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國立中正大學 歷史系研究所 張建俅所指導 林翊茹的 高玉樹與臺北市－－以競選與市政建設為中心（1951-1972） （2017），提出台北市復興北路38號關鍵因素是什麼，來自於高玉樹、臺北市、國民黨、地方自治、市政建設。

而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系碩士班 李達生所指導 王柏浤的 應用資訊熵於冰水主機之排程改善 （2014），提出因為有 排程改善、冰水主機的重點而找出了 台北市復興北路38號的解答。

最後網站膳魔師年終特賣會(2021/12/14~12/16)(復興北路38號)則補充：活動地點:台北市復興北路38號1樓. 因應防疫期間敬請配合: 現場採排隊制·配戴口罩、量額溫、酒精消毒後入場。 每次進場人數最多20人,進場後選購時間 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台北市復興北路38號，大家也想知道這些：

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高玉樹與臺北市－－以競選與市政建設為中心（1951-1972）

為了解決台北市復興北路38號的問題，作者林翊茹 這樣論述：

本篇論文以高玉樹先生為研究對象，在眾人的歷史記憶裡面──尤其非臺北市市民、年輕族群──高玉樹先生是位比較陌生的對象，而高玉樹在1950-1970年代所處的社會氛圍跟政治環境，對於非國民黨籍的政治人物，其政治生涯是相當嚴峻的，能夠以無黨籍身分當選如此重要的首都民選市長，這一點值得我們爬梳。高玉樹競選臺北市市長五次，又分別在1954 年、1964 年當選，兩次當選中間相隔10 年，透過報紙的報導與個人回憶錄的蛛絲馬跡，來看這段日子的沉潛對於高玉樹的政治生涯有什麼影響，高玉樹又是如何再次吸引選民支持，或者是在何種時空背景下能夠在首都臺北市打敗執政黨所推出的候選人。本文希望能將高玉樹從競選到當選的過

程作一回顧，整理出高玉樹與執政高層、國民黨部以及市議會的斡旋跟溝通；還有高玉樹對臺北市整體的規劃是怎樣進行，作出一個合理、有時間感的分析，同時檢視高玉樹任內政績對往後的臺北市有什麼影響，在形塑臺北市面貌時所選取的眾多方案是怎麼形成的，又是與怎樣的國家政策相輔相成，藉由高玉樹的例子，回顧臺灣地方自治是如何凝聚臺灣人對土地的認同、對於臺灣民主政治的發展呈現怎樣的意義，得以解答自己心中疑惑，提供閱讀者一些新的啟發。本文寫作方法主要參考高玉樹等人的回憶錄或自傳為背景，同時運用新聞報紙、雜誌的報導：國內部份使用《中央日報》、《聯合報》、《自立晚報》、《徵信新聞》（《中國時報》前身），以及香港出版的《新聞

週刊》，研究報刊記者如何解讀中央當局釋放出來的風向球，檢視高玉樹的市政建設與政績是否能跟臺北市民的感受產生共鳴；除了補充官報可能不會出現的內容，也能將官方與微弱民意作個比較。

應用資訊熵於冰水主機之排程改善

為了解決台北市復興北路38號的問題，作者王柏浤 這樣論述：

以往對於冰水主機的排程優化常使用類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)的方式，藉由輸入訓練資料(training data)來調整權重(weight)，最後產出最佳解；或是應用演算法(Algorithm)如：基因演算法(Genetic Algorithm, GA)藉由三個步驟：複製(reproduction)、交配(crossover)以及突變(mutation)來簡化系統。而上述的方式中使用者只能看得到結果，而過程只是一連串的權重調整，對於使用者來說並沒有什麼實質上的意義，而可信度只能靠統計分析來比對輸出的結果。ANN以及GA每次的學習及演化結果都不盡相

同，也無法將演化及學習的參數移植到另一套系統中執行，一但系統有變動就必須重新進行演算。所以本研究的目標是利用Information Entropy針對既有的冰水系統排程建立一個改善指標，讓管理者只需要利用指標就能判斷該運轉組合是否對於系統效率有應有的效能。

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