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小腳丫遊臺灣：親子同行樂活旅遊

為了解決宜蘭 爬蟲 店的問題，作者劉芷溱 這樣論述：

近250個景點，從0歲到6歲， 走遍全臺最優質、平價、親民的親子旅遊寶典！ 　　以地區分類，針對不同年齡層選擇適合的出遊地；輕鬆度過一個小孩盡情放電，大人安心充電的親子假期吧！ 　　哭鬧不休的 0 至 2 歲嬰幼兒：適合提供布書、質地柔軟的玩具、輕質積木、兒童餐具、哺乳室、遊戲區的親子館、親子餐廳。 　　「trouble 2、terrible 3」的 2 至 4 歲孩童：開始嘗試公園、農場等開放空間景點，牽著孩子的手來玩各地的特色溜滑梯，或體驗動物餵食、採果，也可參加簡易的 DIY 活動。 　　精力充沛的 4 至 6 歲小大人：動作靈敏，喜歡探險，迫不及待長大的他們，需要更

廣大活動範圍，觀光工廠、博物館、展示館等景點最適合這個年紀，在遊戲中學習更多知識。

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社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決宜蘭 爬蟲 店的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。

想住一輩子的家：好心情的家事空間、採光通風的老屋綠改造、老後也不擔憂的安心住宅

為了解決宜蘭 爬蟲 店的問題，作者林黛羚 這樣論述：

想住一輩子的家，讓人安住的好所在   料理、洗衣一樣能享受陽光、樹影、好風景，令人期待的家事空間 引風入室、空調不再，考量採光通風隔熱或生活故事的老屋改造 通用住家！共食、共老的安心居家空間 　　什麼樣的房子，讓人想要住一輩子？ 　　客廳明亮通風，假日只想待（呆）在家中； 　　通透大廚房＋餐廳，凝聚全家人的胃和心； 　　創造咖啡廳的fu，自家就能聊天下午茶； 　　門前庭院種上一棵大樹，納涼賞景甚至結果實； 　　從地板到天花，都是無毒材質讓人好放心。 　　◎料理、洗衣一樣能享受陽光、樹影、好風景，令人期待的家事空間 　　「家事勞動與生活起居共處，讓家庭成員可以在同一個空間進行不同的生

活節奏。」 　　做家事的空間不但不可或缺，還必須順暢舒適、有效率，活用精神及感官上的滿足，可以讓家事變得令人期待！把做家事當做全家的精華，最舒服的地方設計成以做家事為主、家庭互動為輔的空間，讓人對做家事產生好感與期待，家事應該是美好生活的一部分！ 　　◎引風入室、考量採光通風隔熱或生活故事的老屋改造 　　「同時兼顧通風、採光、視野及隔熱，不必再另外安裝冷暖空調跟除濕機，老屋安然度過了盛夏、寒流及梅雨季，沒有漏水、壁癌、悶熱，也沒發霉狀況，全家人既平安又滿足。」 　　雖然每間老屋屋型屋況不同，但都一樣有令人頭痛的問題，透過創意、挑戰、解決，讓每間老屋得以陪伴居者、扮演舒服的家，滿足生活需求、

美感夢想、採光通風、綠改造、甚至預算等。 　　◎通用住家！共老生活的安心住宅 　　「許願一個凝結時光流轉的家，陽光、空氣在室內好流動，用壁爐把溫暖守在空間裡，棉麻、拼布碎花散發柔和味道，紅眠床以懷舊表面突顯歲月痕跡，我用故我愛。」 　　高齡設計其實是「通用住宅設計」的一部分。以通用、全齡為出發點考量，就會包含到年長者的需求，也讓年輕一輩的家人，都能住得更安心、舒適。結合通用及無障礙的原則來設計，即使老後，只要還有能力自理，家中空間已經預設好的通用設計，將大幅減低空間中的不便及危險性。 　　「一棟簡單矮小平房，往外延伸的深簷與架高地板、讓人可以坐在地板邊緣發呆、晃著腳丫；室內地板是由簡單耐

