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而第二篇論文國立中正大學 勞工關係學系碩士在職專班 藍科正所指導 邱意婷的 移民署專勤隊人員對查處行蹤不明外勞之認知、 態度及行動 (2017),提出因為有 移民署專勤隊人員、行蹤不明外勞、認知、態度、行動的重點而找出了 cla評價的解答。

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以深度神經網路作視訊陰影檢測和去除

為了解決cla評價的問題,作者何如昀 這樣論述:

影像/視訊中的陰影可能會降低影像/視訊中電腦視覺應用的性能。在這項研究中,我們提出一種基於深度神經網路的兩階段視訊陰影檢測和去除方法。在這項研究中,採用早期融合作視訊陰影檢測,每張陰影檢測視訊frame由相鄰的五張視訊frames獲得。將利用相鄰視訊frames之間獲得時間資訊,以減少偽影的產生。所提出的視訊陰影檢測方法包括殘差網路、修改後的DS模組和frame特徵融合進行陰影檢測。而基於陰影檢測結果,陰影去除是對陰影視訊frames進行修復,所提出的陰影去除方法包括CNN編碼器、細粒度視覺轉換器塊、和CNN解碼器,其中細粒度視覺轉換器塊包含融合前饋網路、軟分割(SS)和軟合成(SC)。依據

本研究獲得的實驗結果,在兩個客觀性能指標和主觀評價方面,本篇論文所提出的方法性能優於五種比較方法。

移民署專勤隊人員對查處行蹤不明外勞之認知、 態度及行動

為了解決cla評價的問題,作者邱意婷 這樣論述:

隨著國內經濟與社會情勢的發展,加上少子化原因,基層勞工缺乏之下,使引進外勞人數日益增加,相對在臺行蹤不明外勞人數亦居高不下,致影響外勞在臺人流管理之正確性及國人之就業市場,進而衍生國家安全等問題。移民署專勤隊主要工作之一即為查緝行蹤不明外勞,本研究欲瞭解移民署專勤隊人員對查處行蹤不明外勞的認知、態度及行動,並分析影響因素為何。本研究透過深度訪談法,於2017年1月至5月期間,在北區、中區及南區各專勤隊,共訪談12位專勤隊人員,其中成員有警職與非警職各6位;另於9月至10月期間訪談專勤隊直屬大隊層級主管人員,藉以分析除了專勤隊人員個人特徵外,所在轄區特性及組織領導風格是否也影響專勤隊人員對於行

蹤不明外勞認知、態度及行動。研究分析後發現,專勤隊人員其認知、態度及行動不見得相互影響,究其原因為移民署將查處行蹤不明外勞視為專勤隊重點工作,也因為各轄區特性不同而有差異。本研究認為,在政策面尚無法有效解決行蹤不明外勞人數問題下,查處行蹤不明外勞仍是相當重要,如透由主動佈線查緝、檢舉方式查獲或宣導自行到案等方式。本研究建議法律制定面,應將非法雇主及非法仲介裁罰金額提高,放寬檢舉人身分提領之限制,增訂執行遣送或解送勤務必要時得使用戒具之規定;查緝執行面,增加專勤隊執法人力,增加查緝獎金,強化查緝及科技偵蒐裝備,執行勤務受到意外傷殘或殉職時應比照警察機關現行規定合理補償,落實教育訓練,鼓勵行蹤不明

外勞自行到案等。