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VD 交通的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦山口博寫的 完全圖解失智症 和許書耕、許修豪的 因應養護需求之省道公路佈設車輛偵測器位置選擇研究[101銘黃]都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自書泉 和交通部運輸研究所所出版 。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出VD 交通關鍵因素是什麼，來自於PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析。
而第二篇論文國立嘉義大學 獸醫學系研究所 郭鴻志、吳青芬所指導 蔣昕恆的 豬流行性下痢病毒核酸於田間豬場的環境分布 （2021），提出因為有 豬流行性下痢、環境監測、生物安全、生物安全評分、即時定量聚合酶鏈鎖反應的重點而找出了 VD 交通的解答。
完全圖解失智症
為了解決VD 交通 的問題，作者山口博 這樣論述：
利用分類，輕鬆了解失智症 同步學習病狀與解剖生理 了解失智症的檢查，以及藥物的相關知識 一般認為失智症是個相當棘手的疾病，其原因之一在於誘發失智症的疾病種類相當多。本書中將會依據以不同類型的失智症的外在特徵，為失智症進行分類。就如同電視劇和電影中，擁有鮮明色彩的角色都會讓觀眾留下深刻的印象。失智症也可以用「阿茲海默症型失智症的患者有〇〇特徵」的方式分類，讀者只要記得角色特徵就能加速對失智症的理解。
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決VD 交通 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。
因應養護需求之省道公路佈設車輛偵測器位置選擇研究[101銘黃]
為了解決VD 交通 的問題，作者許書耕、許修豪 這樣論述：
本研究係從公路主管機關管理需求著眼，擬訂省道佈設車輛偵測器(VD)設置地點篩選準則，並由省道既有交通量調查站中，依重車交通量準則以及日交通量準則初步篩選出設置車輛偵測器的候選位置，再經減量、增量程序合理調整設置地點。可提供公路總局設置車輛偵測器之參考。
豬流行性下痢病毒核酸於田間豬場的環境分布
為了解決VD 交通 的問題，作者蔣昕恆 這樣論述：
豬流行性下痢 (porcine epidemic diarrhea; PED) 引起豬隻急性嘔吐及下痢，因其在新生仔豬可造成高死亡率，故造成豬場嚴重損失，然而在台灣尚無商業化之疫苗，因此以生物安全措施預防及控制豬流行性下痢成為最根本之方法。本研究以即時定量聚合酶鏈鎖反應 (real-time quantitative polymerase chain reaction; real-time qPCR) 檢測4場PED爆發場與1場非爆發場環境中PEDV (porcine epidemic diarrhea virus; PEDV) 之病原核酸，尋找病原可能藏匿的地點，並透過問卷調查獲取有關養豬
場生物安全資料，了解養豬場生物安全等級現況，以評估試驗養豬場中可能的生物安全風險因子。本實驗共蒐集434個環境樣本，爆發場環境樣本的PEDV總體陽性率為39.2％ (149/380)，而非爆發場之所有樣本皆為陰性 (0/54)。於爆發場中，分娩舍之所有樣本，包含常在性的仔豬保溫地墊、隔門及教槽盤、母豬飲水乳頭及飼料槽、內部走廊、風扇開關、風扇葉片、水濂片、門把，可移動性的器械如：推車、注射器、畫記筆、場內工作人員之衣物、手及雨鞋，皆可檢測出PEDV核酸；且相較於未消毒的分娩舍，消毒後的分娩舍設施之檢測陽性率及病毒量皆較低。於保育舍及肉豬舍於本實驗並未檢測出PEDV核酸，但於分娩前母豬之糞便樣本
中，可檢測到病原的核酸。綜合上述，顯示於PED爆發場PEDV可能無所不在，且可能因棟舍消毒不完全，或於不完善的生物安全措施，藉由汙染區域或物品進行不同棟舍間或不同批次間的傳播。在問卷調查的結果中，多數豬場在清潔與消毒方面相對重視，但仍建議加強害蟲、害獸與鳥類的防治措施。另於實施生物安全措施後，也應進行環境監測等效果評估，以了解生物安全的實施成效。