政府資料開放的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

媒體與資訊素養：數位公民培力

為了解決政府資料開放的問題，作者陳炳宏,柯舜智 這樣論述：

　　「為什麼光看新聞內容，就知道這是哪家媒體的報導？」、「您知道有些電視選舉新聞是候選人自己出錢買的嗎？」、「我可以在自己的FB公開講所有想說的話嗎？」、「我翻唱周杰倫的歌曲放在YouTube播放有沒有侵權？」如果您還不曉得這些問題的答案，這本書應該適合您閱讀。 　　當資訊和陽光、空氣、水一般，是民眾日常生活的重要必需品，「媒體與資訊素養」便成為現代數位公民所應具備的基本核心能力。 　　本書以傳統媒體與數位媒體作為解說主體，帶領讀者審視數位匯流下的媒體與資訊素養，再逐步深入解構媒體市場、媒體產權、廣告與收視率等傳播媒體生態；進而引導讀者理解媒體內容的產製、多元訊息的解讀

，以及傳播權、公共媒體、自媒體、媒體自律與媒體倫理規範等素養議題，從而建構完整且有系統的媒體與資訊素養知能，成為現代社會的數位公民。 名人推薦 　　鄭瑞城   教育部前部長 　　林東泰   臺灣師大前副校長 　　胡元輝   台灣事實查核教育基金會董事長 　　朱耀明   高雄師範大學工業科技教育學系特聘教授 　　黃俊儒   中正大學通識中心特聘教授        　　管中祥   中正大學傳播系教授 　　陳順孝   輔仁大學新聞傳播學系主任 　　黃聿清   世新大學廣電系助理教授 　　黃益中   高中公民教師 　　洪夢華   夢N國小社會總召 　　聯合推薦

政府資料開放進入發燒排行的影片

食品廣告違規行為數之研究－以行政法院判決為中心

為了解決政府資料開放的問題，作者王永慶 這樣論述：

對於違反行政法上義務者依法處罰，乃現代民主法治國家之基本原則，而「一行為不二罰」原則又稱禁止雙重處罰原則，係禁止國家就人民同一違法行為同時或先後予以多次處罰，是以違反行政法上義務之行為是否屬一行為，即連帶影響可否多次處罰的效果，攸關人民自由、權利至為重要。食品廣告是為達銷售目的利用傳播方式向多數人宣傳特定食品資訊之行為，雖涉及商業言論自由及財產權保障，然因食品屬供人飲食或咀嚼之產品及其原料，關乎人民身體健康，故國家對於食品廣告行為的保障程度並非絕對，為兼顧國民健康權維護，以事後監督之管理手段並兼採行政制裁與行政管制措施義務並存之立法規制。關於行政裁罰上行為數問題，在我國向來存有諸多爭論，不論

於學說或實務上均未有明顯共識之看法，食品廣告違規行為數亦然，本文除檢視行為數之各種見解外，特別探求食品廣告涉訟案件之行政法院判決，觀察審判實務上所持態度及其變化，得以瞭解近期之見已逐漸趨於一致的以食品安全衛生管理法行政罰行為數認定標準作為食品廣告違規行數數判斷上的準據。惟因食品安全衛生管理法行政罰行為數認定標準規定之內容仍有其未詳盡之處，不論是主管機關依該標準行政或行政法院依該標準審判，最後所認定的結果均存有相當分歧的現象，致執法公平性之目標仍無法有效落實，基此，本文提出建議方案，首由行為數認定標準之增修，更細節性的明定判斷上的步驟方式，俾供一致性的遵循，同時司法審判機關亦需力求判決見解歧異的

改善，至於居於執法端之主管行政機關及其公務人員，則應遵守依法行政原則，正確並且勿差別待遇的進行調查判斷及認定違規行為數，建立執法公平性，三者並進，人民權益方能確保。

空間分析：方法與應用(二版)

為了解決政府資料開放的問題，作者溫在弘 這樣論述：

　　本書系統性地介紹空間思考的概念與常用的分析方法，包括：空間思考的觀念、地圖繪製原則、空間的幾何關係、空間型態與群聚分析、地理變數的關聯分析與迴歸模型等主題。   　　書中的『地圖』透過數據科學的分析思維，提供讀者探索在空間資料背後所呈現的地理過程與意涵。   　　同時，新版內容新增常用的非監督式與監督式學習演算法，包括：DBSCAN、OPTICS等分群演算法、以及決策樹與隨機森林等預測分類演算法。   本書特色   　　1.循序漸進介紹各種分析方法的原理與應用實例。 　　2.全書採用ArcGIS Pro進行逐步的範例實作解說。 　　3.新版增加地理空間資料常用的機器學習演算法。

考量不同目標之綠色運具旅遊行程規劃 -以澎湖本島為例

為了解決政府資料開放的問題，作者蔡松翰 這樣論述：

　　本論文以澎湖本島為例，從事單人旅客旅程規劃與多人綠色運具選擇最佳化，全部僅使用綠色運具(電動機車、電動公車、共享單車與步行)進行低碳環保旅遊，以達到能源消耗、旅程時間與建置成本最小化的目的。研究中以全島32處景點、22處電動機車電池充電站、24處電動機車電池交換站、15條公車路線及各路線站牌為基礎設施，並假設22處共享單車租賃站設置地點於電池充電站附近。　　單人旅程規劃利用基因演算法配合旅行銷售員問題進行最佳化，以電動機車與步行，進行景點順序排程，求解最佳旅遊路線。多人綠色運具選擇利用單人旅程規劃的最佳旅遊路線為基礎，使用三種交通工具與步行的不同組合，包含1. 電動機車、公車與步行，2.

電動機車、共享單車與步行，3. 電動機車、公車、共享單車與步行，分別使用基因演算法與人工蜂群演算法進行綠色運具選擇最佳化，以達到降低能源消耗、旅程時間與建置成本的目的。　　經研究發現，在多人綠色運具選擇的能源消耗最小化中，使用案例1A能源消耗最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與共享單車為最佳組合，因騎乘共享單車不需消耗能量，對降低能耗有很大幫助。在多人綠色運具選擇的旅程時間最小化中，使用案例1A能源消耗最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與公車為最佳組合。電動機車與公車每公里能源消耗相近，而搭乘公車需等待時間，因此騎乘機車較節省旅程時間。在多人綠色運具選擇的建置成本最小化中，使用案例1B旅

程時間最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與公車為最佳組合，並且發現能耗較高時，建置成本降低。