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一路向南：浪人醫師的徒步台灣西海岸

為了解決台中沙鹿天氣的問題，作者吳佳璇 這樣論述：

　　徒步台灣的念頭，在心裡蟄伏已久。 　　「騎車不是比較快？」門診護理師見我看診空檔常常掛在谷歌地圖上，忍不住提問。──吳佳璇 　　二○二○，新冠病毒大流行，世界移動暫停，台灣各地擠滿出不了國的人。經過蒸騰的夏日，徒步台灣的念頭又倏然出現。於是浪人醫師吳佳璇，脫下了醫師袍，來到行政院旁的十字路口，省道0公里，這裡是徒步壯遊的起點。其實出發前一晚，都還沒拿定主意，該走西岸還是東岸……只知道這趟旅程，一路向南。 　　↓一路向南↓ 　　從台一線省道0公里的車流湧動，走到恆春的國境之南 　　橫跨一年半的接力徒步，總長500公里 　　從一個人，走到一群人；穿越了四季、風土與歷史

　　一步步走成了我們腳底下的台灣      　　↓徒步說書人↓ 　　三井倉庫、樂生療養院、新竹動物園、新港社、秋茂園、和美默園、鹿港龍山寺 　　三秀園、西螺大橋、北港朝天宮、國聖燈塔、逍遙園、池上一郎文庫、「獅頭社戰役」現場 　　風土人情、古蹟景點，一路漫談台灣歷史 　　↓走路的人↓ 　　從一個人，走到一群人，從閒散輕裝，走到上癮重症 　　這裡沒有刻苦的徒步雞湯，但有結伴同行的人情百味 　　↑未完待續↑ 　　．．．一路向北．．． 名人推薦 　　＼推薦序／ 　　陳耀昌（台大醫學院名譽教授、《斯卡羅》原著作者） 　　傅裕惠（第九屆國藝會董事、劇場工作者與渴望走路的都市人） 　　小歐（四國遍

路同好會主持人、作家） 　　＼沿路推薦／ 　　木下諄一•作家│李偉文•牙醫師、作家、環保志工│徐銘謙•台灣千里步道協會副執行長│康文炳•資深編輯人│張景森•政務委員│ 陳錦煌•醫師、新港文教基金會創會董事長│黃崇凱•小說家│鄧惠文•精神科醫師、榮格心理分析師      　　「有劍有肝膽」。她別出心裁設計了一個「徒步、接力、深度」新模式，「全島而非環島」的新概念。――陳耀昌 　　我其實是會把她這一路向南、一路走入台灣的行動，視為一個最誠懇和最具企圖心的「環島行為藝術計畫」。――傅裕惠 　　與其說是一本台灣徒步遊記，不如說是一種生活模型，一種實踐哲學，更是一種走路體質的最佳範例。――小歐

台中沙鹿天氣進入發燒排行的影片

以多層感知器及徑向基底函數模式於臺灣地區空氣污染物濃度預測之研究

為了解決台中沙鹿天氣的問題，作者温修培 這樣論述：

因應世界的快速發展，導致污染物大量的產生，而空氣污染物更是傷害人體健康的主要因素之一，其中空氣污染物容易受到天氣條件而所改變，故應用類神經網路預測空氣污染物濃度更是我們需注重的議題。本研究於臺灣選取7個地區測站(萬華、沙鹿、線西、台南、小港、台東及馬公)之2014~2019年空氣污染物(CO、NOX、O3、PM2.5及PM10)，且輸入變數為12項天氣條件進行模擬，以2014~2018年資料作為模擬組，2019年資料作為測試組，其中馬公測站NOX及O3污染物資料由於2019年數據量不足，故此測站此兩種污染物研究年分改為2014~2018。使用3種類神經網路模式分別為多重線性回歸模式(mult

iple linear regression, MLR)、多層感知器(multilayer perceptron, MLP)及徑向基底函數(radial basis function, RBF)模式進行5種污染物濃度預測，並以2種評估指標分別為決定係數(coefficient of determination, R2)及均方根誤差(root mean square erroe, RMSE)以判別3種模式之優劣。針對本研究結果，以模式而言測試組R2得知3種模式於南部測站(台南及小港測站)模擬結果明顯比較其餘測站較佳，模擬結果最差則為台東測站，其中O3污染物明顯相較於其他污染物模擬結果為最差，其原

因本研究並無把前驅物(NOX及HC)納入輸入變數，故導致此污染物結果為最差。最終經評估指標RMSE比較結果顯示，於模擬組最佳模式大多顯示RBF模式為最佳，測試組則為MLP模式，而模擬組及測試組均顯示MLR模式模擬結果為最差，其原因為空氣污染物及天氣條件均為非線性關係，故用MLR模式為線性關係模式導致模擬效果為最差，但MLP及RBF模式均使用非線性關係進行模擬，故有較佳之模擬結果，其中MLP模式比RBF模式更合適模擬臺灣地區空氣污染物濃度。

大口吃遍台灣：小吃篇

為了解決台中沙鹿天氣的問題，作者阿松 這樣論述：

　　大口吃~　　不停地吃~　　豪邁的吃~　　看日本美食旅行家阿松走訪台灣大街小巷　　吃遍即使台灣人也從未吃過的巷弄美食 　　嚴選 90家正港台灣味　　Matsu 阿松 通通報給你知！！ 作者簡介 阿松(Matsu) 　　台灣國興衛視美食節目『大口吃遍台灣』主持人。　　目前為電視節目製作人、主持人。　　興趣：排球、馬拉松、游泳。

基於深度學習模型的細懸浮微粒濃度預測與分析

為了解決台中沙鹿天氣的問題，作者黃冠維 這樣論述：

隨著經濟發展與對生活品質意識的提升，民眾開始意識到環境品質的問題與嚴重性，其中又以細懸浮微粒對身體的影響最受到關注。對於細懸浮微粒濃度的研究，過去常利用統計迴歸模型，如時間序列(Time Series)、廣義加法模型(GAM)等方法，對其建構模型並預測。但因為資料特性複雜的關係，一般研究的效果並不理想。近年來，深度學習的各種模型蓬勃發展，均見應用在各種領域。深度學習在建模過程中有許多超參數(Hyperparameters)需要設定，過去是利用經驗法則或是窮舉法來設定超參數，但其缺點是須依賴大量的經驗，並且比較耗時。本研究將利用各種深度學習技術，分別為多層感知器模型(MLP)、循環門控單元模型

(GRU)、以循環門控單元模型及卷積神經網路模型(CNN)集成的兩種深度學習模型(集成I模型、集成II模型)，以環保署的各項監測資料為基礎，建立並比較各種預測模型。在模型建立與比較之前，以實驗設計方法針對模型超參數進行調校，分析超參數的影響並得到最佳組合，以建立最佳模型。研究中將利用平均絕對誤差(MAE)作為模型調整依據和預測能力的量化指標。研究結果顯示集成II模型能建立出較好的預測模型，其MAE為9.384。但是MLP模型的運算時間明顯短很多，而且其MAE也未有高出很多。如果運算時間是一個重要考量的話，MLP模型應該可以納入考慮。