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wulai的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦高名孝寫的 台灣建築地圖VOL.02基隆市.新北市.桃園市 和阮若缺（RachelJuan）的 用法語說臺灣文化：太平洋中的璀璨珍珠 Parlons de la Culture Taïwanaise en Français : La Perle magnifique de l’Océan Pacifique都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自田園城市 和瑞蘭國際所出版 。
國立政治大學 行政管理碩士學程 陳敦源所指導 高魁宏的 直轄市原住民自治區與區公所行政效能之比較研究- 以烏來區與坪林區為例 （2021），提出 wulai關鍵因素是什麼，來自於直轄市、區公所、原住民自治區、行政效能。
而第二篇論文嶺東科技大學 資訊管理系碩士班 萬絢所指導 彭信瑋的 以卷積神經網路對多分類項目進行辨識研究 （2021），提出因為有 機器學習、深度學習、誤差矩陣的重點而找出了 wulai的解答。
台灣建築地圖VOL.02基隆市.新北市.桃園市
為了解決 wulai 的問題，作者高名孝 這樣論述：
歷時三年半後再度推出！ 導覽台灣建築的葵花寶典第二集！ 收錄基隆、新北、桃園超過500個建築案例！ 配合85幅特製街道地圖！ 精心規劃15條建築走讀路線！ 帶讀者上山下海探索台灣建築！ 建築愛好者必備的關鍵字查詢書！ 今日被大眾所詬病、缺乏美學的台灣城市， 其實暗藏著許多有趣且美麗的建築， 它們可能被醜陋的招牌所覆蓋， 可能被陽台外推而面目全非， 但若仔細觀察，還是能發現建築師們的巧思與堅持。 本書由一群建築專業者討論選案， 地毯式搜索台灣城市的大街小巷， 挑出能引起大眾興趣的建築案例， 再由編輯群實地走訪，拍攝照片，
並考查出設計者、年份等重要資訊， 以旅行手冊的角度編製地圖。 建築美學，其實充斥在你我的身邊， 帶著《台灣建築地圖》， 用建築的視角看台灣， 相信將會對台灣的面貌有不同體認！ 名人推薦 公部門與建築界聯名推薦！ 阮慶岳 建築評論家、建築師暨作家 陳珍誠 淡江大學建築系主任 崔懋森 新北市建築師公會理事長 徐燕興 基隆市政府都市發展處處長 侯友宜 新北市長 鄭文燦 桃園市長 (按內頁順序排列)
wulai進入發燒排行的影片
直轄市原住民自治區與區公所行政效能之比較研究- 以烏來區與坪林區為例
為了解決 wulai 的問題，作者高魁宏 這樣論述：
地方制度法於2009年4月修正，成為縣(市)改制為直轄市的法源依據。區公所升格後，許多權責回歸直轄市政府，主要的功能則為執行市府交辦事項，但是面臨日益龐大、複雜且多元的區政業務，許多問題逐漸浮現，甚至難以發揮區公所預期的效能。另一方面，原直轄市山地原住民區，包含台北縣烏來鄉、台中縣和平鄉、高雄縣茂林鄉、桃源鄉及那瑪夏鄉等地區，在改制升格為直轄市後，喪失地方自治團體法人的地位，而為尊重臺灣原住民族的權益，立法院又於2014修訂地方制度法及公職人員選舉罷免法相關條文，使直轄市原住民自治區，重新擁有地方自治的權限。因此本研究對於直轄市轄下原住民自治區及一般區公所在行政體制修正後，兩者體制不同的情況
下同時涉及到區公所與市府各層級單位間之權責劃分與職務歸屬，以及區公所與市民間，要如何設置一種和諧且運作順暢的治理機制的相關課題進行研究，並以新北市政府轄下坪林區公所及烏來區公所兩者的行政效能作為本研究的比較案例，並分別從兩者的表現、行政效能及對於地方治理品質影響等面向進行分析。研究發現，由於不同制度的關係，導致兩者在各面向的表現均有所不同，因此本研究最後對於直轄市政府及區公所分別提出建議，包含了業務調整、資源重分配、業務考核精緻化、人員職等提升、設定區長任期、提升專業倫理素養等，希望相關的建議，能有效提升區公所的服務的品質，獲得更多民眾的認同。
用法語說臺灣文化：太平洋中的璀璨珍珠 Parlons de la Culture Taïwanaise en Français : La Perle magnifique de l’Océan Pacifique
為了解決 wulai 的問題，作者阮若缺（RachelJuan） 這樣論述：
★國立政治大學外國語文學院「教育部高教深耕計畫」，展開國際交流的里程碑！ 《用法語說臺灣文化》緣起 我們發現太多外國師生來臺後都想繼續留下來，不然就是臨別依依不捨，日後總找機會續前緣，再度來臺，甚至呼朋引伴，攜家帶眷，樂不思蜀。當然，有些人學習有成，可直接閱讀中文；但也有些人仍需依靠其母語，才能明白內容。為了讓更多人認識寶島、了解臺灣，雙語的《用外語說臺灣文化》便提供了對大中華區文化，尤其是臺灣文化有興趣的愛好者諸多素材，其中內容深入淺出，易懂、易吸收，內文亦能博君一粲。 ★璀璨珍珠──臺灣，猶如萬花筒般繽紛精彩的國度！ 《用法語說臺灣文化》共有10章，分別以臺灣