操的木芯板舖成、低矮的天花板約2.5公尺高，屋頂沒有瓦片、應是平緩的單斜浪板屋頂......那個畫面呈現的整體氛圍，讓我感覺到和諧與流暢的氣氛，也許是我內心深處想住一輩子的家。 　　在你心裡，是否也有間想住一輩子的家？也許它就是你目前的住處、也許是另外一個住所、也許是荒廢的家族古厝。這個想住一輩子的家，它在這兒也在那兒，在心裡頭也在外頭，只等待我們發現它並塑造它。」 作者簡介 林黛羚 　　綽號阿羚，豐原人。記錄友善住居、工作場域及生活方式，並期許自己從記錄他人到實踐自己。喜歡散小步、喝小茶、旅小行、種小菜，希望將耕種當成喝茶一樣，成為日常生活的一部分。 　　至今記錄友善生活書籍包括

《這輩子一定要當一次農夫》、《好感辦公室：會說故事的空間》、《老屋綠改造》（以上自由之丘出版）、《樂在原木生活》、《蓋自然的家屋》、《改造老房子》及《蓋綠色的房子》等。 　　臉書粉絲專頁：〈林黛羚〉 　　部落格：alingling.blogspot.com 　　信箱：[email protected] Part 1 家事空間：體貼家人的好心情家事空間 01 做家事的人，是最幸福的人 地點：新北汐止 屋名：YS114 house 02 以新復舊、宜居安住的綠古厝 地點：金門珠山 屋名：里院 03 外合風雨土、家事生活，順勢順事 地點：新竹寶山 屋名：風厝 ◎採光通風的「家事

空間」創造愉悅的做家事心情 Part 2 改造老房子：採光通風兼創意的綠住宅 04 微隱於市 淡遊人間 地點：新北三峽 屋名：山間蘭若 05 重啟老屋與家人的微笑生活 地點：台北市 屋名：Old-New House 06 東有樹，西有磚，北有木，南有鄰，內有茶 地點：桃園市 屋名：茶米屋 07 八號小屋的插畫生活 地點：宜蘭羅東 屋名：8號小屋 ◎好空氣、有陽光的住家觀察 ◎改造樓梯間，讓透天厝及公寓變涼 Part 3 通用住家：老後也不擔憂的安心住宅 08 城鎮住宅群中的迷你森林 地點：台東市 屋名：養生宅 09 承租翻修老宿舍 六兄弟一圓母親養老夢 地點：雲林斗六 屋名：

熹微居 10 從市區到山居  女兒與母親一同養生共老 地點：南投埔里 屋名：住幸福 11 順逆皆順 桃源仙境 地點：台東延平 屋名：小巧陶器 ☆高齡住家設計的三大動線 ☆團體家屋，共食共老的九兄妹 自序 安住的好所在 　　前陣子的某天晚上，正當我快要睡著時，突然有個異常清晰的影像、就像投影機螢幕突然打開一樣，「啪！」的出現在我的腦海裡，那個畫面是一棟從未見過的房子，未來的我趴在房子窗邊小書桌上工作著，畫面只有房子的一個角落、其他都沒有帶到。 　　房子周遭包圍著中小型的喬木林，有著輕盈透光的樹冠、細緻的樹幹，疑似羊蹄甲或苦楝之類，所在地不明，有可能是在都市或市郊，不太像在深山。畫

面中的那個我，身體姿態是放鬆的、但精神上是專注於工作的。雖然沒有任何旁白、但那的確是我想住一輩子的家。大約三秒之後，畫面結束了。 　　那是一棟簡單矮小平房，往外延伸的深簷與架高地板、讓人可以坐在地板邊緣發呆、晃著腳丫。室內地板是由簡單耐操的木心板舖成、低矮的天花板約2.5公尺高，屋頂沒有瓦片、應是平緩的單斜浪板屋頂。我所看到的僅是一個角落，而那個角落是透明的、似乎沒有牆，「那蚊蟲怎麼辦？應該有裝紗網或玻璃吧？可能畫面看不清楚？」隔天醒來後，我在紙上試圖畫下腦海裡的房子，才發現很多細節已記不清楚。但我接下來也許會以它為藍圖，繼續構思發想，直到某天我遇到它或形塑它為止。因為，那個畫面呈現的整體氛

