公路車的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

一條線有多長?：生活中意想不到的116個數學謎題

為了解決公路車的問題，作者RobEastaway 這樣論述：

最受歡迎的生活數學暢銷書《為什麼公車一次來3班？》續作 116個隱藏在日常生活中，有趣又好玩的數學謎題！ 符合PISA數學素養精神，培養數感，打開你的數學腦！ 「對大多數的讀者來說，『只有在熟悉的環境背景中學習，才能真正理解數學。』…… 作者們所提出的問題儘管近乎『粗淺俚俗』，卻總是在最後提供了出人意表但又極有意義的解答，而擴充了我們的知識視野。…… 想要讓數學教學變得有趣一點的數學老師，本書絕對是值得珍藏的武林祕笈。」 ――臺灣師範大學數學系退休教授 洪萬生 兩點之間最短的距離不是直線？ 明明是兩個選一個，為什麼機率不是五五波？ 如何在方形中放入最多的圓形硬幣？ 慢速行駛高速公路，車

資會變多？ 如何精準估算傳染病感染人數？ 明年冬天，我會感冒嗎？ 電梯怎麼等這麼久還不來，走樓梯會不會比較快？ …… 我們的生活裡原來處處隱藏了數學魔術， 讓人驚呼「數學真是太有用、太有趣了」！ 你知道嗎？荒腔走板的歌聲也有可能是天籟美聲！利用數字1就能看破騙術，而且1%也能變成50%，還有堅守「37%原則」就可以覓得佳偶！ 你有沒有想過，為什麼一星期有七天？為什麼球員變強了，比賽卻輸了？八卦新聞為什麼散佈那麼快？為什麼頭彩得主很少獨贏？如何計算一個都市的平均車速？計乘車司機怎樣讓收入提到最高？……在我們的生活裡，隨處都是有趣的數學謎題。 　　 本書兩位作者是熱愛猜謎及解決數學問題的暢銷書

作家，而各行各業的專家也為本書助了一臂之力，例如知名的電梯公司主管解釋電梯升降的邏輯、倫敦運輸局專家揭開計程車表的奧祕，以及其他諸如手稿鑑定專家、傳染病醫療專家、流行音樂界專業人士等，讓本書具高度的娛樂性，同時提供權威的科普知識。 在生活中解答數學謎題，不但趣味橫生、驚奇不斷，更能培養最佳數感！  

公路車進入發燒排行的影片

大型重型機車騎士國內旅遊體驗之研究–以環島為例

為了解決公路車的問題，作者簡子偉 這樣論述：

大型重型機車是目前崛起的熱門交通工具，已成為流行的環島旅遊交通工具之一。本研究深度訪談11位大型重型機車騎士，探討其使用大型重型機車環島旅遊之經驗。訪談結果經內容分析可分為環島旅遊路徑、環島旅遊方式及騎士環島旅遊體驗三個構面：(1)環島旅遊路徑：包含環島使用公路、車道設備及狀況和大型重型機車路權體驗，可以提供或設計不同的路段行程，能夠提升重機騎乘體驗。(2)環島旅遊方式：包含主題式環島旅遊、環島時程及環島旅遊範圍，包括享受騎乘樂趣、可以分享騎乘經驗與技能等因素。(3)環島旅遊體驗：包含旅遊規劃、人際關係與自我，主要影響因素包括能夠獲得心情放鬆及愉快享受、能夠結交新朋友等因素。研究貢獻結果可供

政府相關部門及相關業者，為推動國內外大型重型機車騎士來臺旅遊之參考。

厭世機器人III：外星入侵應變對策

為了解決公路車的問題，作者MarthaWells 這樣論述：

機器人成功再就業，舊識和新威脅卻攜手找上門？ 幽默、感動、絕無冷場，科幻史上最眼神死的苦命機器人！ 讀者厭世共鳴度100%，看完齊呼：根本就是我！！！ 　　★ 科幻小說大獎：雨果獎、星雲獎、軌跡獎三冠得主 　　★ 榮獲美國圖書館協會艾力克斯獎、科技媒體《The Verge》年度最佳書籍 　　★ 各大書評齊聲盛讚，3.5萬讀者5星狂推 　　★ 特別收錄作者以曼莎博士視角書寫而成的短篇番外故事 　　當機器人生丟給你終極選項：默默忍受或激烈反擊 　　──反擊啦，哪次不反擊？ 　　居家維安、太空旅行、殺人放火皆適用的護衛型機器人面臨失業！ 　　應曼莎博士邀請，殺人機暫時停留在博士的母星，並接

下另一件探勘任務的護衛工作。 　　沒想到，本該回歸平靜的新生活瞬間變成狗血肥皂劇，殺人機不但得面對不受控的客戶、曼莎的煩人親戚，甚至是突然冒出的星際海盜？！ 　　當殺人機的人類合作對象（不是朋友，絕對不是朋友）被抓走，而另一名非人類∕非朋友（對，就是那個王八蛋）同時發出緊急求助，它被迫在自身惰性及激烈手段之間二擇一── 　　看來只能採取激烈手段了。 好評推薦 　　這臺眼神已死、熱愛肥皂劇的殺戮機器的冒險之旅，大概是目前市面上的科幻作品中最充滿人性的閱讀體驗了。──《全國公共廣播電台》書評 　　討喜、歡樂，毫無冷場又殺機四伏。──得獎科幻作者Kameron Hurley 　　作者賦予老套

劇情全新深度，讓機器人主角帶著不被允許的人性闖蕩其中。──《出版人週刊》星級書評 　　我已經等不及看續集了！──《The Verge》書評  

多模組深度學習模型應用於城市道路車流速率預測

為了解決公路車的問題，作者楊子賢 這樣論述：

用路人穿梭於城市都會區中，適當的交通管理措施與路徑規劃是避免交通壅塞與節省旅行時間的有效措施。要做到精確的管理與規劃首要目標是能對交通狀態能做預測。本研究利用高雄市交通局提供之車輛偵測器資料進行研究，提出多模組的深度學習預測模型。本研究提出之預測模型包含多個預測模組，模型在預測時除考量歷史交通外，亦將不同時空環境背景納入考量。研究中以集群分析法區別不同環境下的交通狀態，再分別對不同環境交通狀態訓練對應的預測模組，使模型預測時能根據時空環境差異以有適當的參數組合去捕捉重要的時空間特徵，以及校估各特徵間對應關係，以求準確將特徵轉換為預測結果。經實證研究結果顯示，本研究提出之多模組預測模型，預測未

來六小時內各時間段車流速率，可較未考慮時空環境狀態的單一模組預測模型有效的提升預測準確度。