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國立成功大學 建築學系 蔡耀賢所指導 葉秋瑜的 利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標 （2020），提出新竹活動中心租借關鍵因素是什麼，來自於建築聲學、室內聲學指標、多功能空間、機器學習、監督式學習。

而第二篇論文國立雲林科技大學 建築與室內設計系 曾思瑜所指導 陳竑宇的 社區關懷據點類型模式之探討-以雲林縣三十處社區照顧關懷據點為例 （2019），提出因為有 在地老化、社區照顧、社區照顧關懷據點、照顧服務的重點而找出了 新竹活動中心租借的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了新竹活動中心租借，大家也想知道這些：

利用機器學習預測多功能活動中心之室內聲學指標

為了解決新竹活動中心租借的問題，作者葉秋瑜 這樣論述：

在台灣，學校之禮堂、體育館、社區活動中心等中小型活動中心，常作為演奏、演唱及演講等多功能的使用。不同的使用行為應搭配不同的建築聲學設計基準，以確保包含迴響時間（RT）、語言清晰度（C50）、音樂清晰度（C80）、聲壓級（SPL）分布、語音清晰度（STI）等聲學指標滿足要求。在進行建築設計時，大多僅採用沙賓迴響時間公式進行確認（Sabine’s equation），此類估算公式雖然簡潔迅速，但是在計算過程中忽略很多細節。另外透過Odeon、Ease等室內聲學模擬軟體雖可得到較準確的分析，卻較為複雜且耗時，在實務設計上較少採用。本研究的目的，是藉由機器學習（Machine Learning）的方

式，提出聲學指標的預測模式，作為中小型活動中心進行室內裝修及設計時的簡易評估工具。首先確認聲學模擬軟體預測與現場實測之再現性，接著透過參數化設計方法生成800個空間樣本做為分析對象，採用Odeon進行模擬分析取得各項聲學指標的預測值，利用機器學習的監督式學習方法（Supervised Learning），透過空間基本的幾何訊息、材料特性、擺放位置等參數進行訓練後得到預測模型。將資料以80%及20%的比例分配給訓練集和測試集，並以測試集的資料樣本進行模型效能的評估，以確認預測模型的適用性。結果發現，透過GBDT及ANN演算法，在各項聲學指標的預測幾乎皆可達到JND ± 2以內的成效，在C50、C

80、STI及聲壓值分布差值的JND，更可達到 ± 1以內。其中迴響時間的預測以GBDT最為準確，相比於傳統之計算公式，其預測能力較好。其他聲學指標則以ANN的預測效果為最佳。透過此方法，可以建立方便迅速並具有精準度的聲學指標預測模型，不須透過建模及聲學模擬軟體即可得知空間中的各項聲學指標。

社區關懷據點類型模式之探討-以雲林縣三十處社區照顧關懷據點為例

為了解決新竹活動中心租借的問題，作者陳竑宇 這樣論述：

臺灣已進入高齡社會，隨著醫療技術不斷進步，我國有著人口平均壽命延長與出生率下降的現象，老年人口數與占有比率更是顯著成長，此現象又以老年人口比率偏高的嘉義縣、雲林縣與南投縣更為明顯，為了不增加子女負擔及因應高齡人口所帶來的問題，並維護高齡者的生活品質與尊嚴，社區中提供了課程、活動與餐食等相關服務，希望增加長者社會參與及人際交流的機會，也協助長者可於照護機能完善的環境中生活。因此政府提出老化相對應措施，除了針對65歲以上長者制定老人福利法，也推動設立「社區關懷照顧據點」希望達到在地老化、延緩老化及健康老化之功效，並提供包含家庭關懷訪視、電話問安諮詢及轉介服務、健康促進活動及餐飲相關至少三項服務項

目，期望以豐富的照顧模式長期發展據點。本研究以營運管理層面、軟體服務模式及硬體空間構成三個層面著手，分析雲林縣三十處社區照顧關懷據點的營運、服務與空間使用現況，以現場調查的方式進行現場拍照、測繪相關圖面，並訪談各單位相關負責人員，了解目前雲林縣之社區照顧關懷據點實際運狀況，歸納出不同營運主體經營的據點差異、發展及相關探討。研究結果得知:(1)社區發展協會多以里民、社區活動中心之多功能活動空間作為據點的主要活動場所；宗教團體多以教會無償提供的附屬空間作為據點的主要活動場所；公益團體多以私人擁有、租借及民宅空間作為據點主要活動場所。(2)社區發展協會的服務項目以關懷訪視健康促進與餐飲服務為主；宗教

團體與公益團體的服務項目多以關懷訪視、電話問安與健康促進為主。(3)整體而言雲林縣之社區照顧關懷據點多符合政府訂定之C級巷弄據點，提供便利性的照顧服務、初級預防功能及社會參與活動場域。

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