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土地測量poly的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦清水建二,すずきひろし寫的 玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單! 和陳佑松,江軍的 營造工程管理全攻略【全新修訂版】：最詳細學術科試題解析，一次考取技術士證照都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自貝塔 和麥浩斯所出版 。
景文科技大學 視覺傳達設計系數位文創設計碩士班 楊文灝所指導 曾詠晶的 以UAV輔助3D數位化保存—以新竹車站為例 （2018），提出土地測量poly關鍵因素是什麼，來自於古蹟數位化保存、無人飛行載具、物理基礎渲染。
而第二篇論文國立政治大學 地政研究所 林老生所指導 黃鈞義的 以基因演算法優化最小二乘支持向量機於坐標轉換之研究 （2014），提出因為有 坐標轉換、最小二乘法支持向量機、六參數轉換、基因演算法的重點而找出了 土地測量poly的解答。
玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!
為了解決土地測量poly 的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：
用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！ 將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！ 日本字
源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！ ★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個
全領域通用字首， 再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr
ophy〔營養狀況〕 首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！ ★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽
象意涵以圖像化表現， 亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。 ★ 文科人也需要的理科英文單字！ 舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，
因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 此外，本
書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。
以UAV輔助3D數位化保存—以新竹車站為例
為了解決土地測量poly 的問題，作者曾詠晶 這樣論述：
臺灣有許多歷史建築，這些歷史建築已有百年以上的歷史，在文化資產上具有相當的歷史意義與紀念價值，然而古蹟因為形體較大加上不便於搬運，且容易因為自然風化或是遭遇天災、人禍等原因導致損壞與不完整。鑒於科技的進步，古蹟數位化保存是更安全、有效率的新世代保存方式，亦能達到永久保存的目的，同時也能多方面應用在展示及教育領域，因此作為古蹟數位化保存的三維模型之於實體建物的真實性與考究則相對重要。本研究主要針對古蹟3D數位化，以國定古蹟—新竹車站作為研究對象進行深入探討。透過無人飛行載具（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）了解UAV空拍影像在建築物數位化時的運用過程，並使用貼圖軟體以物
理基礎渲染（Physically Based Rendering，PBR）流程處理紋理貼圖，讓重建之三維古蹟模型能夠完整呈現質感，最後再將完整模型導入線上模型數位平臺進行虛擬展示。本研究透過數位化的概念與技術，將歷史建築資料整合空拍機的應用來達到3D數位保存與資訊交流之用途。空拍機可協助勘查古蹟地點之現況，以非接觸性的方式，快速取得現況歷史建築之概略經緯，有效讓後續軟體建模的精確度提高許多。實際重建完成之三維模型，導入至線上模型數位平臺展示，使歷史建築數位化成果能夠產生互動性及敘述其歷史意義，達到完整的歷史資料紀錄。
營造工程管理全攻略【全新修訂版】：最詳細學術科試題解析，一次考取技術士證照
為了解決土地測量poly 的問題，作者陳佑松,江軍 這樣論述：
2021年全新修訂版，新增109年術科題庫解析與學科題庫修訂 營造業工程人員、現場監工必備入門教本 取得內政部營建署工地主任執照最快捷徑 營造業的種類繁多，凡從事建築及土木工程之興建、改建、修繕等及其專門營造之行業均屬之。更包 含建築工程、土木工程業與專業營造業。營造業可以說是包山包海，也是社會發展的基礎行業，帶動 著許多相關產業的發展。隨著社會的進步與演進，大型的公共工程至私人建築工程皆蓬勃發展，營造 工程的水準也日益增高，複雜度與難度也顯著提升。 本書的撰寫模式按照勞動部之命題大綱，將內容精華重點編排為測量與放樣、結構體工程、契約規範、 施工計畫與管理、地下工程（含基礎工程
）、工程管理、假設工程與施工機具、勞工安全與衛生、基 本法令、機電與設備、土方工程、一般土建工程圖說之判讀與繪製等章節，並涵蓋甲乙級十多年來之 考古題及解析，由於術科之試題內容差異不大，且與國營考試及高普考、技師考試之施工法科目雷同， 希望能將本書提供給準備考試的考生一個完整的輪廓，通盤了解內容並順利通過考試。 本書特點： 1.學科試題重點解析，考題100% 全攻略 特別收錄完整技能檢定公告試題，並輔以重點詳解，讓考生能夠融會貫通，搭配共同科目於免費服務網站中，徹底掌握試題不遺漏。 2.術科完整收錄，準備考試全攻略 囊括完整的營造工程管理甲、乙級測試術科題目，依重點12 大單元完整收錄近十
二年來的題目，並彙整試題出題年份，提供考生掌握重要性與最常考題型。 3.搭配獨家術科模擬考加持，模擬考試全攻略 憑本書購買證明，可享有營造工程管理術科模擬考一次。提供考生最新出題擬真之模擬考題ABCD 四張考卷以及術科作答試卷，並會收到由老師綜合評分閱卷的評論與分數。 4.最新營造工程管理技術士試題全攻略 為助考生通盤了解甲級、乙級技術士的測驗重點內容，收錄技能檢定中心公告出題方向，並收錄108 年最新試題及精闢詳解，讓考生在最短時間內抓住答題趨勢。 5.讀書計畫與考試技巧全攻略 本書特別收錄許多考生考試時最常遇到的障礙，並將近年錄取率、考試時間掌握、申論題答題技巧、讀書計畫等內容一次大
公開，方便考生準備，百戰百勝。
以基因演算法優化最小二乘支持向量機於坐標轉換之研究
為了解決土地測量poly 的問題，作者黃鈞義 這樣論述：
由於採用的地球原子不同，目前，台灣地區有兩種坐標系統存在，TWD67(Taiwan Datum 1967) 和TWD97(Taiwan Datum 1997)。在應用上，必須進行不同地球原子間之坐標轉換。坐標轉換方面，有許多方法可供選擇，如六參數轉換、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)轉換等。最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)，為SVM的一種演算法，是一種非線性模型。LSSVM在運用上所需之參數少，能夠解決小樣本、非線性、高維度和局部極小點等問題。目前，LSSVM，已經被成功運用在影像分
類和統計迴歸等領域上。本研究將利用LSSVM採用不同之核函數：線性核函數(LIN)、多項式核函數(POLY)及徑向基核函數(RBF)進行TWD97和TWD67之坐標轉換。研究中並使用基因演算法來調整LSSVM的RBF核函數之系統參數(後略稱RBF+GA)，找出較佳之系統參數組合以進行坐標轉換。模擬與實測之地籍資料，將被用以測試LSSVM及六參數坐標轉換方法的轉換精度。研究結果顯示，RBF+GA在各實驗區之轉換精度優於參數優化前RBF之轉換精度，且RBF+GA之轉換精度也較六參數轉換之轉換精度高。進行參數優化後，RBF+GA相對於RBF的精度提升率如下：(1)模擬實驗區：參考點與檢核點數量比分別
為1：1、2：1、3：1、1：2及1：3時，精度提升率分別為15.2%、21.9%、33.2%、12.0%、11.7%；(2)真實實驗區：花蓮縣、台中市及台北市實驗區之精度提升率分別為20.1%、32.4% 、22.5%。