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墾丁無雙：墾丁國家公園替代役傳奇

為了解決高底盤 小 車的問題，作者楊政峰 這樣論述：

　　墾丁，一個難脫世俗的國家公園。二萬多戶居民住在其中，遊客如織、社區林立。一群來自中北部的替代役男，卻以不俗的眼光看待墾丁國家公園。他們把握每一個工作挑戰，每一種生態驚奇，以及每一段難忘的情誼，一起寫下墾丁國家公園替代役傳奇。

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家族企業傳承之關鍵成功因素—以展福公司為例

為了解決高底盤 小 車的問題，作者陳姿娟 這樣論述：

台灣中小企業家數甚多，許多中小企業現今面臨到家族企業傳承的問題，創業家往往擔心接棒者是否有能力承接家族企業，又或者因為自身還不願意退居幕後，造成與子女間的諸多紛爭。從另一個觀點來看，子女也未必有意願想要承接家族企業，可能是因為個人的興趣、能力或是其他問題，甚至不願留在家族企業工作。本研究將以展福公司為例，以單一個案研究方式進行完整深入探討，展福公司在家族企業傳承所面臨的問題與挑戰。研究結果發現創業者會擔心接班者對所屬產業的工作風險不夠清楚認識而無法充分授權，另外，接班者因為自身成長環境受到較好照護，對於個案公司的工作環境及時間會有所抗拒，甚至較無法理解創業者對員工管理的方式，故須加強溝通以降

低彼此認知差距，甚至設法創造接班者投入公司事業的誘因。

日本電車大集合1338

為了解決高底盤 小 車的問題，作者坂正博 這樣論述：

「決定版」！ 日本電車大集合1338 支撐著日本的動脈，精神飽滿的電車！鐵道攝影家廣田尚敬、廣田泉父子，北自北海道，南至沖繩，跑遍日本各個角落，全新拍攝的1338張電車照片全部都集合在這一本裡！ 一本絕對要擁有的火車攝影圖文書！ 市面上最新、最完整的日本電車導覽！ 一本絕對要擁有的火車攝影圖文書！ 市面上最新、最完整的日本電車導覽！ 　　被日本鐵道界視為「鐵道攝影之神」，作品與人格都備受景仰的廣田尚敬，著作多達150本以上，自小著迷於火車鐵道的世界，如今更有子傳衣缽，與次子廣田泉二人聯手，拍遍日本全國電車，多達1338張照片集結成本書。全新拍攝的資訊，堪稱市面上最完整的日本電車專書了！ 　　本

書將馳騁全日本支撐交通動脈的JR、私鐵鐵道車輛等，依首都圈、北陸、東海、關西、九州、沖繩、東北、北海道等地區，分章刊載日本各地電車全彩照片共計1338張之多。書內還有日本鐵道的種類、各式電車的「系」、「型」意義、電車編號之代表含意等，許多鐵道相關的知識。讓讀者在欣賞多彩多姿的列車之餘，也能認識日本電車的更多知識。 作者簡介 廣田尚敬 　　1935年出生於東京都。從小就?迷「鐵道」，開始拍攝鐵道列車的照片。學生時代便已經在被日本鐵道雜誌譽為鐵道雜誌最高峰的美國TRAIN雜誌發表作品。1960年開始以自由攝影家身份活動，憑著他自身的努力奮鬥，確立了「現代鐵道攝影的世界」，被視為「鐵道攝影之神」，作

品與人格都備受景仰。著作多達150本以上，計有『魅力的鐵道』（Japan Times）、『永遠的蒸汽火車』（日本交通公社）、『國鐵全線兩萬三千公里，盡收鏡底！』（講談社）、『電車的攝影師』（岩波書店）等多數作品。近年則有『蒸汽火車頭』（Neko Publishing）出版。　　創刊當時便參與企劃的《交通工具相簿》系列（講談社），其「忠實刻畫電車面貌與風姿」的照片，獲得孩童的好評，成為在2006年迎接創刊25週年的暢銷系列書。現居日本神奈川縣。 廣田　泉 　　1969年出生於東京都，廣田尚敬的次子。從小就對充滿速度感的電車抱持興趣，奉陪父親的鐵道攝影而啟蒙的「鐵道攝影」資歷足足有三十五年。從20

02年起開始以自由攝影師身分活動，其獨特的感性與天生的色彩感頗受矚目。對於相機與鏡頭的解說也別有一套獨家風格。著作以近年出版的《交通工具相簿》為主。現居日本千葉縣。 ?　正博 　　1949年出生於兵庫。以實際親眼所見的「鐵道」為基本，採訪出版「Ｊ．Ｒ．Ｒ」的編輯。跑遍日本各地採訪，經手編製『JR電車編組表』、『JR氣動車客車編組表』、『列車編組座位表』、『普通列車編組表』等獨具特色的年刊、季刊。廣泛參與鐵道相關書籍的企劃並且執筆中。 第1章　新幹線與特急 第2章　首都? 第3章　甲信越 第4章　北陸、東海 第5章　關西 第6章　中國、四國 第7章　九州、沖? 第8章　東北 第9章　北海道

◎ 鐵道的未? 磁浮特快 Dual Mode Vehicle（鐵道公路雙用車） ◎ 電車的小知識 ──鐵道的種類 ──各式各樣的「特急」 ──快速電車 ──列車的時速靠制動距離來決定？ ──電車的「系」「型」是？ ──「MOHA000系」是什麼意思？ ──「ED000型」是什麼意思？ ── High Decker（高底盤車） ──長條型座位與雙人座位 ──何謂「VVVF電流變換控制車」？ ──何謂「防震裝置」？ ──何謂「標準軌」「窄軌」「極窄軌」？ ──「迷你新幹線」是什麼意思？ ──時刻表的看法

以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決高底盤 小 車的問題，作者蔡承都 這樣論述：

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放，而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行，採樣所需的成本也較高，甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出，但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣，包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異，而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣，發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖，我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升，在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度，而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下，不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放，因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上，以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環，但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積，必須占用車輛部分空間，因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣，將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計，建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統，可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係，但關係性並不到相當明確，很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估，而隨著人工智慧的發展，AI方式便可解決此問題，以相關性高的參數當作輸入，以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力，並以這幾項參數當作輸入，透過人工神經網路模型進行演算與學習，成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異，而在NO上的預測結果仍有提升空間，證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。