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逢甲大學 水利工程與資源保育學系 陳昶憲所指導 王怡婷的 開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究 （2020），提出台南羽球館ptt關鍵因素是什麼，來自於深度學習、Yolov4、水位辨識。

而第二篇論文國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 鄭友超所指導 林資盛的 高職機械科學生對機械電學實習科目學習意願與學習適應之研究 （2010），提出因為有 機械電學實習、學習意願、學習適應的重點而找出了 台南羽球館ptt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：

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開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究

為了解決台南羽球館ptt的問題，作者王怡婷 這樣論述：

隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度

學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。

高職機械科學生對機械電學實習科目學習意願與學習適應之研究

為了解決台南羽球館ptt的問題，作者林資盛 這樣論述：

本研究目的在探討高職機械科學生對機械電學實習科目學習意願與學習適應之現況與關係。研究母群為全國公立高職日校機械科一、二、三年級學生，以分層隨機抽樣進行抽樣調查，共發出1,120份問卷，回收之有效問卷為980份，有效回收率達87.5%。 本研究資料分析方法係採平均數、標準差、單因子變異數分析、Scheffé 事後比較法及皮爾森積差相關等統計方法加以分析處理，茲將本研究所得之結論敘述如下：一、機械電學實習之實施現況，以持中立看法者居多。二、機械科學生對機械電學實習科目之學習意願為「有意 願」；學習適應為「普通」。三、機械科學生會因學校地區、年級、就讀科別意願、課 程壓力、課程內

容難易及課程實用性，對機械電學實 習之學習意願有顯著差異。四、機械科學生會因學校地區、年級、學業成就、就讀科 別意願、課程壓力、課程內容難易及課程實用性，對 機械電學實習之學習適應有顯著差異。五、機械科學生對機械電學實習科目學習意願與學習適應， 彼此間具有顯著正相關。關鍵字：機械電學實習、學習意願、學習適應

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