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國立陽明交通大學 工學院產業安全與防災學程 陳俊勳、徐一量所指導 邱鈺喬的 危害性化學品廢液安全管理制度探討-以噸桶(IBC)暫存風險為例 （2021），提出109機車交通事故統計關鍵因素是什麼，來自於化學品廢液、廢棄物暫存、消防安全、風險評估、噸桶。

而第二篇論文長庚大學 電機工程學系 魏一勤所指導 蘇永傑的 利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用 （2021），提出因為有 穿戴感測、機器學習、機車騎乘行為、神經網路的重點而找出了 109機車交通事故統計的解答。

最後網站109年人口政策與人口統計 - 第 198 頁 - Google 圖書結果則補充：這些差異影響到長者活動範圍、方式與負擔,也會因此產生不同交通事故狀況。總而言之,所應予關注並為因應的問題包括:尚未建構完善之高齡者親和性交通管理措施,以及交通 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了109機車交通事故統計，大家也想知道這些：

危害性化學品廢液安全管理制度探討-以噸桶(IBC)暫存風險為例

為了解決109機車交通事故統計的問題，作者邱鈺喬 這樣論述：

高科技產業為台灣經濟發展重點之一，新型態化學品不斷研發創新，其成份日趨複雜，製程廢液經設備機台管線傳送運輸至中央儲槽存放，由廢棄物清運廠商載運至廢棄物處理場進行回收再利用、生物分解或焚化等方式處理，然而廢棄物廠商核可處理項目及處理量受到許可證限制，當廢棄物處理場處理量過載、現行技術無法處理，或是事業單位因產能高峰使中央儲槽無法負荷時，會將化學品廢液由中央收集儲槽抽取至噸桶(Intermediate Bulk Container，IBC)暫存於廠內，等待下次清運的時間，倘若廢液暫存區域未有妥善防火規劃，對於廠內的消防安全性無疑是一大隱憂。本文研究方向為當事業單位產出的危害性廢液無法安排清運處理

，須由儲槽抽取至噸桶(IBC)後，存放於廠內閒置區域之暫存作業風險，並使用PrHA及SEMI S10風險矩陣來進行評估，針對風險等級3以上的作業流程擬定改善措施，以及探討國內廢棄物清除及處理機構比例差異現況、各國危害性廢棄物管理特色及法規差異，供主管機關未來作為危害性化學品廢液管理規範之參考依據。

利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用

為了解決109機車交通事故統計的問題，作者蘇永傑 這樣論述：

根據交通部統計資料顯示，機車為我國最主要之私人運具，考取機車駕照亦為多數國人年滿 18 歲時的「成年禮」，在機車駕駛人合法騎乘上路前，則必須考領機車駕駛執照，而考照除要參加講習、筆試外，尚需通過路考項目，現行機車路考主要檢測是否具備基本機車操作穩定性與熟悉道路類型的能力。儘管在汽車駕駛模式識別的分類方面已有許多研究成果，但針對機車騎乘模式樣態分類問題上的研究較少，也沒有關於機車路考騎乘樣態分類議題研究。為了實現這一點，本文以可穿戴感測裝置蒐集到的測量數據為基礎，提出了利用神經網路模型的演算法框架，將蒐集的原始數據透過濾波處理、特徵提取、特徵選擇與數據標籤等預處理後，並利用機器學習演算法進行評

估，用以實現識別機車「變換車道」、「加速」、「煞減速」、「轉彎」、「直行」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等騎乘動作類別，模型整體辨識準確率達 97.4%，其中各騎乘模式辨識準確率為變換車道 96.9%、加速 98.2%、煞減速 94.7%、轉彎 97.7%、直行 98%、左轉 98%、右轉97.4%、迴轉 98.1%等，顯示提出之方法可應用於辨識機車路考騎乘態樣上，達到良好的辨識效果。

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