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國立臺北科技大學 工業設計系創新設計碩士班 王鴻祥所指導 翁羚育的 運用類比式設計的智慧垃圾清運服務模式 (2021),提出101捷運站2號出口關鍵因素是什麼,來自於類比式設計、循環經濟、產品服務系統、垃圾清運。

而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系在職專班 蔡志豐所指導 魏宏達的 使用資料探勘分類技術優化YouBike運補作業 (2016),提出因為有 資料探勘、監督式學習技術、微笑單車的重點而找出了 101捷運站2號出口的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了101捷運站2號出口,大家也想知道這些:

101捷運站2號出口進入發燒排行的影片

【免費的肺炎鏈球菌疫苗】服務電話:02-23754341

【打造老人共餐系統】服務電話:1999轉6966~6968

【擴大敬老卡的範圍】服務電話:1999轉6966~6968
敬老卡已經擴大使用範圍,長者們可以搭捷運、貓纜、計程車、YouBike和觀光巴士四處走走,另外像動物園、兒童樂園等公有場館,也可使用敬老卡。

【老人居家安全照護】服務電話:0800-894-580
伊甸基金會合作,協助檢視老人居家安全。這些問題,只要撥一通電話請專業人士過來看一看,就可以解決。低收入戶還有補助八萬元

【推動居家醫療服務】服務電話:1999 轉888
讓聯合醫院轉型為社區醫院,主提供走動式的服務,讓因行動不便而就醫困難的高齡病患,也獲得完善的醫療照護。
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④ 柯文哲 選前之夜
日期:11月23日(五)
時間:園遊會 16:00 晚會 18:00
地點:四四南村旁停車場(101捷運站2號出口)
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運用類比式設計的智慧垃圾清運服務模式

為了解決101捷運站2號出口的問題,作者翁羚育 這樣論述:

根據聯合國在2015年提出的「永續發展目標(SDGs)」17項全球複雜議題的架構,其中目標十一永續城市和社區。臺灣希望在2030年以前,減少都市對環境的有害影響,其中便包括都市廢棄物管理部分。經觀察發現目前臺北市政府所制定的垃圾處理流程,並不能滿足所有人需求,對於加班、出差、應酬、輪班、上課、行動不便等群眾,要達到定時定點丟垃圾的方式相對困難,進而選擇將家庭垃圾傾倒至公共垃圾桶中。本研究針對無法配合臺北市定時定點垃圾清運之族群進行網路問卷調查,有效問卷為61份,有81.9%的目標族群曾遇到過無法配合政府垃圾車的狀況,其中有16.4%的目標族群曾將家用垃圾棄置在公共垃圾桶中甚至是隨意棄置。從問

卷中得知目前政府無法滿足目標族群需求外,也不夠靈活提供其他解決方案,對於臺北市政府政策各項滿意度皆低於60%。而對於智慧垃圾清運服務模式有96.7%的人願意使用並支持,最為重視的部分為整體服務過程的體驗,如:App介面設計、機台操作介面與回收相關資訊提醒等。因此利用商業模型九宮格(Business Model Canvas)作為類比來源(Source),以類比式設計(Design-by-Analogy, DbA)尋找可映射到智慧垃圾清運服務模式的商業模式,並結合產品服務系統(Product-Service System, PSS),提出原型設計Bingo(智慧垃圾清運服務模式) App,給予目

標族群進行模擬測試,並以SUS系統易用性量表(System Usability Scale, SUS)進行Bingo APP設計驗證與分析,統計結果平均為77.5分,統計分數高於SUS標準均值68分,驗證結果:及格,區間值為C。根據系統易用性量表的評估標準,本次的服務模式優化與介面改善符合使用者需求與易用性,表示多數人對於此服務模式皆能接受,在操作上也容易理解,以此服務模式設計改善目標族群生活方式並完善循環利用等。

使用資料探勘分類技術優化YouBike運補作業

為了解決101捷運站2號出口的問題,作者魏宏達 這樣論述:

現今全球氣候變化極端,為維護生態及環境可永續發展,各國開始提倡節能減碳,無不希望以綠運輸的載具,作為城市交通運輸中的一環,藉此降低汽機車的使用,故公共自行車的概念應運而生。臺灣在城市在捷運和公車路網逐漸成型後,市民從捷運站及公車站到達目的地仍有一段距離,此距離走路太遠,坐車又太近。為了滿足市民最後一哩的需求,台北市政府於2009年3月推動公共自行車租賃系統YouBike,期以24小時便捷綠色運具服務取代私人運具,改善停車空間不足及尖峰時間交通壅塞情形,達到延伸大眾運輸服務範圍,突破公共運輸服務時間限制,但若站點無車可騎,將影響民眾使用意願,導致使用率降低。本研究著重在YouBike缺車站點分

析,依現有可蒐集到的開放資料(Open Data),如YouBike可借車數(每5分鐘一筆資料)、氣象局觀測資料、人事行政局國定假日行事曆,利用資料探勘監督式學習技術所分析出來的資訊,搭配BI視覺化工具,提供決策調度或執行人員運補時有所依據。實驗方法採用Apache Spark搭配Hadoop,將資料放入HDFS後執行資料前處理,並依Spark MLlib提供的機器學習演算法,進行不同分類技術的實驗。分類技術採用Naïve Bayes、支援向量機(SVM)、隨機森林(Random Forest)等演算法,分析其結果,以試圖獲得最佳YouBike補車調度預測模型,並以視覺化方式呈現模型預測之結果

以及台北市各YouBike站點當下及過去之情況。經過實驗結果得知,針對2015/06~2016/01年的訓練集資料,隨機森林演算法的表現最佳,在其資料集來源之屬性足夠之情況下,其AUC值普遍值達到0.87左右,具有較佳參考意義。因此,本研究建議未來在進行YouBike 缺車調度預測時,可以優先採用隨機森林演算法,以此優化YouBike 調度服務作業。