圍、以及我在那個場景中的心境，讓我感覺到和諧與流暢的氣氛，也許是我內心深處想住一輩子的家。 　　在你心裡，是否也有間想住一輩子的家？也許它就是你目前的住處、也許是另外一個住所、也許是荒廢的家族古厝。這個想住一輩子的家，它在這兒也在那兒，在心裡頭也在外頭，只等待我們發現它並塑造它。 　　我曾經租在永和金甌女中旁、一棟電梯大樓的小套房，雖然只有八坪大，但午後有陽光、從窗戶的斜角可看到新店溪、從捷運站經博愛街沿途是成排的小葉欖仁人行步道，在那段時期，小套房跟周遭環境，就讓獨自在台北工作的我、很有家感覺。透過這個經驗，我發現自己的心理狀態與人生階段，適合的住家也會不同，但隨著年紀增長，藉由一個固定

的居所（不限地點、不限是買或租），將更能積累出自己對住家的獨特期許。 　　這幾年我陸續蒐集的國內住家，除了台灣本島之外，還飛去金門，每個屋主對生活各有不同的想望與期許，其中。為了方便大家主題閱讀，我簡單歸類成三大主題，一是令人期待的家事空間、二是考量到採光通風或生活故事的老屋改造、三是共老生活的空間居家安排。 　　做家事通常是件不討喜卻又必須做的事。連續劇裡就常出現這樣的台詞：「我每天為全家洗衣煮飯打掃、為的是什麼？！」第一章，家事空間。屋主或設計師活用精神及感官上的滿足，可以讓家事變得令人期待！我看到其中有家庭把做家事當做一個家的精華，把全家最舒服的地方設計成以做家事為主、家庭互動為輔的

空間，讓人對做家事產生好感與期待，家事應該是美好生活的一部分，不是嗎？ 　　第二章，老屋改造。擔任了這二年的《台北老屋新生大獎》評審，我有機會看到台北市許多展現老屋風華的商空及文化空間。透過旅行，也住過國內許多以老屋為訴求的精采民宿。但若老屋要滿足「居住、家庭、長期生活」，則重點著墨就會從對外轉到對內，生活需求、美感夢想、採光通風、綠改造、甚至預算等考量，都要從老屋角度出發。因為每間老屋的屋況屋型都不同，相同的是每間老屋都有令人頭痛的問題，透過創意、挑戰、解決，讓每間老屋得以陪伴居者、扮演舒服的家。最近有不少屋主詢問要找誰幫忙評估老屋改造會不會影響結構，通常如果是評估整棟大樓或整排透天等社區

整體改建者，可找詢問各地的結構技師工會。如果是單一樓層或單戶，則可洽詢各地的土木技師工會。只要牽涉到結構性的變更，最好要先申請建照或雜項執照（看狀況）、以確保工程順利進行！ 　　第三章，關於老後與共老。我可以明顯感受到外婆從七十幾到八十幾歲的轉變，光是行動輔具就一直在轉換，從單純一根拐杖、四腳拐、助行器到輪椅，短短10年的驟變，就好似小孩子從零歲到10歲那樣的巨大，不僅生理上如此，心理上也越來越像孩子，常常發問、需要有人一直伴隨在側...這次的拜訪，有陪伴年老爸媽同時又實踐自己理想的，退休的女兒，以有限的預算，與母親實踐夢想中的山居田園生活。還有為了讓母親重溫兒時日式居所，六兄弟承租地方政府

的老宿舍，自費改造成家族招待所。 　　另一種是屋主替自己的未來著想，與建築師詳細討論生活習慣與未來計畫後，結合通用及無障礙的原則來設計自宅。即使老後，只要還有能力自理，家中空間已經預設好的通用設計，將大幅減低空間中的不便及危險性。 　　因應少子，共老是另外生活趨勢。兄弟姊妹、親朋好友，包下一整棟公寓或整排連棟透天，自成一個小社區，相互照應。聽起來很美好，但其中仍有許多「眉角」要磨合，這次有機會拜訪九兄妹的家族食堂，透過每日共同晚餐、閒話家常，讓這個家族情誼自然而長遠的維繫著。 微隱於市 淡遊人間地點：新北三峽屋名：山間蘭若 透過網路，我和樂樂聯繫上，看著她隨手拍的家中風景，恍如位於群山

