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這兩本書分別來自懶鬼子英日語 和詹氏所出版 。
亞洲大學 財經法律學系 施茂林、唐淑美所指導 楊俊彥的 汽車貨運業法律風險管理實證研究 -以中連汽車貨運股份有限公司為題 （2021），提出昇立機車出租關鍵因素是什麼，來自於企業法律風險、風險成本、風險管理、辨識風險環境、風險評估、風險應對及管理、汽車貨運業。
而第二篇論文元智大學 機械工程學系 謝建興所指導 吳詩凱的 智能揀貨技術之技術驗證 （2021），提出因為有 Kinect深度相機、掃描器、Universal Robots機械手臂、卷積神經網路(CNN)的重點而找出了 昇立機車出租的解答。
臨時需要用到的一句話：日語會話辭典4,000(附1MP3)
為了解決昇立機車出租 的問題，作者須永賢一 這樣論述：
《臨時需要用到的一句話》 幫你說出你想說的話！ 無論是從早上起床到下班回家， 你所想講的生活會話，都能在本書找到！ 本書是你的「隨身日語翻譯機」， 讓你隨時都能找到說不出口的「那一句」！ 日常生活、職場應酬、人際互動、出國旅遊通通都適用！ 讓你馬上脫離窘境，展現超強日語功力！ 遇到日本人不再害怕， 讓你想說就說，暢所欲言！ 比課本還實用！ 全書皆由日籍老師須永賢一編寫，作者以日本人觀點，精心編寫最實用、最道地的日語會話！ 比字典還好用！ 不論國內或國外，室內或室外，臨時需要說日語時，保證能輕鬆應付！ 分類詳盡，查
找方便，隨時都能找到說不出口的「那一句」！ ★救急、速查、臨時需要！ 涵蓋「人際互動」、「日常生活」、「職場應酬」、「出國旅遊」四大主題， 共收錄208個狀況情境、4,000多句臨時應急句 ★24小時適用 從早上起床到下班回家，一天24小時所需要的日語會話，都能在本書中找到！ ★各年齡適用 主題多達208個，日常生活、職場、旅遊等完全適用，臨時需要說日語時，保證輕鬆應付！ ★4,000句會話全收錄 隨書附贈MP3，讀者可藉由MP3隨時進行會話練習，還能在急需時依情境迅速惡補！ 【使用說明】 1.全書共分4大部分，2
0個篇章 涵蓋人際互動、日常生活、職場應酬、出國旅遊四大主題，不論在國內、國外，和日本朋友洽談公事或哈拉閒聊，都能派上用場！ 2.共收錄208個狀況，4,000多句應急句 從早上起床到下班回家，一天24小時所需的日語生活會話，都能在本書中找到！ 3.全書會話MP3全收錄 本書特地邀請教學經驗豐富的日籍教師錄製全書音檔，讓你學到最正確的發音，跟著音檔一起唸，訓練聽力的同時也能矯正發音、增強口說。 4.中日對照，迅速翻譯 全書左右兩欄中日語對照，可依中文句意進行查找，迅速翻成適當的日文句子。 5.每句皆附編號，方便對照MP3 每個句子左方
的編號，有助於清楚對照MP3中的句子朗讀。 6.相關用語補充站 依不同的句子補充各類實用相關資料，包含單字、片語，或是日本人的特殊用法。 7.目錄詳盡，方便檢索 208個狀況分類檢索，可於關鍵時刻迅速查找使用。
汽車貨運業法律風險管理實證研究 -以中連汽車貨運股份有限公司為題
為了解決昇立機車出租 的問題，作者楊俊彥 這樣論述：
由於全球化、數位資訊化、現代化近程不斷擴張深化下的當今社會，現代經濟的快速發展，使公司企業面臨的各類風險日益凸顯，且已發生重大改變。由於風險引發國際大型企業或金融機構宣告破產倒閉或大範圍的金融危機屢屢爆發，社會經濟發展遭受重創，社會財富損失慘重，更令人驚覺企業經營者對於法律風險意識的低落。從而如何促進企業在國家或國際間之法律規制下正規經營，強化企業優良體質，減少法律風險的發生實現，避免造成不必要的營業損失甚至企業倒閉慘況，企業法律風險管理作業儼然已成為企業風險管理之重要課題。發展迄今之企業法律風險管理理論，是以講求運用科學方法，對於企業經營上可能發生危害之法律事件進行識別、分析、評價，然後採
行建議應對及監督，形成完整之企業法律風險管理體系。是本文選定國內汽車貨運業的中連貨運公司之單一企業，實際進行該企業法律風險之實證研究，同時因應政府將來對於汽車貨運業之政策，對國內汽車貨運業者之法律風險管理作業提出具體建議。同時藉由本文對中連貨運公司之實證研究作為範例，試圖建立企業法律風險分析與評價模型，爾後亦可據以針對各類企業之經營，實施其法律風險分析與評價。
營建法令輯要95年度合訂本
為了解決昇立機車出租 的問題，作者詹氏書局編輯部 這樣論述：
將95年度建築相關法律修正、新增與刪除部分，加以編輯和匯整，適合常需查詢相關法令者使用。
智能揀貨技術之技術驗證
為了解決昇立機車出租 的問題，作者吳詩凱 這樣論述：
隨著電商產業崛起與2019年開始肆虐全球的新冠肺（COVID-19）疫情，大幅改變民眾購物方式，人們只需動動手指就能購買到符合自身需求的商品，於此同時也衍生許多線上購物的缺失，例如：商品配送時間過長、商品與理想不符及退換貨客服問題等，其中以商品配送時間過長最讓人詬病。本研究為所羅門公司委託元智大學機械系驗證應用於物流倉儲業的智能揀貨技術設備。傳統物流業多採人工揀貨，常出現貨物分流錯誤、商品人為破損及取卸物效率低下等問題。若物流業導入此系統，預期能有效降低人力需求、提升分流效能，可使客戶及早收到購買之商品。本系統係透過Azure Kinect深度相機及Universal Robots機械手臂，
5分鐘能取卸30個貨品，藉由卷積神經網路 (CNN)智能學習系統，使手臂抓取精準度提升等優勢，本系統也使用掃描器來掃描物件條碼並紀錄產品編號，透過此設備之驗證研究過程，搭配混淆矩陣來分析此學習成果好與壞，揭示未來新穎智能揀貨技術的重要趨勢。