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我的菜日文單字速查手冊(附MP3光碟)

為了解決214公車班次的問題，作者雅典日研所企編 這樣論述：

　　專為初學者設計的實用日語單字書，培養立即開口的日語單字力 　　不需任何基礎，從0開始，用單字也能溝通零阻礙+MP3 　　隨手翻開口說，快速查詢您臨時急需的單字 　　本書以中文索引的方式，將日語單字依用途及場合分類，讓您在赴日旅遊洽公或學習日語時，能快速找到臨時需要用的單字以立即溝通。

214公車班次進入發燒排行的影片

臺南市神農街觀光發展歷程之研究(1999-2020)

為了解決214公車班次的問題，作者洪玉君 這樣論述：

臺南市神農街相關研究很多，但目前尚未有觀光發展歷程之研究，本文以Butler(1980)旅遊區域空間發展模式為依據，共分四期探討如下：一、萌芽期（1999~2004年）神農街在海安路地下化後「被看見」，經過造街計畫，營造獨特且具備觀光凝視的條件，此時期仍保有傳統商業經濟。二、發展期（2005~2011年）觀光客逐漸增加神農街成為臺南市指標性的知名老街，神農街區商業經濟開始以觀光為導向，在觀光發展下面臨觀光衝擊。三、鞏固期（2012~2015年）南市政府與在地組織積極推廣，帶來大量觀光客，觀光發展達到顛峰也加劇觀光衝擊。四、停滯期（2016~2020年）神農街區受到景觀破壞、COVI

D-19疫情等影響，觀光客明顯減少。本文針對神農街的作用力、變化、問題深入分析與探討，提出未來觀光發展建議。

演武弄樂下藥調情說金庸(附雙CD)

為了解決214公車班次的問題，作者馮翊綱 這樣論述：

一場相聲+武俠的盛宴 馮翊綱創意料理「金庸小說」！ 【邊看邊聽】一書+雙CD，超值組合，給您閱讀與聽覺的雙重享受！ 【相聲CD】2014新作《瓦舍說金庸》全劇段目，馮翊綱、宋少卿領銜主演！ 　　劇本是外家招式，談笑間，觀眾或狂笑、或莞爾，開心即可。 　　本書則是這套演出的內功口訣，呈現劇本背後的創意源流。──馮翊綱 　　丐幫鎮幫武功「打狗棒法」有八字訣：「絆、劈、纏、戳、挑、引、封、轉」； 　　馮翊綱則以「扮、批、饞、戳、挑、癮、瘋、撰」八字為軸，寫就本書： 　　「扮」，扮演浪漫；「批」，批判時事； 　　「饞」，饞嘴食肆；「戳」，戳穿觀念； 　　「挑」，挑戰積習；「癮」，癮頭

交錯； 　　「瘋」，瘋魔原著；「撰」，撰寫奇緣。 　　條條剖析劇本緣起與創意來源；侃侃而談社會觀想與人生態度；細細咀嚼金庸小說故事韻味；點點演繹幽默與藝術的轉化之路；悄悄分享舞台上看不見的後台秘辛。 　　看馮翊綱老師，以金庸小說為食材，以表演生涯為廚具，以社會觀察為佐料，無論你對金庸的功力高淺，都能酣暢讀出一位喜劇創意人的靈感滋味，習得「趨吉避凶」、「自我解嘲」、「追求幸福」的江湖人生！ 　　《瓦舍說金庸》雙CD內容： 　　段子〈壹〉一二三 　　段子〈貳〉十六 　　段子〈參〉十八 　　眷村村口大馬路餃子攤兒，藏著使彈指神通的高手！ 　　被「七怪」纏身的五十九，如何打敗東方不敗？ 　　每

年到現場看相聲表演的觀眾，其實中了丁春秋的「三笑逍遙散」？ 　　楊過跳下絕情谷深潭，終於見到姑姑，還有她的朋友！？ 　　老百姓三撞襄陽城門，只為了喊一聲：「郭靖郭大俠，您看到了嗎？」 　　金庸小說的江湖歷險、兒女柔情、古典文史滲入相聲劇，帶你穿越時空，行俠仗義！ 　　本商品CD為WAV格式，請使用電腦或有支援此格式之播放器

基於深度學習之公車行駛安全評估及乘客計數系統開發

為了解決214公車班次的問題，作者徐雅雯 這樣論述：

由於公車轉彎時因視野死角與機車擦撞或行人遭輾壓而造成傷亡的新聞事件時有所聞，交通部規定相關車輛應安裝行車視野輔助系統來減少事故發生。此外，根據研究調查指出，公車上的擁擠程度及班次間需等待時間皆會影響乘客搭乘公車的意願。因此，高效的交通管理系統對於公共交通是至關重要的。如果能即時且準確地偵測乘客流，則可以有效地安排公車的路線和班表，並且方便乘客安排相應的旅行時間。本論文希望能同時提升公共運輸的服務性及行車安全，探討了智慧型影像辨識技術於公車上的應用，並開發三個基於深度學習的公車影像辨識技術，分別為: 行駛安全評估系統以及兩種估計公車上乘客人數的方法。在行駛安全評估系統中，一種物件軌跡預測技術被

提出以即時生成車輛周圍物件的未來軌跡序列。本研究採用編碼器-解碼器架構，該架構使用基於長期短期記憶的編碼器來分析過去軌跡中的模式，並使用基於長短期記憶的解碼器來生成未來的軌跡序列。而在乘客計數系統中，一種方法是基於車門攝影機的影像畫面，透過偵測計數的方式實現。首先，設計一種簡單的方法來獲得車門的開啟及關閉狀態。接著，使用單次多框偵測器來學習並偵測乘客的特徵。最後，使用具有三步聯級數據關聯結構的粒子濾波器追蹤乘客，並依其軌跡移動方向進行上下車人數計數。另一種是基於車內攝影機的影像畫面，透過密度估測的方法實現。兩個深度學習架構被採用來實現這個目標：第一個是卷積自編碼器，主要用於從乘客群中提取特徵並

估算人群數量。第二個是You Only Look Once v3架構，主要用於偵測公車內乘客頭部特徵更為明顯的區域。將兩種網路模型架構獲得的結果相加，以計算公車當前的乘客佔用率。為了證明本論文所提出算法的性能，選擇不同情況的影帶進行驗證，且實驗結果表明提出的方法能有效運用於行駛安全評估和載客量計算。