峻嶺之中，加上室內都由家具簡樸佈置、看起來很有屋主自身的風格，於是我決定趁某次出差台北的回程、順道到現場拜訪。原本還擔心是不是要翻山越嶺才會抵達，但路程比我想像中還要簡單許多，是位於三峽山坡地社區裡，從板橋市區經過一段蜿蜒但不算難開的單線道路，約半小時就可以抵達。 他們家位於還蠻陡峭的山坡地的連棟社區，巷子走東西向，樂樂家正好座北朝南，因為陡坡的關係，一樓被墊高，必須走過一道略陡的階梯才能夠抵達一樓門口。門口掛著「入此門內  莫存知解」，屋主希望入此門內者皆能放下一切煩惱執著，享受山中的寧靜。 這房子在被樂樂接收前，已經閒置十年了。因為無人居住養護，在這種潮溼的山區，房子水泥牆面處處壁癌，鐵皮

增建的部份鏽蝕、外翻。二○一一年偶然一次去山上遊走的機會中看到了這棟房子，當下便決定在此蓋一間自己設計的家、築一個山居生活的夢。 「巨蟹座的我們，非常戀家。似乎在認識的第一天起、就一直在尋找一間山上的家。」阿國回想說，「樂樂希望住在山上，又不要太深山；附近要有住家，又不能太緊鄰。」在板橋市區已有公司及店面的他們，希望在近郊有個安靜的地方作為居所，「但又不能完全寂靜，因為樂樂實在是太懼怕山中的爬蟲類！這間房子正合我們的意，四周都有房子，但隔壁、對面都是空屋，從窗外可以遠眺山嵐，不過又不會被森林包圍。」看他們忙著解釋著大隱於市與小隱於野的中間值如何拿捏，實在可愛。 樂樂之前有過幫自己住家及公司、店

面裝潢設計的經驗，但她很快就發現，整棟透天的改造是截然不同的一件事。「當初單純以為只要把室內重新佈置、頂多拆掉幾面牆就好，結果完全不是這麼一回事！後來很多朋友看到房子改造完成的成果，請我幫他們的家重新改造，我都婉拒，實在太辛苦了！」樂樂自己回想起來都想笑，「買到便宜的老屋更要用心重建，光是抓漏、結構重整、重新改造的費用就快要比房子貴上一倍！你有走過斜斜的樓梯嗎？你看過裡面到處是柱子的住家嗎？二樓以上被前屋主隔來隔去、外加鐵皮增建，猶如走在迷宮裡面，有的走道通往nowhere，不知道它的存在目的是什麼。許多房間沒有窗戶、不見天日，空氣不流通，走在其中都可聞到濃濃的霉味與潮氣。」 

應用機器學習模型於食物設計之色彩辨識預測消費者偏好實務研究

為了解決宜蘭 爬蟲 店的問題，作者黃郁翔 這樣論述：

食物設計是自1997年開始自設計界萌芽的新興領域，米蘭工業設計學院(Scuola Politecnica di Design)在2015年正式推出食物設計碩士學位(Master in Food Design)。人類知覺體驗的相關探討涵蓋了視、嗅、聽、觸、味等知覺的體驗，長期以來一直受到各領域專家學者所關注，這當中又以視覺的色彩體驗引發最多的研究與探索。本研究使用網路爬蟲技術爬取Google Map上之台中美食圖片進行圖片色彩分析，並透過機器學習之K-means集群分析演算法來辨識每張圖片前三大比例之RGB色彩，透過RGB色彩來歸類劃分出10大HSV之色彩，並使用機器學習之邏輯斯迴歸(Logi

stic regression)、XGBoost、隨機森林(Random forest)、決策樹(Decision tree)、Lightgbm，來預測店家之Google Map上的評價為幾顆星，在測試資料集之準確分別為：邏輯迴歸：70.6%、決策樹：59.0%、隨機森林：69.6%、XGBoost：70.1%、LightGBM：70.1%，準確度最高之模型為邏輯迴歸，其準確度為70.6%，次高之模型為LightGBM與XGBoost，其準確度為70.1%。