即時交通事故資料的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削

為了解決即時交通事故資料的問題，作者PhilJones 這樣論述：

演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。   覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。   人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專

業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capita

lism）作者   讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者   在這本節奏明快的精

彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者   帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，

但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者   瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground）   令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

即時交通事故資料進入發燒排行的影片

職業與非職業駕駛因疲勞而產生之駕駛行為績效與風險差異之研究

為了解決即時交通事故資料的問題，作者邱郁茹 這樣論述：

本研究探討駕駛模擬器模擬職業駕駛與非職業駕駛在疲勞的狀態下，對於駕駛行為績效、周遭偵測任務績效與對道路事件風險評估問卷是否有差異。本實驗為2(駕駛：職業駕駛、非職業駕)*2(疲勞：下班、休假)*2(道路環境：複雜環境、簡單環境)*2(道路事件：突發道路事件、一般道路事件)混因子設計。受測者共26位，包含12位職業駕駛與14位非職業駕駛。透過下班後30分鐘有任務道路、休假時1小時無任務道路與30分鐘有任務道路，以及每次實驗後的道路事件風險問卷，收集受測者不同疲勞狀態下的駕駛行為績效、PDT績效、疲勞分數與道路事件風險問卷分數。本研究發現受測者在遇到道路事件時因負荷程度較高而導致PDT績效最差，

而受測者在休假時的疲勞分數均較高，但容易低估自己的疲勞程度，以至於發生危險行為的次數較多，其中，職業駕駛在休假時遇到道路事件的剎車反應時間比非職業駕駛長，發生危險行為的次數亦比非職業駕駛還多，故職業駕駛應更加重視自己的疲勞狀態，因為在職業駕駛長時間暴露在道路上，而實際道路上一定更加危險、更加難以預測。

構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2)：功能架構探討與系統規劃[111粉]

為了解決即時交通事故資料的問題，作者蘇昭銘,林良泰,王晉元,張建彥,黃啟倡,林至康,曾明德,張志鴻,何文基,游文松,侯珊瑜,吳姿樺,吳東凌,周家慶,何毓芬 這樣論述：

　　因應5G資通訊技術全球發展趨勢，並基於數位轉型及數位雙生等數位治理觀念，本計畫借鏡國際上對於智慧交通管理諸多新的探討，結合5G與AIoT相關跨域技術，提出「智慧交通數位神經中樞」之系統整體規劃構想，包括︰即時偵測、資料分析、預測模型、3D視覺化模型、人工智慧規劃決策模型、即時決策知識庫及即時處理反應機制等七項主要功能，並於計畫中，探討智慧交通數位神經中樞應如何從多元交通數據資料中，透過解析並提取出重要資訊，構建未來交通量資訊預測模式，再轉換為資訊服務進行發佈。   　　本計畫亦探討現有都市交通控制系統的通訊協定與控制，以及如何與國際主流車聯網通訊協定標準的無縫接軌，以因應自動駕駛車輛、

電信車聯網與人工智慧來臨的都市交通管理與標準化需求。並於本計畫驗證實作與路口燈號控制的號誌控制器統合運作，蒐集多元資訊提供行程規劃服務，於緊急車輛抵達路口前採用5G C-V2X傳輸設備與路側設施建立連線，提供優先號誌服務以確保緊急車輛優先安全通行路口，進而落實交通安全並提升緊急救援車輛之運作效率。