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國立雲林科技大學 工程科技研究所 潘乃欣所指導 孔仁奕的 基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構 （2020），提出金雅重劃區mobile01關鍵因素是什麼，來自於無人機、外牆瓷磚劣化、深度學習、卷積神經網路、自動檢測、物業管理。

而第二篇論文國立屏東科技大學 餐旅管理系 張慧珍所指導 賴韋允的 宅經濟下網路美食商店關鍵成功因素之研究 （2015），提出因為有 宅經濟、網路美食商店、人格特質、經營型態、關鍵成功因素的重點而找出了 金雅重劃區mobile01的解答。

最後網站金雅重劃區的房子值得買嗎? (第11頁) - Mobile01則補充：金雅重劃區 的房子值得買嗎? - 看不懂一堆人推竹北是推怎樣的XD活在平行時空嗎?竹北有些都方都6字頭了還再4字頭跟我說要買竹北XDD(新竹市第11頁)

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了金雅重劃區mobile01，大家也想知道這些：

基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構

為了解決金雅重劃區mobile01的問題，作者孔仁奕 這樣論述：

台灣目前進入一個建築物老化的時代，颱風與極端氣候等自然因素影響及工程施工品質不良、使用管理維護不當等人為因素的影響，導致建築物外牆磁磚脫落砸傷路人，而經常造成危害公共安全之事件，為避免此類憾事發生，因此建築外牆自動化檢測就顯得十分重要的，這不僅是維護建築物本體的安全，亦是維護住戶與行人之安全。本研究使用無人機與深度學習進行外牆磁磚劣化自動化檢測分類模型的建構，共選取了5,680張圖像作為模型訓練之數據集，採用經典的卷積網路VGG-16來進行模型訓練，訓練後分類模型測試結果，平均精確率為 88％，平均召回率為86%。外牆磁磚劣化自動化檢測分類後，針對剝落的外牆磚要進行維護修繕，其整體評估是至關

重要的，故再利用無人機拍攝外牆磁磚剝落之照片，經篩選後，選用500張照片作為訓練集之用，再採用VIA-2.0.8軟體，對500張外牆磁磚剝落照片，剝落之位置進行人工標註，共標註127,177個標註框。採用卷積神經網路Faster R-CNN作為研究模型，為了使訓練準度提高，將每張原始圖片切分12張，共6,000 張作為訓練集之用，經過456小時及200次的訓練後，完成收斂。運用卷積神經網路建立計算剝落面積模型，經過資料收集、彙整、標註、模型訓練、驗證及測試，以500個錨點（預選框）為最符合效益與效果，並最終導出預測磁磚剝落面積公式為 h × λ × w × λ 。運用無人機進行外牆檢測，在整

體費用上相對便宜，並且具有更高的移動性、節省檢查時間、操作更加容易、準確度亦不會因個人經驗或技能而有所差異，更能消弭檢查人員高空作業之危險因子，以達到檢查快速與修繕費用預估之自動化檢測目標。

宅經濟下網路美食商店關鍵成功因素之研究

為了解決金雅重劃區mobile01的問題，作者賴韋允 這樣論述：

大環境的經濟惡化與行動網路、智慧型手機的普及兩項因素催生下，促使宅經濟蓬勃發展。因此本研究想要探討宅經濟下網路美食商店關鍵成功因素。本研究之目的為一、歸納台灣網路美食商店的經營現況。二、彙整網路美食商店經營的關鍵成功因素。三、探討經營型態對於網路商店經營的關鍵成功因素之差異性。四、創業家人格特質對於網路商店經營的關鍵成功因素之關連性。五、推衍出網路美食商店經營關鍵成功因素之管理意涵，以提供網路美食商店經營者重要參考。本研究屬於探索性之研究性質，採用量化與質化混合設計的研究方法。質化研究以模糊德菲法與層級分析法進行資料的蒐集；量化研究以問卷的方式進行資料的蒐集分析。本研究共得出五點結論：(1

)台灣的網路美食商店的經營概況以原有實體店面增設網路商店為主要的經營型態，與文獻探討的網路商店經營狀況圖的數據比例不一致，且目前實體店面與虛擬店面的比例為6：4。(2)透過層級分析法得知「創業能力」對於網路美食商店經營成功是具有影響力。且以「個人特質」、「創業經營團隊」、「專業知識」、「財務控管能力」與「產品創新能力」等因素最為重要。(3)量化問卷分析結果顯示「網路商店」對於網路美食商店經營關鍵成功因素有很大的影響。各個構面間分別以「專業知識」、「聲譽/形象(品牌) 」、「財務控管能力」及「顧客服務」最為重要。(4)經營型態對網路商店的關鍵成功因素沒有差異。(5)親近型與開放學習型的人格特質比

較適合經營網路美食商店。期待能夠透過本研究之結果，提供網路美食的經營者相關因素的重要性參考，能夠在網路美食的市場中更加的順利經營，且能提升永續經營的機會。

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