每小時雨量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

看見台灣水生植物(彩色版)

為了解決每小時雨量的問題，作者李翠玲 這樣論述：

　　台灣由於海島氣候雨量豐沛孕育出約有四百多種水生植物，但目前已有四分之一列入稀有瀕危之紅皮書，亟需被社會大眾看見他們的美麗與所處危機。 　　 　　本書除了介紹代表日常與紅皮書之代表水生植物外，亦透過文學、生活應用、遊記、藝術與教學等形式呈現，以拓展水生與濕地植物的廣度與深度，促使水生植物更貼近人們生活而得以永續。

每小時雨量進入發燒排行的影片

人工智慧方法應用於淹水預測之研究

為了解決每小時雨量的問題，作者張登林 這樣論述：

當空間降雨量超過河川、區排與雨水下水道系統能負荷時，發生低窪地區發生淹水的風險就相對提高。若需要有好的空間降雨預報資料，方能有效對易淹水區域的掌握，提前預警與增加防災準備時間，追蹤可能淹水區域。因此，淹水預警之人工智慧應用與自動化接收空間降雨資訊更為重要。本研究建立AI Inception v3遷移學習之深度學習方法，利用時序空間降雨網格大量數據資料將其圖像化，應用在降雨-淹水關係上，將QPESUMS 實際降雨資訊，用蒙地卡羅法產生出6000場降雨事件，將流域內時雨量資料，經由QGIS程式轉成每小時雨量時序列分佈圖，每個小時製作一張降雨圖；另透過SOBEK淹水模式模擬6000場降雨事件之淹水

範圍，採用QGIS程式將其圖像化轉成每小時的淹水範圍圖，建立降水-淹水資料庫。應用時以當下臨前三小時(T - 1, T - 2, T - 3)及當時 (T)降雨分布條件，透過圖像化製作與比對降雨資料庫中最相似的降雨分布情況，找出所對應之淹水範圍圖，進而可快速預測出未來三小時(T + 1, T + 2, T + 3)淹水範圍。透過自動化設定雨量與淹水大數據資料進行學習與搜圖，最後則輸出與展示結果另一方面，因上述技術主要為預測區域淹水，若能利用遠端觀看技術（CCTV），再透過淹水影像辨識技術，可以得到驗證外，亦可追蹤災害發生情況。因此，整合影像辨識技術(OpenCV軟體影像辨識)、人工智慧之深度學

習之卷積神經網路 (CNN) inception v3遷移學習及物聯網(IoT)等技術，於實驗室、遠端CCTV資料與現場自建舊港島AI平台自動化展示系統監測水位變化，，以達自動化即時偵測判識之成效，快速有效對淹水區域的掌握。

看見台灣水生植物(黑白版)

為了解決每小時雨量的問題，作者李翠玲 這樣論述：

　　台灣由於海島氣候雨量豐沛孕育出約有四百多種水生植物，但目前已有四分之一列入稀有瀕危之紅皮書，亟需被社會大眾看見他們的美麗與所處危機。 　　 　　本書除了介紹代表日常與紅皮書之代表水生植物外，亦透過文學、生活應用、遊記、藝術與教學等形式呈現，以拓展水生與濕地植物的廣度與深度，促使水生植物更貼近人們生活而得以永續。