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開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究

為了解決高雄巨將汽車ptt的問題，作者王怡婷 這樣論述：

隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度

學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。

臺灣BL劇文本分析與同性戀情再現 ──以《HIStory》系列為例

為了解決高雄巨將汽車ptt的問題，作者温涴鈞 這樣論述：

BL是「Boys’ Love」的縮寫，代指以男男同性之間的戀愛為故事核心、並且以女性閱聽人為訴求對象的作品，長期發展下擁有許多愛好者。除了過去常見的漫畫、小說、同人誌等載體外，近幾年來也興起BL劇的文本類型，在臺灣以《HIStory》系列的戲劇作品為代表，深受廣大粉絲喜愛。本研究以BL劇文本為分析對象進行文本分析，分別採用敘事分析與符號學分析為研究方法，依照故事中的角色、情節、場景等面向對文本進行解構、從中找出敘事公式，同時針對影像、聲音對白符號作分析，進一步觀察文本中再現的同性戀情樣貌。 研究結果顯示，BL劇雖然是新興的特殊題材，但其體裁仍屬於電視劇敘事框架，與既有的電視劇敘

事結構相符，唯一的差異是主角的性別，專注敘述男男之間的愛情故事，而非主流的異性戀模式。BL劇中再現的是一種想像中美好的同性戀情，在其建構出的世界裡，性別不是重點、真愛可以克服一切困難，藉由燈光、音樂、鏡頭語言營造動人氛圍，滿足觀眾對浪漫愛情的想像，並且跳脫固有的異性戀結構，以勢均力敵的角色形象模糊攻∕受概念，更增添可看性。 BL劇除了是成功的以商業價值為導向的流行文化商品外，同時再現了超越性別規範的理想愛情，展現「愛」並沒有界線的核心概念，當然性別也不會構成問題，從中建立一種性別友善的論述。但BL劇卻也將同志在生活中可能會面臨的掙扎、阻礙、衝突等問題淡化，甚至部分劇中仍然存在強攻∕弱受的

形象，無形中更強化了閱聽人對同性戀情的刻板印象。流行文化是否能夠成為推動社會改變的公共力量？BL劇是否擁有對於閱聽人的性別意識產生影響之社會價值？隨著更多的BL劇問世與進化，也許未來得到的會是肯定的答案。