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東吳大學 社會學系 劉維公所指導 吳冠霆的 東吳大學外雙溪校區地方感之營造：《找東溪》地方誌實作 （2021），提出雲林縣單一入口網關鍵因素是什麼，來自於地方誌、地方感、大學、非地方、地方創生、實作。

而第二篇論文中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 許珈瑄的 運用YOLO卷積神經網路演算法辨識香蕉葉健康程度 （2020），提出因為有 黃葉病、Google Colaboratory、LableImg、卷積神經網路、Open CV、YOLOv3的重點而找出了 雲林縣單一入口網的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了雲林縣單一入口網，大家也想知道這些：

東吳大學外雙溪校區地方感之營造：《找東溪》地方誌實作

為了解決雲林縣單一入口網的問題，作者吳冠霆 這樣論述：

「學生只是過客」，是2015年研究生剛來到東吳大學外雙溪校區時最常聽到的一句話。然而大學本就是具備多元意義的地方，再加上待在這6年的經驗，都使研究生相信學生不只是過客，而東吳大學外雙溪校區也不僅僅是個學習知識的空間，更是充滿多元認同的地方。對此，研究生提出本實作論文的兩大提案意識－建立學生與學校的連結為何有其必要性以及地方為何需要地方誌。 地方感是空間之所以成為地方的重點，而比起通用的政策，各個日本地方創生的成功案例都告訴我們，地方中的人及地方作為主體的討論更為重要。因此研究生透過田野調查訪談了14位已畢業學長姐及餐廳經營者，擬定一本屬於外雙溪校區的地方誌《找東溪》，除了匯聚在地聲音，

更帶著讀者透過不同的視角更認識地方。 《找東溪》參考《新莊騷》、《貢丸湯》、《大雄誌》、《緬甸街》等獨立工作室製作的地方誌編輯特色，並以4個大主題及42頁的內容記錄著外雙溪校區這個地方。作為一本獨立的地方刊物，《找東溪》充分地展現其獨立及多元的特質，以地方的日常讓讀者們看見地方的魅力，更寫下各個受訪者們與地方之間的獨特故事及認同，讓讀者們透過不同的視角更接近地方的真實。 以流動性為特質且僅強調其教學價值的官方內容，讓學校越來越像是個非地方，然而無論是陪伴學生們18年之久的鄧姐、貫穿校園的臨溪路，又或者城市中少見的自然景緻，都讓外雙溪校區成為獨一無二的地方。《找東溪》記錄下這些屬於地方的珍貴

資產，用多元的視角詮釋地方為地方注入活力，更帶著讀者們參與在地方之中，讓他們找到自己在外雙溪校區的地方感。

運用YOLO卷積神經網路演算法辨識香蕉葉健康程度

為了解決雲林縣單一入口網的問題，作者許珈瑄 這樣論述：

台灣香蕉產業在1967年正值台灣香蕉外銷全盛時期，占日本進口香蕉總量約82%，世界產量的4，在1971年後，菲律賓及中南美香蕉大量出口至日本市場，市場變化快速，當時台灣面臨黃葉病以及生產成本高導致進口成本也高、品質無法標準化。菲律賓種植香蕉成本較低以及大規模的種植、可依照市場需求提供小包裝做到品質標準化，種種原因導致台灣香蕉由外銷轉為內銷，台灣香蕉外銷地位被迅速超越。本研究應用深度學習影像辨識之基礎運用卷積神經網路演算法，利用香蕉葉面顏色來辨識是否染病，以下區分為健康葉面（葉面呈現綠色）及不健康葉面（葉面呈現黃褐色/黑色）。因新冠肺炎親自至現場考察拍攝圖片的資料有限，故本研究至網路蒐集後初始

數量有健康香蕉葉面50張；不健康香蕉葉面100張。藉由Open CV進行圖像形變方式增加初始資料集，最終訓練資料集數量為健康香蕉葉面500張；不健康香蕉葉面1000張，共1500張圖像，測試資料為從1500張隨機挑選40張。初步完成資料集後使用LableImg進行圖像標記作業完成後再將圖像分成兩個資料集放入雲端，藉由Google Colaboratory平台安裝Darknet框架訓練YOLOv3模型來辨識香蕉葉是否染病，將資料集1健康香蕉葉面500張放入模型訓練（迭代次數=300000）；資料集2不健康香蕉葉面1000張放入模型訓練（迭代次數=250000），訓練完成後，隨機挑選40張測試，測

試結果顯示健康香蕉葉面平均準確度約84.3%；不健康香蕉葉面準確率平均約84.6%，希望利用此方法提供相關單位來判別香蕉葉面是否染病。

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