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平均坡度 查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦許恆Mark,馬良Makoto寫的 解讀政府公告，薪水族也能買地創富 和詹氏書局編輯部的 營建法令輯要93年度合訂本都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自方智 和詹氏所出版 。
國立交通大學 土木工程系所 廖志中所指導 林建宇的 大規模崩塌潛勢區的形成原因初步探討 （2018），提出平均坡度 查詢關鍵因素是什麼，來自於大規模崩塌、重力邊坡變形、大規模崩塌潛勢區、形成機制。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 營建工程系 鄭明淵所指導 黃一峰的 應用人工智慧推論模式推估壩體變位量-以翡翠水庫大壩為例 （2015），提出因為有 人工智慧(AI)、資料採礦、自調適時間函數(ATF)、生物共生演算法(SOS)、演化式最小平方差支持向量機(ELSIM)、SOS-LSSVM、ELSIMT的重點而找出了 平均坡度 查詢的解答。
解讀政府公告，薪水族也能買地創富
為了解決平均坡度 查詢 的問題，作者許恆Mark,馬良Makoto 這樣論述：
數百次實戰經驗＋科學化數據分析，台灣書市第一本土地投資專業書！ 沒人脈、沒內線消息、無法變更地目、資金有限的上班族， 也有可能買地致富嗎？ 還是永遠只能心有不甘地看著財團炒地皮， 自己省吃儉用地買棟小公寓棲身？ 其實政府公告和各項公開資訊中，隱藏著無數化廢為寶的機會。 就算不靠關係、不走後門、沒有富爸爸， 你也能買對「飆地」，靠自己賺進千萬身價！ 一個你或許從沒想過的投資工具！ 兩個領薪水的工程師，投資過股票、期貨、債券，卻發現這些投資難免都會出現技術分析之外的暴起暴落，並非長期可穩定獲利的投資標的。在大量研究比對各式投資方法之後，他們驚覺：最
佳的投資工具竟然是每天踩在腳底下的土地，而且投資致富的密碼，就藏在政府公告裡！ 現在，他們要告訴你這個可複製、低風險、高報酬的投資祕技！ ★破除你對買地的迷思與心理障礙！ ．投資房產比投資土地好？ →錯！你應該選擇的是有潛力的土地，而不是價值被高估的房子！ ．大富買地，小富買房，土地是有錢人的玩意兒？ →錯！用買房子的錢，就可以投資土地了！ ．買土地要「靠關係」？ →錯！買賣土地的關鍵在本書要教你解讀的「資訊」和「工具」，而不是政商關係或小道消息！ ．買地一次要買一整大塊？ →錯！買地可以一次只買某個持分，並以零存整付的方式「存土地」，買賣上比房產還
有彈性！ ★土地投資五大致富階段，隨時可以進場！ 教你用「倒推法」判斷投資一塊土地是否合理，並在五大致富階段根據自己的需求選擇進場時機。 ★買地必勝三大要訣！ ．解讀公文、數據量化：該從哪些地方取得土地資訊？在政府發出的土地相關新聞稿或公告中看到哪些字眼時要特別留意？投資前後要注意追蹤哪些數字？ ．十二項地區發展指標，掌握土地增值原因 ．土地開發的十八項全方位分析 ★買地四步驟，讓土地買賣不再高深莫測！ 一步一步教你如何選擇標的、如何評估標的、如何執行交易、如何做投資規畫，帶你踏出買地的第一步，迎向致富新人生！ ★投資不能道聽塗說，自己做功課才是王道
！ 處理土地情資三大步驟，建立自己的買地祕笈！ 1.先掌握趨勢→也就是選擇你要投資的區域 例如，知道桃園捷運綠線「將會」經過中正藝文特區附近，就把投資標的鎖定在那一帶的非都更地。 2.再來要掌握大致方向→也就是你要投資的區段 例如，隨著幾次公文往返，大致已經畫出綠線的路線圖，就可以透過交叉比對地政局、都市發展局和交通局的資料了解那條路線經過的土地有哪些，然後圈選可以投資的標的。 3.最後抓住建設的目標→也就是確認你要投資的標的 例如，可以透過公文追蹤了解某項建設已經七、八成定案了，甚至觀察周邊狀況，包括建設公司正在量測土地、預定計畫區內的學校已經在遷校了等資訊
