走在汽車革命的路上論文書籍站
高苑科技大學 資訊科技應用研究所 蕭志清所指導 謝佳珍的 共享汽車APP使用率及滿意度之研究-以iRent為例 （2021），提出Irent 練 車關鍵因素是什麼，來自於共享汽車、科技接受模式、APP、使用行為、滿意度。
而第二篇論文逢甲大學 水利工程與資源保育學系 陳昶憲所指導 王怡婷的 開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究 （2020），提出因為有 深度學習、Yolov4、水位辨識的重點而找出了 Irent 練 車的解答。
Irent 練 車進入發燒排行的影片
午安～
早上在家吃早餐
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找了半天買了台日立窗型 RA-36QV1
折了4千多還蠻划算
今天拉花總算還OK，不過倒牛奶時有點心理障礙
真的是練習太少...
再練囉～
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共享汽車APP使用率及滿意度之研究-以iRent為例
為了解決Irent 練 車 的問題，作者謝佳珍 這樣論述：
共享租車平台模式，替使用者掃除多種煩惱和麻煩，不需考慮車輛維修或如何充電，只要一支能連上網路的手機，就能短暫成為車主之一。本研究以科技接受模式（Technology Acceptance Model,TMA）探討不同背景的消費者透過行動APP進行共享汽車租用的使用行為，及使用行動APP後的滿意度進行分析。研究自2022年2月1日至2022年2月28日進行問卷調查，採用SurveyCake線上問卷表單，共回收434份研究問卷，無效問卷為16份，有效問卷率為96.44%，回收後進行資料分析，工具包含信度分析、敘述統計、t檢定、單因子變異數分析、迴歸分析。本研究發現如下：1.共享汽車APP的知覺有
用性對使用者態度具有顯著正向影響；2.共享汽車APP的知覺易用性對使用者態度具有顯著正向影響；3.共享汽車APP的使用態度對使用行為具有顯著正向影響；4.共享汽車APP的使用行為對滿意度具有顯著正向影響。本研究可提供給共享汽車經營者對於如何滿足使用者的滿意度進行深一層的探討。
開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究
為了解決Irent 練 車 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。