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共享經濟時代汽車運輸業管制政策變遷之研究：以Uber公司進入臺灣為例, 2013-2019

為了解決交通違規檢舉獎金2020的問題，作者施友淳 這樣論述：

Uber使用新興科技，主打共享經濟模式，以新型態經營汽車運輸業，在極短的時間內席捲全球，衝擊各國的汽車運輸業市場以及造成各國管制政策上的棘手問題。Uber在2013年進入臺灣市場，因為侵蝕到既有計程車的載客市場和秩序，引發計程車業者強烈的抗議，也讓我國政府祭出各式手段欲對其採取管制措施，在2017年Uber甚至曾與租賃業者合作。但在受到政府取締的同時，Uber也因為其低廉的價格、高品質的服務和便捷的叫車系統，在臺灣培養出一群死忠的乘客。究竟政府應如何因應新興科技的進入，如何在管制與開放中取得平衡，是一門高深的課題。本文觀察政府對於Uber政策之變遷狀況，並以3I理論進行分析，嘗試瞭解為何政府

在2013年到2019年間對於Uber之政策出現多次轉折，深入探討政策的制定和改變對相關利害關係人之影響。藉由蒐集立法院公報、相關媒體報導，並訪談13名曾參與或親身經歷Uber核心事務之人士，廣泛蒐集資料加以分析。本文認為政策變遷之關鍵，是政策網絡上的利益、理念和制度產生了變化，3個I之間相互影響，進而導致政策變遷。未來新興科技將不斷叩響臺灣市場的大門，政府應從Uber案例中發現既有法規永遠無法趕上科技的發展，僅能追隨其後，盡可能快速將法規完備並制定相關政策，要如何因應新型態產業的進入，在接納新科技和保護舊產業間取得均衡，讓新業者、傳統業者、消費者取得三贏，政府又能有效管制市場秩序，是為未來臺

灣政府的一大挑戰。

深度學習於變換車道違規辨識之研究

為了解決交通違規檢舉獎金2020的問題，作者杜顯文 這樣論述：

隨著行車記錄器的普及與交通安全意識的提升，2019 年民眾檢舉交通違規已達 87 萬 6074 件，交通大隊需耗費許多人力與時間處理驗證檢舉影片，違反了其業務的比例原則，交通部擬設檢舉天花板以減少業務量。而自 2015 年的 ILSVRC 比賽後，其冠軍的影像辨識錯誤率已經低於人類辨識的 5.1%了，故本研究提出方法利用深度學習技術查驗「國道未依規定變換車道」違規事實，以公正、自動化的方式降低驗證交通違規檢舉影片的人力成本。最後除了提出方法並實驗確實可行外，還對車輛辨識、後車燈狀態辨識、車道跨越辨識、違規變換車道辨識提出了從資料集製作到訓練模型、測試模型的整合解決方案，並且提供了各種評比數據

供未來建置參考。