能了解到健康每況愈下，想透過參與酒精鎖計畫改善其健康狀態；酒駕取締後使用機車作為汽車的替代運具者，較傾向安裝酒精鎖及

出價。本研究建議透過以下之措施減少汽機車酒駕者累犯的可能性，例如：同時吊扣、吊銷汽機車駕照、利用酒精鎖限制駕駛權，或提高警察取締頻率，皆能有效地減少酒駕的可能性；為解決酒駕者酒精消費問題，透過將高風險飲酒者與高濃度吹氣酒駕者列入日後重點追蹤的對象，亦可避免酒駕累犯。建議透過以下之措施提升酒精鎖安裝率：經濟較難以負擔的家庭，應給予酒精鎖費用的補助，以激勵酒精鎖的安裝率；吊扣、吊銷駕照期限過長，導致酒駕者透過旅次數的降低規避安裝酒精鎖所需的成本，若能給予自願安裝酒精鎖者縮短吊扣、吊銷駕照期限的寬容待遇，應可提高安裝酒精鎖的意願。

深愛

為了解決駕照的問題，作者熾陽門 這樣論述：

　　一本溫馨、感人、懸疑、悲傷卻又搞笑的長篇故事小說，卻又如此寫實。 　 　　◎一場命案，打破了兩個平凡家庭的寧靜與幸福，而留下來的人，不得不承受這一切，也必須承受這一切。 　　◎明明是最適合台灣的發電政策及改革計畫，卻被一股不明勢力阻饒且控制著。 　　◎傳承的意志，在他人的保護下，享受著一般人平凡又快樂的學生成長環境，難道事情就這樣告一段落了嗎？   　　外頭下著傾盆大雨── 　　一位病病殃殃的中年男子坐在我的對面， 　　他， 　　是我的父親。   　　母親紅著眼眶，眼睛腫脹的似乎天天以淚洗面，正在廚房裡泡著茶。 　　而我，手放在筆電上，準備記下父親牢記在心的每一段往事及經驗。 　　還沒

開口，父親臉上的表情，時而憂愁，時而微笑， 　　手裡拿著一本厚重的資料夾，眼眶開始泛出淚水。   　　看著眼前的這一幕，我開始有點後悔向父親詢問他們的往事， 　　彷彿又再次逼迫父親回憶起那段心如刀割的過程。 　　沉默很長一段時間後。 　　父親嘆了一口氣，微笑地看著我說： 　　「這一切一切的命中注定，都是有意義的。」

利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用

為了解決駕照的問題，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。