道路工程的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

營建管理與工程查核實務

為了解決道路工程的問題，作者陳純森 這樣論述：

　　常言道：「工程的品質是作出來的，不是靠檢查出來的。」這是提升工程品質的最佳寫照。營建工程的管理要作出好的工程品質，就必須熟諳材料特性與施工的工法，從施工過程去預防所有的缺失。良好的施工構法可以預防品質的缺失、成本的浪費、工期的延宕與職業災害的發生等。如果忽略施工的工法，卻一昧著重查驗，品質的提升是非常有限的。    　　有感於此，作者從事工程歷經50年，積半個世紀之經驗，謹將個人所參與工程之心得略為整理，除作為平常自習之資料外，也作為教學之教材，亦可供相關業界之參考。   　　工程之推動須具備完整之可行性計畫，從需求性、功能性、經濟性、效益性、安全性、實用性、影響性、維護性、未來性，並

應包括人才編組、地權取得、資金到位、技術克服、完工貢獻等詳細評估。   本書特色   　　本書彙整與工程相關之工程管理、工程材料、施工方法及品質管理，合併為完整之營建工程管理教材，並包括公有工程盛行之工程查核重點與缺失態樣。可供從事土木工程與建築工程相關人員之參考。

道路工程進入發燒排行的影片

整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統

為了解決道路工程的問題，作者丁修晨 這樣論述：

為了維護民生及企業用的管線，政府不得不經常進行道路的開挖，但在修補與鋪設的過程中，有可能發生道路工程品質不一與氣候影響等情況，造成路面不平整、高低差等問題的發生，道路的不平整，不管是對機車駕駛還是汽車駕駛，都會影響到行車的體驗，以及機車騎士的安全，每年都能從新聞中看見，因道路顛簸或坑洞所造成的交通意外。機車騎士往往會因為不熟悉路況或是天色影響導致視線不佳，造成駕駛無法確切地得知路面情況，提前避開路面顛簸位置，進而發生危險。 本研究結合群眾智慧概念以及手機三軸加速度計(Accelerometer)的功能進行道路異常的資訊蒐集，在開發異常路面偵測APP的過程中，也同時進行了使用者意

願度的問卷調查，該問卷用於探討該異常路面偵測APP開發後是否會有民眾有意願使用，以及進行異常路面偵測APP的功能調整。本研究除了利用大眾都有的智慧型手機來進行路面偵測的作業，也結合群眾智慧之概念，透過群眾的力量，擴大蒐集資訊的範圍與資訊的準確率。

災難救援車大集合

為了解決道路工程的問題，作者小輪瀨護安 這樣論述：

　　地球越來越熱，水災、乾旱、颱風造成的災難很難預測， 　　還好有這些厲害的救援交通工具，把食物、飲水、急救人員送到現場。 　　《災難救援車大集合》讓小朋友從車頭、車尾和側面來觀察救援車輛如何運作，還有那些幫助大家的救災人員。 　　繼《道路工程車大集合》、《緊急救援車大集合》之後，最新的救援交通工具大集合！   　　波隆那兒童插畫展入圍作者小輪瀨護安最新推出《災難救援車大集合》。七種災難救援交通工具，一起登場，同樣透過三種視角——前車頭／車尾／側面，讓小讀者近距離觀察這些又酷又厲害的救援交通工具。分別是：救助器材車／中型水陸兩用車／抽水幫浦車／多用途卡車／特殊救護車／送水車和野戰廚房車。

  　　這些交通工具平時不常見到，但是一旦發生淹水、路基坍方，造成停水停電等不方便的事情，就需要這些救援工具，在最短的時間把救援人員和救援物資送到現場，減少損失。   　　除了這七種主要的救援交通工具，作者在書裡還穿插了更多的車車——負壓救護車、救護直升機、運送水陸兩用車的拖板車，餐車、行動圖書館等。 雖然沒有太多的文字和說明，但是作者把災難發生時人們的需求和救援人員的辛苦，都透過圖像讓讀者身歷其境的感受到。   　　這樣的發現閱讀方式和體會遠比文字的描述更直接、更深刻。 　　＊適讀年齡：3歲以上

應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格之影響

為了解決道路工程的問題，作者章毅 這樣論述：

隨著都市化的快速擴張，都市中的自然生態資源不斷減少，同時伴隨的是交通建設及經濟的快速發展，進而產生不同的都市景觀。以高度都市化的台北市而言，都市中的景觀環境也漸漸成為影響住宅單價的重要因子。然而，過去有許多學者探討都市景觀因子與住宅價格之間的關聯性，卻鮮少有應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格的影響，故為本研究之動機。本研究目的為建立一都市景觀因子的房價預測模型，藉由輸入都市景觀條件快速預測合理的住宅價格，可作為房地產買賣決策的參考工具。本研究經由文獻探討及專家訪談歸納出33個都市景觀因子，透過模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method)、迴歸分析(Regression)與單

因子變異數分析(ANONVA)篩選出11項對於住宅價格影響較大的因子，作為本研究的都市景觀評估準則。本研究分別應用資料探勘技術中的關聯規則(Association Rules)探討不同景觀因子間的關聯性，並找出低、中、高單價中最重要的景觀因子；以及應用類神經網路(Artificial Neural Network)建構一都市景觀因子的房價預測模型，而預測準確率最高能夠達到89%。