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民主政治制度的思考

為了解決台鐵訂票的問題，作者施正鋒 這樣論述：

　　由威權走向民主，是為了要確保人民的自由。匈牙利民族詩人裴多菲．山多爾的名言「生命誠可貴，愛情價更高，若為自由故，兩者皆可拋」，此刻聽來彌足珍貴。其實，除了本身存在固有的價值，自由同時也是達到其他更崇高目標的不可或缺條件，譬如每個人的自我實踐。在諸多基本自由當中，又以思想自由、言論自由、及媒體自由，是民主的最後一道防線。   　　本書從憲政改革、憲政體制、公投制度、政治整合、文化自治、罷免制度、代議政治等不同面向，探討、思考民主政治制度的現狀及展望。

台鐵訂票進入發燒排行的影片

影響消費者選擇台灣鐵道旅遊之關鍵因素 -使用AHP方法

為了解決台鐵訂票的問題，作者許則謙 這樣論述：

近年來鐵道旅遊型態已成觀光趨勢，交通部訂定2022年為鐵道旅遊年，將提供全新的旅遊移動體驗，讓民眾享受到鐵道旅遊的魅力！交通部臺灣鐵路局全力打造一個以鐵道為主的旅遊型態，透過優化升級異業結盟與區域整合，讓鐵道旅遊成為新時代旅遊趨勢，提升國人生活品質。 在消費者對於「交通也是旅遊體驗的一部分概念下」，消費者選購旅遊產品行為產生變化，消費者開始重視旅遊交通的過程中是否能更舒適、安全，且在選擇旅遊品上，開始注重旅遊的交通工具是否有特色，有無除了傳統遊覽車或汽車外更能體驗旅遊過程的方式，因此改以選擇鐵道旅遊。本研究想了解消費者選擇搭乘台鐵旅遊之關鍵因素，希望透過研究結果協助交通部臺灣鐵路管理局

與旅遊業者，開發更加符合及貼近消費者需求的產品，並有助業者擬定適宜的營銷方針。 本研究經文獻探討，找出影響消費者選擇搭乘台鐵旅遊之決策關鍵考量，建構出具五個構面和二十二項關鍵因素的層級架構，接著進行問卷調查，並以AHP層級法來加以分析。本研究結果顯示，影響消費者台鐵旅遊的關鍵構面排序為「政府政策構面」、「台鐵構面」、「路線構面」、「行銷構面」、「服務構面」。二十二項關鍵因素之前四名排序為「行程安排」、「安全舒適」、「景點」以及「食宿」。另外，本研究針對男性及女性受訪者之因素排序以Spearman等級相關檢定法進行差異比較，結果顯示男性和女性群體可合併進行討論。 最後，本研究依問卷結

果提出相關建議給予政府機關、交通部臺灣鐵路管理局與旅遊相關業者做為參考，以使其在開發產品時，能將消費者之關鍵因素納入產品開發之評估，以提升消費者購買之意願。

鐵道觀光：軌道經濟的鳴笛標

為了解決台鐵訂票的問題，作者周永暉 這樣論述：

　　近年來，各項軌道建設興起讓我們體認了軌道經濟的潛力與鐵道觀光的快速發展，在全球數位化、旅遊在地化及觀光永續化的國際趨勢下，UNWTO訂定2017為國際永續觀光發展年，接續歐洲力推2021鐵道旅遊年，以及台灣執行Tourism 2020永續觀光主題後，國內、外正有一股鐵道觀光的熱潮。當前鐵道觀光從傳統到創新，或從國際交流到網絡效應之指標中，鐵路列車彩繪觀光化及車站站區發展正展現了一波又一波聚集效益。   　　鐵道觀光與軌道經濟正如同銅板的兩面，相輔相成。因此，鐵道事業機構應將交通運輸角色予以重新定位，肩負起觀光旅遊的推動者、地方產業的連結者、旅遊供需的整合者，引領著旅遊業界迎接時代的新趨

勢。   本書特色   　　鐵道觀光與軌道經濟正如同銅板的兩面，相輔相成。故鐵道事業機構應將交通運輸角色予以重新定位，肩負起觀光旅遊的推動者、地方產業的連結者、旅遊供需的整合者，引領著旅遊業界迎接時代的新趨勢。   名人推薦   　　聯合推薦人 　　葉菊蘭［總統府資政、台灣觀光協會會長、前交通部部長］ 　　王國材［交通部部長］ 　　清野 智［JR東日本 前會長、JNTO理事長］ 　　根津嘉澄［東武鐵道集團社長、2019年榮獲臺灣觀光特別貢獻獎］ 　　毛治國［國立陽明交通大學榮譽教授、前行政院院長、前交通部部長、前交通部觀光局局長］ 　　杜 微［台灣軌道工程學會理事長、交通部臺灣鐵路管理局局長］

以電腦視覺及卷積神經網路建構河川疏濬場域運輸卡車車牌即時辨識系統

為了解決台鐵訂票的問題，作者劉家瑄 這樣論述：

提升河川疏濬工區智慧化，建立自動化監控系統，降低人為影響因素，可有效嚇阻及減低犯罪機率，並同時減輕人員工作負擔。智慧工地為運用人工智慧、傳感技術等科技以提升工作效率、降低人力需求、減少錯誤發生，乃全球工業4.0致力追求目標。由於台灣河川疏濬工程領域尚未全面拓展，故本研究規劃設計一疏濬工程智慧工地，依照不同區域之工作性質設計自動化流程。同時，從工區管理、設備維護、災害預防等層面進行考量，輔助智慧工地之規劃，使相關工作得以自動化執行。本研究初期以管制站工作自動化為目標，首先針對河川疏濬場域運輸卡車進入管制站時，以工區監控設備拍攝砂石車影像，以電腦視覺取得影像後，採用深度學習技術YOLOv3執行車

牌位置檢測，其平均精度均值(Mean Aveage Precision, mAP)達97.14，速度0.03秒/張。截取框選的車牌圖像另存並輸入至車牌字符數量分類模型，以CNN-L3、SRCS、VGG16神經網路結構判別車牌字符數量類別(6碼、7碼或8碼)，最佳模型CNN-L3的分類正確率達99.90%，速度為0.0315秒/張。再依分類結果將車牌影像傳至對應字符數量之識別字元模型，最佳模型CNN-L3正確率高於97.80%，速度0.0624-0.0781秒/張。整體辨識率93.73%，單碼識別率97.59%，速度0.3271秒/張。初期研發成果有利於疏濬工區的智慧化發展，如(1)藉由自動化監

控系統辨識砂石車車牌，雲端資訊管控進出工地車輛(2)協助工區管制站人員每日辨識上百輛砂石車及受工區塵土、砂石附著的車牌，提升識別速度，減少人為錯誤產生；(3)嚇阻不肖業者不法行為，避免相關同仁受暴力恐嚇威脅，降低犯罪風險。上述貢獻可減少人力、時間等耗費，且有效降低不法份子犯罪機會，並使第一線人員工作更為透明化、自動化、效率化。車牌辨識成果為管制站作業自動化的第一步，藉由後續系統功能持續開發，可使疏濬工程規劃與控制朝智慧工地目標邁進。