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國立高雄科技大學 資訊管理系 鄭進興所指導 詹明月的 應用區塊鏈技術建置疫苗預約施打與管理平台 （2021），提出1922預約平台關鍵因素是什麼，來自於區塊鏈、智能合約、Hyperledger Fabric、疫苗管理平台。
而第二篇論文國立交通大學 運輸與物流管理學系 盧宗成所指導 邱佳宜的 考量抵達時間隨機性之共享停車系統車位排程最佳化模式 （2018），提出因為有 共享停車位、排程問題、網路流量問題、隨機車輛抵達時間、多貨物網 路流量問題的重點而找出了 1922預約平台的解答。
1922預約平台進入發燒排行的影片
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根據三立新聞網的報導：【不過該商家提出的合格證明其實指的是「未檢出」而非「零檢出」，對此，藝人陳嘉行（焦糖）也痛批「這個在牛肉麵店老闆出示證件檢驗報告『未檢出——是萊劑殘留符合標準規範』（很重要的觀念）就已打臉那些蹭熱度的人的藍白政客。」他說，「未檢出」代表這些吃「有萊克多巴胺飼料」的美牛，肉品在進口到台灣時，儀器檢測「未檢出」萊劑殘留，或萊劑殘留在標準值內，絕對不是「0檢出」。】我實在很不想浪費我的智商跟這些低學歷不讀書的側翼（不是每個側翼都低學歷，有的是高學歷沒良知，但這個是低學歷沒有錯），文組不懂科學也就算了，還拿來鬥爭，是要多可笑？這世界上沒有零檢出這種東西，這是民進黨主張的反智標準！世界上所有的測量儀器都有極限值，你以為可以跟你中山大學研究所一樣忽然掰出一個粉絲團十萬讚不管智商多低都可以入學的標準嗎？儀器極限值裡面沒有出現結果，就表示以儀器的極限值沒有測出來，還有殘留在標準值裡面怎麼會叫未檢出？就是會出現數字，但那個數字符合你自己立法的標準啊！這麼不科學的屁話民進黨也要來掩護，還一堆叫側翼出來認知作戰統一口徑，簡直把人民當白痴，側翼是白癡但不是我們白癡啊！還標準值咧，呿。
另外，最近一堆新聞用標題作戰法，說甚麼高端大家搶打，不打就打不到了，說甚麼系統被弄到當機，說甚麼大家都愛，但如果真的大家都這麼愛，怎麼可能六十萬劑打來打去打不完，預約個半死一直往下開放，沒有就是沒有，是不是我數學又出錯啦？結果不是我數學不好，是刻意弄出來的啦！
看看中時對於新北的報導：【高端疫苗將於23日起開打，因預約人數不如預期，中央疫情流行指揮中心向下開放20歲到35歲預約，新北市副市長劉和然今在疫情說明會表示，新北市20到35歲民眾有83萬5千人，截至今天中午截止，有3萬6777人登記，登記率僅4.4％，代表有接近95％的20到35歲，並未選擇這次疫苗施打。而第六輪高端疫苗施打，新北市配發到15萬6048劑疫苗，截至今天中午共有10萬9271位預約施打，預約比例70.2％。】光登記就大概每二十五個人有一個登記，其他二十四個人都不想打，這樣叫做搶破頭？
好啦，接著又是三立新聞網的超科學報導：【苗栗縣議會在17日臨時會，國民黨團提臨時動議，內容是苗栗縣政府施打的疫苗必須經過國際認證才能給縣民施打，成為率先對國產疫苗不信任「開第一槍」的縣市。但中央1922疫苗預約平台第6輪高端疫苗預約登記，苗栗預約率竟衝破9成，苗栗縣議員曾玟學就說，苗栗縣民著實以數據打臉對國產苗的「不信任案」。】不聽不知道，一聽嚇一跳，九成ㄟ！苗栗縣民預約率衝破九成ㄟ，這都快比發雞排去領的比例要高啦！
就拿也有新聞公布數據的台中來比較好了
台中 苗栗
人口 282萬 54萬
意願登記 15.3萬(5.4%) 1.5萬(2.7%)
預約登記 6萬(2.1%) 0.688萬(1.27%)
他媽的，結果是有登記的只佔全苗栗人口數的2.7%，真正到最後預約登記的只有意願登記的47%!哪來甚麼九成啦!而且那則新聞連意願登記人數有多少都寫錯!洗地洗不乾淨很糟糕ㄟ!
