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國立成功大學 建築學系 蔡耀賢所指導 葉秋瑜的 利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標 （2020），提出租用場地英文關鍵因素是什麼，來自於建築聲學、室內聲學指標、多功能空間、機器學習、監督式學習。

而第二篇論文國立高雄餐旅大學 觀光研究所 石岳峻所指導 魏晨硯的 以科技接受模式與創新擴散理論探討混合實境運動健身車之使用意願 （2019），提出因為有 科技接受模式、創新擴散理論、遠距臨場感、混合實境、健身車的重點而找出了 租用場地英文的解答。

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📌items in Video｜影片資訊📌
沒錯!!!打從決定要辦婚禮這件事以來腦中就只有美國渡假村這個場地😂
所以就趁小瞇休假趕緊抓他去看場地了！
我們兩個都好興奮也很滿意哈哈哈！

美國渡假村
http://www.americanvillage-taipei.com/
場地A 1956 Vintage
半戶外婚禮，最多可容納180人
場地B 草皮區 搭設全透明帳篷
全戶外場地，最多可容納300人
場地C 停車場，可作為戶外證婚區

場地租用午晚宴皆為78000

勾勾婚禮
https://www.facebook.com/ppwedding100/
與美國渡假村獨家專案合作
協辦婚禮外燴、場地搭設、桌椅提供等等
低消180人，每人NTD$2200+10%
低消150人，每人NTD$2380+10%

價格部分因有調整因素
最終價格以廠商/店家為主


Subtitles Wanted｜徵求中/英字幕小幫手🔛
如有意願幫忙製作中文/英文字幕的朋友
歡迎直接製作中文/英文字幕
附上上傳字幕教學：https://goo.gl/uBqJPm
英文製作完成後請來信 [email protected]
已認領字幕的影片就不需要再重複認領囉！


📽Equipment｜影音設備 📽
Camera 使用相機：Canon EOS M50+15-45mm/iphone 11 pro
Editing App 剪輯軟體：Final Cut Pro X


🔱About My Look｜今日妝容與搭配🔱
Foundation｜粉底: Shiseido資生堂國際櫃 超進化持久氣墊
Lipstick｜唇彩: Bobbi Brown 迷戀輕吻唇膏 #Cranberry
Eyelash Extensions｜睫毛: LashLab 忠孝店
Nail Art｜光療指甲: Lady's(nail/make up)
Hair｜髮色: Happy Hair市府店 設計師Winnie


Thanks for your watching!
xoxo💋

♪ Morning Station - Tokyo Music Walker.
*This video is not sponsored.

利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標

為了解決租用場地英文的問題，作者葉秋瑜 這樣論述：

在台灣，學校之禮堂、體育館、社區活動中心等中小型活動中心，常作為演奏、演唱及演講等多功能的使用。不同的使用行為應搭配不同的建築聲學設計基準，以確保包含迴響時間（RT）、語言清晰度（C50）、音樂清晰度（C80）、聲壓級（SPL）分布、語音清晰度（STI）等聲學指標滿足要求。在進行建築設計時，大多僅採用沙賓迴響時間公式進行確認（Sabine’s equation），此類估算公式雖然簡潔迅速，但是在計算過程中忽略很多細節。另外透過Odeon、Ease等室內聲學模擬軟體雖可得到較準確的分析，卻較為複雜且耗時，在實務設計上較少採用。本研究的目的，是藉由機器學習（Machine Learning）的方

式，提出聲學指標的預測模式，作為中小型活動中心進行室內裝修及設計時的簡易評估工具。首先確認聲學模擬軟體預測與現場實測之再現性，接著透過參數化設計方法生成800個空間樣本做為分析對象，採用Odeon進行模擬分析取得各項聲學指標的預測值，利用機器學習的監督式學習方法（Supervised Learning），透過空間基本的幾何訊息、材料特性、擺放位置等參數進行訓練後得到預測模型。將資料以80%及20%的比例分配給訓練集和測試集，並以測試集的資料樣本進行模型效能的評估，以確認預測模型的適用性。結果發現，透過GBDT及ANN演算法，在各項聲學指標的預測幾乎皆可達到JND ± 2以內的成效，在C50、C

80、STI及聲壓值分布差值的JND，更可達到 ± 1以內。其中迴響時間的預測以GBDT最為準確，相比於傳統之計算公式，其預測能力較好。其他聲學指標則以ANN的預測效果為最佳。透過此方法，可以建立方便迅速並具有精準度的聲學指標預測模型，不須透過建模及聲學模擬軟體即可得知空間中的各項聲學指標。

以科技接受模式與創新擴散理論探討混合實境運動健身車之使用意願

為了解決租用場地英文的問題，作者魏晨硯 這樣論述：

本研究以創新擴散理論（Innovation Diffusion Theory, IDT）為基礎，結合科技接受模式(Technology Acceptance Model, TAM) 藉此比較民眾對混合實境運動健身車及虛擬實境運動健身車之使用接受程度。以混合實境健身車及虛擬實境健身車進行實測，讓使用者體驗後，以問卷探究使用者日後繼續使用的意願。研究調查採取量化研究設計，發放正式問卷405份，以偏最小平方法（Partial Least Squares, PLS）驗證本研究架構之適用性，研究結果顯示：（1）遠距臨場感對於知覺易用有正向影響；（2）相對優勢對於使用態度有正向影響；（3）知覺易用性對於

使用態度無顯著影響；（4）相容性對於使用態度有正向影響；（5）可試用性對於使用態度有正向影響；（6）使用態度對於接受並推薦有正向影響；（7）相對優勢對於接受並推薦有正向影響。本研究之結果發現，不須配戴頭戴式裝置之混合實境健身車接受程度較需配戴頭戴式裝置之虛擬實境健身車高，且虛擬實境健身車較容易產生暈動症，希冀能提供觀光旅遊休閒業與相關開發廠商作為異業結合之參考，使其更加符合市場需求並延伸更多元的應用。

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