，確定投資目標。 請注意，以上各步驟所需的土地相關資訊都是公開的、可取得的，你缺的只是彙整、歸納和判斷的訣竅！ 名人推薦 ＊財經專家阮慕驊、林奇芬、劉憶如 齊聲推薦！
大規模崩塌潛勢區的形成原因初步探討
為了解決平均坡度 查詢 的問題，作者林建宇 這樣論述：
本研究針對林務局101年~104年，於大甲溪、濁水溪、濁水溪及高屏溪流域之國有林班地，圈繪出的2523處類型C大規模崩塌潛勢區重新建置潛勢區目錄，新增其地質、地形等相關因子進行統計分析，並針對其中24處中、高風險潛勢區進行形成原因探討及分類。根據因子統計分析結果，潛勢區面積集中在30公頃以下，平均高程在1000公尺~2500公尺，高程差集中在200公尺~600公尺，平均坡度大部分分布在30度~40度，地層主要岩性多為在板岩地層，地層之地質年代則多分布在中新世與漸新世，而潛勢區受河道影響程度高於構造影響，縱剖面坡型集中在平型與凸型，橫剖面坡型集中在直型，潛勢區上大多有坑溝侵蝕坡面。24處中、高
風險潛勢區經微地形判釋，依地形特徵因子，將潛勢區分為具重力變坡變形之地形特徵潛勢區、因重力邊坡變形引致buckling或toppling而轉化崩滑後堆積的潛勢區、純岩坡破壞後堆積的潛勢區(落石、順向坡)以及因坑溝下切、擴寬及向源侵蝕兩側及源頭邊坡破壞後之潛勢區。研究結果發現前三者皆受河道控制，且重力邊坡變形之潛勢區(第一、二類)需位在河流級序3以上之主要河道。而依其分類結果，中、高風險潛勢區大多曾發生過古崩滑。
營建法令輯要93年度合訂本
為了解決平均坡度 查詢 的問題，作者詹氏書局編輯部 這樣論述：
將93年度建築相關法律修正、新增與刪除部分，加以編輯和匯整，適合常需查詢相關法令者使用。
應用人工智慧推論模式推估壩體變位量-以翡翠水庫大壩為例
為了解決平均坡度 查詢 的問題，作者黃一峰 這樣論述：
臺灣地區，由於山地地形關係平均坡度陡峻，豪雨季節容易山洪暴漲氾濫成災，乾旱季節則見旱象危機無水可用，因此興建水庫和構築堰壩，成為政府重要水資源政策，除了蓄水及兼具河川整治與防洪減災功能外，更可創造發電、觀光附加價值。而在臺灣人口密度高居世界各國第2位情況下(國家人口數達1,000萬以上比較)，已構築大小不等的水庫及蓄水設施100餘座，各式堰壩更達200座以上。有鑑於國外曾發生多起水庫大壩潰堤，造成重大人員傷亡之慘劇，針對水壩安全性除了要求工程規劃、設計及施工之技術品質因素外，營運啟用的安全維護與管理更是永續水資源之不二法門，因此作好壩體變位量之監控，直接影響水庫設施運作之安全。本研究蒐集翡翠
水庫大壩歷年來監測資料，彙整分析可能影響壩體變位量之初步因子選項，利用統計軟體SPSS對初步因子與輸出變數(變位)進行相關性分析，客觀挑選出影響壩體變位量之重要因子作為研究模型的輸入參數，並應用不同的人工智慧理論，進行案例資料庫的學習訓練，再以各種推論模式進行測試，得到壩體變位量之預測成果值。為驗證各種人工智慧推論模式之預測準確性，本研究模擬壩體變位曲線，展現各種模型預測成果比較，並分別以線性相關係數(Linear Correlation Coefficient， R)、均方根誤差 (Root Mean Square Error， RMSE)、平均絕對誤差(Mean Absolute Erro
r， MAE)、平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error， MAPE)進行預測準確性之誤差衡量，最後再以綜合性指數(Synthesis Index, SI)做為整體成果評估標準而得到驗證結論，結果以「自調適時間函數之演化式最小平方差支持向量機推論模式」(ELSIMT)最佳。