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逢甲大學 綠色能源科技碩士學位學程 賴奇厚、王銘宏所指導 曾裕堯的 應用機器學習演算法之厭氧醱酵產甲烷速率預測模型 （2020），提出台北 公車 1031關鍵因素是什麼，來自於灰關聯分析、厭氧醱酵、人工智慧、機器學習、預測模型。

而第二篇論文東海大學 餐旅管理學系 朱惠玲所指導 李偉群的 探討餐飲業幸福企業與員工職場幸福感之關聯 （2019），提出因為有 幸福企業、幸福企業元素、職場幸福感的重點而找出了 台北 公車 1031的解答。

最後網站國立臺灣科技大學「 交通路線」 及「 校區平面圖則補充：南向北，沿羅斯福路往新店、或從永和經福和橋，進入台北市區公館附近後，行車至羅斯福路四段與基隆路. 交叉口，依圓環轉向北，看見台灣電力 ... 搭乘台北聯營公車：.

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汐止區文化里位在康誥坑溪沿岸，溪旁用櫻花樹打造「櫻花大道」，每到春天，整條步道處處能見粉色花瓣點綴溪邊，吸引大批遊客賞櫻。
櫻花大道上主要種植山櫻花，也有零星的吉野櫻、富士櫻，每到春天，兩側的櫻花樹就會繁盛地開花，花瓣也會像下雨般飄在空中，成為里內相當出名的拍照景點。
#新北景點 #汐止櫻花大道 #郊遊 #賞櫻花

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--- 交通資訊 ---
※ 開車：Google Map
輸入 https://goo.gl/maps/gBL33ap8ErG8RjAz6 ，可導航至櫻花大道步道新台五路一段端入口
※ 火車：
搭到「汐科」站，步行約5-10分鐘，可到達櫻花大道步道新台五路一段端入口
※ 公車：
中興巴士605新台五線、675、951、藍15；新北客運678；大都會客運823；欣欣客運907；基隆客運1031；免費市區巴士F901、F912、F915，搭到「連興街口」站，再步行170公尺，可到達櫻花大道步道新台五路一段端入口

--- Traffic Information ---
※ Driving ：
Use the Google Map link
https://goo.gl/maps/YXM69atsr9Di8yL79 to the trail entrance close to Section 1, Xintaiwu Road
※ Train ：
" Xike " Station, then walk 5 to 10 mins to the trail entrance close to Section 1, Xintaiwu Road
※ Bus：
Take Zhongxing Bus 605 Xintaiwu, 675, 951,B15, New Taipei Bus 678, Metropolitan Bus 823, Shin-Shin Bus 907,Keelung Bus 1031, free City Bus F901, F912, F915 to " Lianxing St. Intersection ", then walk 170 meters to the trail entrance close to Section 1, Xintaiwu Road

健行影片 https://bit.ly/30XNJBD
渡假村、飯店住宿 https://bit.ly/3fcCDh6
陽明山景點 https://bit.ly/2P3URqC
賞花系列 https://bit.ly/336ZOHj
夏天避暑清涼步道 https://bit.ly/2CYLRk4
兒童遊戲場 https://bit.ly/3f9qXf5
玩水系列 https://bit.ly/2Xab4Px
歷史建築古蹟 https://bit.ly/2BGNzWR
博物館 https://bit.ly/3094SZS
台北景點 https://bit.ly/39BY0HN
基隆景點 https://bit.ly/2PaYsDa
宜蘭景點 https://bit.ly/3098Mly
新北市瑞芳區景點 https://bit.ly/3368SMD
新北市淡水區景點 https://bit.ly/2D0q6R4
新北市石門區景點 https://bit.ly/2BHDCbJ
新北市萬里區景點 https://bit.ly/3gblYMx
新北市貢寮區景點 https://bit.ly/2X7JgLN
新北市汐止區景點 https://bit.ly/2D1Tp5B
新北市平溪區景點 https://bit.ly/3gejH2Z
台南景點 https://bit.ly/2Dh8fFm

