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國立臺北科技大學 電機工程系 張陽郎、林敏勝所指導 蘇冠全的 機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究 （2021），提出台北市交通管制 查詢關鍵因素是什麼，來自於機器學習、深度學習、迴歸分析、分類分析、交通流量預測、交通速度預測。
而第二篇論文靜宜大學 法律學系 林淑雅所指導 吳政融的 機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點 （2018），提出因為有 機車路權限制、機車安全、禁行機車、兩段式左轉、車種分流的重點而找出了 台北市交通管制 查詢的解答。
台北市交通管制 查詢進入發燒排行的影片
＃記得打開ＣＣ字幕 ＃亂世用重典 ＃可能有反效果？
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各節重點：
00:47 【台灣的酒駕現況】
01:52 【其他國家怎麼罰酒駕？】
02:58 【為什麼重罰會有反效果？】
04:20 【酒駕的人都在想什麼？】
05:18 【除了事後重罰之外的其他防治手段】
06:20 【我們的觀點】
07:50 提問
08:02 結尾
08:13 掰比～別忘了訂閱～～～
【 製作團隊 】
｜企劃：土龍
｜腳本：土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：夯吉
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→ 失控的酒駕，重罰可以解決問題嗎？https://bit.ly/2tiaFey
→ 「為什麼家屬要承擔一輩子的哀傷？」遏止酒駕鞭刑、死刑有用嗎？執業律師這樣看…：https://bit.ly/2UQBHFx
→ 嚇阻理論維基百科：https://bit.ly/2tg15sx
→ 酒後駕駛維基百科：https://bit.ly/2TJUzG2
→ 遏止酒駕 歐盟有撇步：https://bit.ly/2TH5osA
→ 台灣史告訴你「鞭刑沒啥稀奇、亂世用重典不是重點」：https://bit.ly/2WUSXvm
→ 罰更多錢、加重刑責都沒用！酒駕的人到底在想什麼？：https://bit.ly/2WVTcWJ
→ 為何曾經超愛酒駕的日本人，現在都不敢了？他道出背後最驚人原因…：https://bit.ly/2BFbrqL
→ 【日本酒駕】罰一個不夠，可以罰第二個嗎？https://bit.ly/2RUs5HP
→ 酒駕是不是等於「殺人」？–法操經典文章選讀：https://bit.ly/2I3ye4Y
→ 挪威酒駕依身價罰款！ 妙齡女富豪要繳台幣91萬：https://bit.ly/2I3ye4Y
→ 「導致最多人傷亡的犯罪」 加拿大史上最嚴酒駕法今生效：https://bit.ly/2TPLZpa
→ 各國國家酒駕罰則。：https://bit.ly/2te8QPR
→ No.8 台灣酒駕罰的不夠重? 各國酒駕怎麼罰?：https://bit.ly/2Ss5wiS
→ 20170405 有話好說 洗大體、掃殯儀館！酒駕為何罰不怕？：https://bit.ly/2TKbtVg
→ 什麼是「酒駕三振條款」？https://bit.ly/2E4n2kv
→ 警政統計查詢網：https://bit.ly/2UQBTof
→ 酒駕傷亡統計：https://bit.ly/2WVLewY
→ 中華民國刑法185-3：https://bit.ly/2E3O9wd
→ 道路交通管理處罰條例35：https://bit.ly/2Glo2mL
→ 癌男睡不著酒駕！撞死無辜大二生、準新娘 家屬淚崩：https://bit.ly/2RTG1C7
【 延伸閱讀 】
→ 恐怖酒駕「傷亡大數據」！實際人數高出警方統計5倍以上：https://bit.ly/2BtTKu4
→ 從消費者決策行為，來看為什麼酒駕宣導總是無效：https://bit.ly/2DpXpJs
→ 【撲馬想想】 「犯罪減少」的政治語言：https://bit.ly/2WRfIjE
→ 【撲馬想想】從氣爆到豬油爆—台灣還能繼續爆下去嗎？https://bit.ly/2GBWPeI
→ 你想支持增修重刑，何不先支持你的腦袋？https://bit.ly/2teNNwt
→ 我們急需未注意車前狀況的立法—酒醉駕車的微實證考察：https://bit.ly/2titNJf
→ 難想像…車禍發生原因前10大 未依規定禮讓高居第二名：https://bit.ly/2ByIVqx
→ 十大致死車禍主因 94%錯在駕駛人過失：https://bit.ly/2GkWyxy
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【答案是D，其他】
警政署統計，2017年A1類道路交通事故（造成人員當場或24小時內死亡的交通事故）共1,434件，最嚴重前五名依序為：
1.「未依規定讓車」占14.02％
2.「違反號誌、標誌管制」占9.27％
3.「轉彎不當」占9％
4.「酒後駕車」占5.93％
5.「行人(或乘客)疏失」占4.53％
（詳情可見上面參考閱讀的資料）
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機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究
為了解決台北市交通管制 查詢 的問題，作者蘇冠全 這樣論述：
交通壅塞問題一直是台北市的重大難題，若要有效的預防塞車，就必須能夠準確地預測交通流量與速度。本論文將以應用機器學習相關技術於預測交通流量與速度為研究目標，所使用的機器學習模型包含有決策樹、隨機森林、K-近鄰演算法、以及多層感知機（深度神經網路），這些機器學習模型訓練所使用的資料集包含有台北市政府提供的交通資料集與中央氣象局提供的氣象資料集。本研究所使用的兩種預測交通流量與速度的方法為分類分析與迴歸分析。實驗結果顯示這些模型使用交通資訊結合氣象資訊的預測效果幾乎都比只有使用交通資訊的預測效果來的好。此外，在這些模型中，當考慮只有使用交通資訊時，多層感知機的預測效果最佳；當考慮使用交通資訊集結合
氣象資訊時，則以隨機森林的預測效果最佳。
機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點
為了解決台北市交通管制 查詢 的問題，作者吳政融 這樣論述：
機車為現今都市交通中，主要的運輸工具。更是目前交通事故傷亡中，最大占比之車種。而研究認為，機車之行駛態樣有別於汽車，更易與其他車輛產生衝突。因此政府提出限制機車路權，並以分流作為提升安全的手段。禁行機車為直線中主要分流的措施，兩段式左轉則為路口之分流措施。希望透過限制機車行駛空間，達到車種分流的目的。然而機車路權限制，目前缺乏設置標準。因此各地方政府在保守的選擇下，多半未妥善評估機車路權限制之手段是否合宜，即為設置。而桃園市塗銷禁行機車之試辦，發現可以降低4成的事故。因此機車路權限制之適當性，更受質疑。而機車路權限制的形成，與機車行駛特性有關外。本文透過歷史發展的角度切入，發現機車的盛行，與
我國經濟、產業發展有密切關係。但追求經濟發展之初，並未給予交通妥善的規劃。且在交通的發展上，選擇了以汽車為主的方向，成為現今交通之樣貌。本文透過分析機車路權限制手段發現，就統計上而言，並無明確減少事故的效果。且在比例原則的檢視上，禁行機車無明確的設置規範，也無研究證明能減少事故發生。再加上有侵害更小的手段存在，因此在違憲審查上，無法通過檢驗。故減少機車行駛空間，可能非減少機車事故的手段。而兩段式左轉，本文分析後認為，仍可作為路口之分流措施，但其設置仍有改進空間。而本文嘗試透過不同面向的分析，提出些許建議，期待能夠建立更安全的交通環境。