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另外網站內政部營建署人本道路資訊網--道路品質提升計畫也說明：本案係頭份交流道聯絡道(17號道路)拓寬及路面改善工程，主要為檢討交流道聯絡道拓寬、中央分隔島整合、標誌路名牌牌面整合、號誌電纜地下化及AC路面刨鋪等改善工程，為地方 ...
育達科技大學 資訊管理所 藍天雄、王耀宏所指導 林鈺璿的 應用資料分析探討高速公路攔停舉發與逕行舉發 執法方式對於違規事件關聯性之研究 （2020），提出頭份交流道關鍵因素是什麼，來自於高速公路、攔停舉發、逕行舉發、科技執法。
而第二篇論文國立陽明交通大學 運輸與物流管理學系 王晉元所指導 陳奕靜的 利用卷積神經網路預測國道路況之研究 （2020），提出因為有 卷積神經網路、路況預測、多元資料融合的重點而找出了 頭份交流道的解答。
最後網站[新聞] 國1頭份第2交流道案地方支持科東二路北橫公路全套則補充：苗栗縣政府委託增設國道1號頭份第二交流道可行性評估，地方意見支持科東二路、北橫公路增設全套交流道，將提報高速公路局審議。
中華民國都市計劃學會50週年專輯
為了解決頭份交流道 的問題，作者unknow 這樣論述：
頭份交流道進入發燒排行的影片
苗栗南庄老街想必是大家都知道也都去過的知名老街，Ann和榜哥不會說自己常常來南庄老街，因為它有點遠！不論是中山高-頭份交流道還是國道三號-寶山交流道前往過去都需要點時間(車程)才會到，所以我們是偶爾才會前往且時間絕對會選擇在9月份至11月份之間，在這個季節有個特殊的農產品正盛產。南庄老街位在苗栗縣南庄鄉，老街範圍主要以永昌宮前方的中正路及一旁的小巷弄到市場這區域為主，當地居民大多為客家人，所以在老街上吃喝的小吃美食都已客家米食為主軸。來到老街最夯的伴手禮就是特產桂花釀，但Ann不太會買這伴手禮，必走跳的景點有老街的百年郵局、乃木崎、老街尾端的洗衫坑、康濟吊橋等。
詳細圖文👉 https://haohui2017.com/lifestyle/miaoli-oldstreet/
●南庄百年郵局
營業時間：09:00~17:00
營業地址：苗栗縣南庄鄉文化路5號
營業電話：037-824553
●南庄情人巷、彩繪屋
營業時間：24小時
營業地址：位在永昌宮後方
●桂花朵朵
營業地址：苗栗縣南庄鄉東村23號
營業電話：0922-398808
●田媽媽豆花
營業地址：苗栗縣南庄鄉三灣南庄道路1號
●松鶴小吃店
營業時間：06:00~17:00
營業地址：苗栗縣南庄鄉民生街13-43號
營業電話：037-822435
●洗衫坑
營業時間：24小時
營業地址：桂花巷入口處(老街尾端)
●大甲月亮芋粿巧
營業地址：洗衫坑往桂花巷入口第一家
●桂花巷麵食店
營業時間：06:00~16:00(假日到19:00)
營業地址：苗栗縣南庄鄉中正路1巷2號
營業電話：037-821696
●楊媽媽豬籠粄客家米食
營業時間：11:00~17:30(假日到18:30)
營業地址：苗栗縣南庄鄉中正路26號
營業電話：0972-054150
●客家麻糬
營業地址：永昌宮樓梯前廣場
●永涼製冰廠
營業時間：07:00~21:00
營業地址：苗栗縣南庄鄉中正路47號
營業電話：037-822207
●乃木崎
地址：苗栗縣南庄鄉文化路10號
電話：037-823115
●桂花心語
營業時間：09:30~17:30
營業地址：苗栗縣南庄鄉文化路10號
營業電話：0933-974083
●丈母娘豆干
營業時間：09:00~18:00
營業地址：苗栗縣南庄鄉文化路3號
營業電話：037-822010
●紅妃木瓜
地址：7-ELEVEN 田野門市往南庄的沿路
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#南庄老街
#南庄老街必吃必買
應用資料分析探討高速公路攔停舉發與逕行舉發 執法方式對於違規事件關聯性之研究
為了解決頭份交流道 的問題，作者林鈺璿 這樣論述：
臺灣自從國道1號於1979年全線通車至今，已經建置有8條主要高速公路與1條高速公路聯絡道，逐漸成為超過1,000公里的高速公路路網系統。為維持交通順暢，需要對違規與不法行為加強取締。近年來隨著科技日新月異，導入科技化執法已經成為世界各國逐漸採用的方式。臺灣地區近年來也同樣在推動執法方式的轉型，目的在於將執法方式「以攔停舉發為主，逕行舉發為輔」轉型成「以逕行舉發為主，攔停舉發為輔」。本研究蒐集國內外相關文獻資料，選定國道1號苗栗地區頭份交流道至三義交流道路段作為研究標的，蒐集國道公路警察局委外違規案件查詢資料庫之違規取締明細資料，先進行資料整理後，再以統計方法進行歸納，利用獨立樣本t檢定與卡方
檢定等方式進行分析，探討科技執法導入前後之成效與影響。經分析數據發現，執法方式與時間因素及位置因素有關，執法方式科技化能夠彌補執法人力不足且不受時間與位置因素的限制，在增加取締量能的同時也能維持整體交通狀況的穩定，有效遏止違規。而違規的取締成效與時間因素及執法方式有關，不同種類違規會受到不同的執法方式與執法時間影響，進而在取締數量及成效顯現。雖然逕行舉發方便有效率，但受限於目前科學技術、法令規範下某些違規項目仍無法以逕行舉發為之，因此現場攔停舉發仍有其必要性。
利用卷積神經網路預測國道路況之研究
為了解決頭份交流道 的問題，作者陳奕靜 這樣論述：
交通路況預測為智慧型運輸系統中一個重要的課題。本研究目的為建構一套整合多元的偵測器以預測國道路況之模型。本研究使用高速公路總局之資料，包含VD與ETC資料，將兩者融合後透過卷積神經網路進行速率值之預測。本研究將VD與ETC資料進行兩種方法的融合，並繪製時空矩陣圖以輸入至卷積神經網路模型之中，進行國道未來速率之預測。實證研究結果顯示，單一資料與融合資料之平均MAE皆小於6，且在長時階預測上，融合資料較單一資料有更良好的預測結果，顯示本研究之資料融合方式以及預測模型可以有效預測國道之路況。