匝道交流道的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

交通工程(2版)

為了解決匝道交流道的問題，作者陳惠國,邱裕鈞,朱致遠 這樣論述：

　　交通工程為交通運輸領域之核心課程，其主要目的在於透過跨學域之專業訓練，藉由設計、工程與管理手段，創造一個優質的交通系統。因此，無論是交通系統之規劃者、設計者、建造者，以及營運者均必須充分了解交通工程與設計之精神與內容。本書內容除了新增靜態車流模式、交通寧靜區，緩衝設施等觀念，以強調傳統交通工程與設計的專業知識之外，也納入新進發展的先進知識與技術，全方位的考量足以兼顧不同性質讀者的需要。

匝道交流道進入發燒排行的影片

由蘭陽博物館《重見 ∕ 建 ∕ 現 漢本 – 發掘階段成果特展》論博物館的考古發掘展示

為了解決匝道交流道的問題，作者王佩珊 這樣論述：

《重見∕建∕現 漢本–發掘階段成果特展》，為臺灣少數發掘階段進行展出的考古遺址，考古發掘與展示方式隨著科技進步，展示方法與呈現有所不同，透過龐大考古研究與物件典藏，藉由博物館場域轉化成展示教育平台，推廣文化資產保存之重要性，促使民眾可參與討論公眾考古議題。本研究透過展覽活動實際參與，取得漢本特展參觀與教育推廣資料，訪談策展人、日本學者、展覽單位相關者，並實地訪察考古類型博物館等，進行一系列探討與分析。漢本遺址於2016年8月15日由文化部文化資產局指定公告為國定遺址。這樣因為重大工程與文化資產衝突下遺址保存之爭議，最終以複製之石砌現象及發掘出土遺留以「漢本特展」方式呈現於國人面前，展期201

7年8月10日至12月5日，為期103天的漢本特展總參觀人數達到63,735人，購票人數也達至50,390人，平均每日參觀人數619人與各類型議題展示比較，民眾對於漢本遺址關心度及好奇度有一定程度喜好。透過本次研究試圖瞭解「漢本特展」展示方法與呈現方式，並與國內外專業考古博物館展示進行比較。蘭陽博物館屬於綜合性博物館，以在地為核心目的，漢本遺址位於宜蘭境內，而考古知識又為認識地方的窗口，藉由考古知識傳達這片土地上過往的人群文化與生活型態，讓未來生活於此的人群保存珍貴歷史紀錄。透過展覽策展人展示的設計規劃，傳達其中文化內涵可從親身看展體會，展示的意涵，透過語導機、虛擬互動程式、互動裝置、圖文解說

、影片媒體、人員導覽、參與講座、教育活動、親子活動等，帶給展覽不同層次表現，在標新立異的世界裡，舊有與創新展示融合，藉由漢本特展展示對於公眾參與的能量大幅提升，臺灣應走向考古公共財為全民能有所「知」之型態，藉由考古展示永續發展，提升國民素養瞭解文化資產的重要性。

105年國道新建工程年刊

為了解決匝道交流道的問題，作者陳煜熏 這樣論述：

　　本局自79年成立，已邁入第28年。回顧105年各工程計畫辦理情形，國道1號桃園路段箱涵拓建工程於7月15日通車、國道6號舊正交流道改善工程於9月28日通車、代辦之臺灣高等法院檢察署「博愛(一)大樓立面整修工程」於5月20日完工、法務部廉政署「辦公廳舍遷移整修工程」於12月30日完工、教育部體育署「國家射擊訓練基地-公西靶場工程」於12月31日完工、桃園國際機場WC滑行道遷建及雙線化工程-機場地面燈光(AGL)助導航燈光系統、國道1號龜山蘆竹段箱涵拓建工程，分別於3月21日及9月8日開工、國道1號里程49k+120~49k+670南下鄰接工程、五楊高架楊梅校前路匝道工程，

及高雄港聯外高架道路工程-商港區銜接路廊B區段(新生路南段)、臺灣桃園國際機場WC滑行道遷建及雙線化工程等代辦工程，目前均積極施工中。金門大橋工程因原承攬廠商施工遲緩，經通知限期改善未果，於6月29日終止契約，接續工程採最有利標重新發包後，於12月28日開工；國道4號臺中環線豐原潭子段計畫要徑工程第C712標於12月29日決標，近期即將開工，其餘標段依既定期程持續辦理設計作業中；國道1號甲線計畫、國道7號高雄路段計畫俟完成二階環評範疇界定程序，將繼續推動後續作業。委託研究方面，完成公路隧道設計規範通盤編修工作、活性粉混凝土材料應用於橋梁工程之研究(二)等。

深度強化學習之高速公路主線與匝道聯合儀控策略—以國道5號為例

為了解決匝道交流道的問題，作者楊皓宇 這樣論述：

國道5號高速公路為聯絡台灣東部的重要道路，因直接穿越雪山山脈相較其他聯絡道路行車時間大幅減少，吸引許多遊客利用該道路前往宜花東地區旅遊，造成國道5號在周末常態性的壅塞。這些壅塞將導致高速公路運作的效率降低，帶來龐大的社會成本。而高公局為此也提出許多需求管理策略，如匝道儀控、機動開放路肩大客車專用道、主線儀控、高乘載管制等。高公局目前控制匝道及主線的儀控率的方法，是依據車流回堵的長度進行動態查表法。本研究認為當前之管理措施能加以改進，遂利用深度強化學習方法建構聯合儀控策略，達成減緩或避免雪山隧道內發生壅塞。深度強化學習可免除對交通模型的假設，且透過神經網路帶入具有時空特性的交通特徵資料，能針對

變化迅速的交通環境做出最佳決策。本研究提出深度強化學習結合ALINEA匝道儀控的聯合儀控模型，並藉由Vissim車流模擬軟體進行策略學習。主線儀控代理會觀察高速公路各路段的流量、速率及密度資料，即時做出最佳決策，並配合獨立運作的匝道儀控系統，共同控制高速公路儀控管理策略。本研究以最小化車輛旅行時間為目標，將負的路網車輛數作為學習獎勵。而為了防堵主線儀控造成高速公路主線嚴重的車流回堵，另加入主線等候車輛數做為學習懲罰。聯合儀控模型經過500回合的訓練，模型得以收斂，最後與高公局現行策略及MRC PI-ALINEA模型分別進行比較。本研究提出之聯合儀控策略與高公局現行策略相比，小客車效率平均下降1

.03%，大客車效率平均提升16.53%；與MRC PI-ALINEA模型相比小客車效率平均下降25.13 %，大客車效率平均提升25.09 %。顯示本研究能擴大小客車與大客車之旅行時間差異。而從時空速率圖分析，在啟動儀控後一個小時，本研究確實能有效舒緩雪山隧道內車流壅塞情形，並使路段平均速率達70kph。