根據聯合報的報導：【國產高端疫苗將在明天開打，由於其保護效力一直未正式公布，不少人對於其保護效力有疑慮，台大小兒感染科醫師李秉穎表示，高端疫苗與美國研發的Novavax疫苗都是屬於次蛋白疫苗，後者的保護效果可以達到90%，推估高端的保護效果應該也在85到90%之間，比起mRNA的95趴要差一點，但比腺病毒疫苗好。】馬的說喝符水都客氣了，今天國際笑秉的說法竟然沒有科學根據到路邊阿婆都想笑了，因為這判斷力完全沒有任何的科學實驗證據，就是李笑秉覺得都是屬於次蛋白疫苗，而高端差一點所以就推論出保護效果來了!保護力這連疾管署公布的高端的仿單都不敢寫ㄟ，結果他可以說都是次蛋白就是保護效果接近!那我跟金城武都是人類，所以我們魅力也接近嗎?
又是三立新聞網的報導:【今年4月2日，台鐵太魯閣號408次列車，因撞擊掉落邊坡的工程車，導致出軌發生嚴重事故，釀49人死亡、200多人輕重傷，事後外界紛紛要求釐清事故責任，工程車負責人李義祥被依法起訴。近期，運安會的調查報告出爐，主任楊宏智指出，太魯閣號事故除了人為疏失外，因該列車誤點6分鐘，認為如果當時準時發車，恐不會發生事故，甚至認為當時李義祥有嘗試要通報，可惜時間不足，表示「他已經盡力了」。】那天李義祥不該開工，不該加班，邊坡不該這麼沒有防護措施，貨車掉下去之後也沒下去示警，結果調查出來反而是誤點的問題，李義祥盡力了?獨立機構運安會是不是把自己當成政府維安會了?說好的中立調查呢?
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應用區塊鏈技術建置疫苗預約施打與管理平台
為了解決1922預約平台 的問題，作者詹明月 這樣論述：
在2019年間COVID-19疫情開始傳播，到了2020年蔓延到全球。目前2022年全世界仍然深陷COVID-19影響，而各國也不斷的研發專門針對COVID-19的疫苗，疫苗的預約施打與管理被各國高度的重視。國內疫苗預約施打與紀錄的平台也被開發與應用。有鑑於此，本研究提出加入區塊鏈技術來建構疫苗預約施打與管理平台，並以較為常見疫苗為主要應用標的，例如B型肝炎疫苗、H1N1流感疫苗這些較為常見的疫苗，實作出一個與COVID-19的疫苗有區別的平台。其中本研究使用Hyperledger Fabric區塊鏈的網路架構進行實作技術的基礎，讓使用者可以利用智能合約與區塊鏈網路進行溝通，只要在Hyper
ledger Fabric建構的網路中進行任何訊息交易，皆會留下紀錄，例如在疫苗預約施打與管理平台上修改個人的基本資料，或是新增個人要施打的疫苗資料等，在完成訊息交易後留下修改及新增紀錄，因此本研究可以達成區塊鏈理論中資料正確完整性的保全及可信賴之目的，再加上區塊鏈特性中的不可竄改，藉此保障使用者之資訊安全。
考量抵達時間隨機性之共享停車系統車位排程最佳化模式
為了解決1922預約平台 的問題，作者邱佳宜 這樣論述：
本研究從共享停車系統平台業者之立場，求解共享停車系統之停車位排程問題，透過導入預約制共享停車位機制改善都市停車位之問題。而在實務情況中，由於眾多不確定因素的影響，例如：交通與天氣狀況等，停車位預約需求者可能無法準時到達指定之停車位，因此，本研究為貼近實際情況，利用離散機率分布呈現車位需求者在抵達時間上之不確定性。本研究以共享停車系統平台業者期望利潤最大化為目標，依據問題特性建立車位流動網路(parking-space flow network)來呈現車位的使用狀態，並以車位流動網路為基礎發展隨機最佳化數學模式，此問題為多貨物網路流量問題。本研究使用C/C++語言建構程式搭配商用整數規劃軟體求
解，協助共享停車系統平台業者將車位指派給最適合之車位需求者。本研究以台北市大安區之共享停車系統為依據產生測試例題並進行數值分析，同時，為測試本研究所發展之隨機最佳化排程模式的穩健性，本研究透過模擬評估之方式，針對三種模型進行分析評估，包含手動排程(Manual assignment, MA)、確定性模型(Deterministic model, DM)、以及本研究所發展之隨機性模型(Stochastic model, SM)，模擬面對實際抵達狀況時，不同模型所產生之預先車位排程的穩健性，同時，本研究亦針對不同需求水準進行敏感度分析。由研究結果可得，隨機性模型(SM)所求得的預先停車位排程結果最
為穩健，且其平均滿足服務之車輛需求數最高。最後，透過研究結果提供共享停車系統平台業者在未來導入預約制停車位之建議，希望透過預約制度的引入，吸引更多民眾加入使用停車位共享系統平台機制，改善都市地區之停車問題。