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應用機器學習演算法之厭氧醱酵產甲烷速率預測模型

為了解決台北 公車 1031的問題，作者曾裕堯 這樣論述：

摘要 iiiAbstract v目錄 vii圖目錄 ix表目錄 xi第一章 緒論 11-1 研究背景 11-2 研究動機與目的 31-3 研究架構 6第二章 文獻回顧 82-1 生質能與微生物厭氧醱酵 82-1-1 生質能 82-1-2 厭氧醱酵 92-1-3 與厭氧醱酵相關的環境因子 102-2 機器學習(Machine Learning) 122-2-1 原理 122-2-2 機器學習演算法(Machine Learning Algorithm) 152-2-3 回歸演算法-優缺點說明 162-2-4 預測模型概念與步驟解析 182-3 機器學習應用於再生能源與厭氧醱酵產甲烷 202-3

-1 發電預測系統 (國內) 202-3-2 機器學習應用於再生能源 (國外) 212-3-3 機器學習應用於生物能源系統 (國外) 262-3-4 預測產沼氣量與產甲烷量 (國外) 32第三章 實驗材料與方法 353-1 硬體設備、軟體開發環境與演算法參數設定 353-2 實驗流程 353-3 預測模型資料的來源與介紹 373-3-1 蔗糖產氫數據 373-3-2 蔗糖產氫數據 – 模型特徵與標籤 393-3-3 豬糞尿廢水產甲烷數據 463-3-4 豬糞尿廢水產甲烷數據 – 模型特徵與標籤 473-4 資料前處理 543-4-1 數據的補值 543-4-2 特徵的正規化 553-5 使用灰

關聯分析決定特徵關聯性排序 553-6 機器學習演算法 583-6-1 支持向量機 (Support Vector Machine) 583-6-2 決策樹 (Decision Tree) 593-6-3 隨機森林 (Random Forest) 613-6-4 極端梯度提升 (eXtreme Gradient Boosting) 623-6-5 K-近鄰 (K Nearest Neighbor) 633-7 模型評價指標 643-7-1 Mean Square Error 643-7-2 R squared 65第四章 結果與討論 674-1 產氫速率預測模型 674-1-1 模型特徵關

聯性排序 674-1-2 預測模型適用性篩選-不同特徵數與演算法 684-1-3 使用MSE與R squared評估模型準確度 744-1-4 預測產氫速率 784-1-5 國外文獻探討 794-2 產甲烷速率預測模型 814-2-1 模型特徵關聯性排序 814-2-2 預測模型適用性篩選-不同特徵數與演算法 824-2-3 使用MSE與R squared評估模型準確度 884-2-4 預測產甲烷速率 924-3 模型應用 934-3-1 預測未來的產甲烷速率 934-3-2 國外文獻探討 95第五章 結論與建議 985-1 結論 985-2 建議 99中文參考文獻 101英文參考文獻 105

網路參考文獻 117附錄A 預測模型適用性篩選 120附錄B 預測模型程式碼 151

探討餐飲業幸福企業與員工職場幸福感之關聯

為了解決台北 公車 1031的問題，作者李偉群 這樣論述：

本研究目的為探索台灣餐飲業幸福企業的元素，瞭解餐飲從業人員對於目前所處企業幸福元素的重要性與滿意度缺口，進一步探討企業幸福元素滿意度與員工職場幸福感之關聯，以提供餐飲業打造幸福企業的建議。本研究採用探索性研究的進程，在研究方法上分為質化和量化兩階段。首先藉由文獻分析法與三位餐飲業管理階層幹部進行深度訪談，將其得到的資訊，協助發展與建構幸福企業元素與職場幸福感之量表，發放給現任餐飲從業人員，透過網路問卷總計收集200份有效問卷。應用重要度–績效表現分析法（IPA)，了解優先改善的幸福元素為「班別津貼」、「年終獎金」、「績效、業績獎金」、「同仁重大傷病慰問金」、「春酒.尾牙活動」、「員工餐/伙食

津貼」、「同仁休憩區」、「完善升遷制度」、「同理心對待」；根據迴歸分析結果得知「保險類福利滿意度」、「薪資/獎金/補助類福利滿意度」與「組織管理風格滿意度」皆會對與員工職場幸福感產生正向影響。並於結論向業界與學界提出對應的改善措施與未來建議。

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