節慶文化、民俗傳統、飲食、藝術、自然景觀……等不同角度介紹臺灣，內容皆是臺灣人熟悉的日常。 本書內容豐富多元，以法文為主，中文為輔，深入淺出，易懂、易吸收，認識寶島、了解臺灣就靠《用法語說臺灣文化》！10章內容如下： I. Les Fêtes 節慶文化 II. Les Traditions folkloriques 民俗傳統 III. Les Temples 廟宇 IV. La Gastronomie 舌尖上的文化 V. L’Art 藝術 VI. Les Sources chaudes 溫泉文化 VII. Le Paysage naturel 自然景觀
VIII. Le Royaume des couleurs et des parfums 色彩與香氛王國 IX. La Modernité 現代性 X. La Vie nocturne 夜生活 每章有2～5個主題介紹該篇內容，主題豐富詳實： I. Les Fêtes 節慶文化｜農曆新年、清明節、端午節、七夕情人節、中秋節 藉由節慶與習俗，最容易窺探一個國度的文化，因此，我們在第一章就呈現臺灣的重要節慶，以便了解當地的國民精神。 II. Les Traditions folkloriques 民俗傳統｜鬼月十大禁忌、基隆法軍公墓、尋求幸福或迷信？、12生肖、客家人、
原住民 所謂臺灣文化，它實則是儒家文化、漢文化、日本、歐洲、美國再加上原住民文化的混合體，既傳統又現代。我們可從一些圖騰、符碼、禁忌略窺一二。 III. Les Temples 廟宇｜龍山寺、孔子廟、行天宮、吳鳳廟、延平郡王祠、佛光山 臺灣基本上是多神論，民間信仰自由，十步一大廟，五步一小廟，並不誇張，媽祖、菩薩、玄天上帝最常見，它們多為道教、佛教合體。其中神明，上至傳說的神仙，也有歷代的英雄人物。 IV. La Gastronomie 舌尖上的文化｜食文化、茶文化、水果王國、食器 臺灣食文化超級豐富多元，除了臺菜、中國菜的八大菜系，東北亞、東南亞菜色亦不遑多讓，號稱「
美食王國」，一點也不為過。尤其自2017年起，臺灣美食更正式踏入米其林指南之列，目前計有臺北版與臺中版，老饕們可別錯過。 V. L’Art 藝術｜布袋戲、雲門舞集、臺北故宮博物院、臺北故宮三寶 典型的臺灣表演藝術包括布袋戲、皮影戲、歌仔戲等，其中布袋戲最風行。而臺灣古典亞洲藝術品的收藏，早已聞名遐邇，最著名的博物館，則非臺北故宮博物院莫屬。而舞蹈藝術，它揉合了傳統與現代文化，並由貴族的殿堂走向普羅大眾。 VI. Les Sources chaudes 溫泉文化｜北投溫泉、烏來溫泉、礁溪溫泉、谷關溫泉、綠島冷泉 臺灣位於地震頻仍區，有上百處溫泉，分布全省各地，質量方面世界排名
15。 VII. Le Paysage naturel 自然景觀｜阿里山、玉山、太魯閣、日月潭、野柳地質公園 在面積僅3萬6千平方公里的臺灣，竟擁有多座3千公尺以上的群山峻嶺，甚至還有高聳的中央山脈，可謂奇觀。除了玉山、阿里山外，還有合歡山、雪山、大禹嶺、奇萊山等爭奇鬥險。訪祕境、探險山是一般老百姓很喜愛的戶外活動。 VIII. Le Royaume des couleurs et des parfums 色彩與香氛王國｜氣候、花朵、花果樹、花海、公園和花園、花市、花展 色彩繽紛、香氣迷人的花朵，在臺灣俯拾可見，於日常生活中扮演不可或缺的角色；不論大自然、公園、花市和花展，
百花爭艷，四季不停歇。 IX. La Modernité 現代性｜101大樓、臺北捷運、新竹科學園區、寵物 高端科技可反映一個國家的現代性，我們能藉由其建築、工業發展和大眾交通發達與否判斷之。 X. La Vie nocturne 夜生活｜24小時便利商店、夜市、卡拉OK 你想在臺灣度過名符其實的「臺北夜未眠」嗎？似乎臺灣人不必睡覺，許多店鋪每天開放24小時，每週7日，全年無休。 《用法語說臺灣文化》不僅是法語學習書，更是一本讓法國人能夠了解臺灣的國情和文化，進而擴展臺灣在世界能見度的文化導覽書。法語的學習不僅是單向了解及投入法國生活情境，更可以反向讓法國人認識並體驗
臺灣國情、民情及文化。 希望《用法語說臺灣文化：太平洋中的璀璨珍珠》可以成為法國人認識臺灣民情文化的指南，也能扮演文化交流的角色。 本書特色 ‧最道地的法語導覽解說 ‧最詳盡的臺灣文化認識 ‧最貼近臺灣人的日常生活 ‧建立臺法兩國交流最實用的文化專書
以卷積神經網路對多分類項目進行辨識研究
為了解決 wulai 的問題，作者彭信瑋 這樣論述：
集水區水源保育範圍可能因違規開發或颱風豪雨造成坡地崩塌及土石滑動等土砂災害，常直接或間接影響水源水質或造成嚴重水庫淤積，威脅水資源之運用與永續，目前集水區內土地之管理，採人力定時巡查有無違規利用情形，以維護集水區之生態保育，因此本研究與影像辨識技術結合，透過該技術可以有效率化的進行土地管理，大大節省人力的支出；本研究使用了位於烏來山區的影像數據，這個區域的影像數據有許多月份，而從中取了兩個月份來進行分析研究，波段方面採用了基本的4波段，地貌方面採用了樹木、草皮、建物等7個分類項目，分類器方面則使用機器學習中最常見的支援向量機(Support Vector Machine, SVM)與深度學習
中的卷積神經網路(Convolution Neural Networks, CNN)來進行資料的訓練與測試，CNN模型是參考AlexNet模型，此模型使用了5層的卷積層與3層池化層來當作整體的架構，而最後的結果會透過誤差矩陣與主題圖進行比對，比較兩個分類器兩者的差異。