城市中的時空大數據(下):Case 2 調解成功預測與因素分析(區公所) 解答

by notalknote
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城市中的時空大數據(下):Case 2 調解成功預測與因素分析(區公所) 解答

1. 為提高司法調解效率,請問AI與大數據分析可以提供哪些功能?

  1. 找出重要調解因素
  2. 預測調解結果
  3. 推薦適當的調解員
  4. 以上皆是

2. 為評估大眾運輸新設路線,請問下列何者是影響載客量有因素?

  1. 現有路線競合關係
  2. 當地人口結構
  3. 周遭人群流量
  4. 以上皆是

3. 為提高司法調解效率,請問AI大數據是利用什麼分析方法,篩選重要的字詞,訓練模型,協助調解員提高案件成功率?

  1. 語音/文字分析
  2. 交叉分析
  3. 迴歸分析
  4. 以上皆是

4. 運用AI與大數據分析在智慧零售的案例中,通常使用什麼方式,蒐集大量的數據資料?

  1. 滿意度問卷調查
  2. 消費者定點打卡數據
  3. 街頭訪問
  4. 電話訪談

5. 在「污水下水道管渠維護預警系統」案例中,運用AI改善哪些工作流程,提升污水下水道維護的效率?

  1. 系統推薦維護的管段
  2. 放入CCTV(Closed – circuit TV)檢測裝置拍攝影片,上傳至雲端
  3. 物件辨識網路自動偵錯
  4. 以上皆是

6. 在「城市大眾運輸新設路線輔助規劃系統」案例中,請問大眾運輸新設路線需考量哪些因素?

  1. 路網限制
  2. 運輸需求
  3. 成本考量
  4. 以上皆是

7. 在「自動偵測改裝排氣管與高噪音車輛」案例中,為提高照片和影片的判讀精確度,請問在哪個流程花費最大量的時間?

  1. 資料蒐集
  2. 資料處理 標註和訓練
  3. 資料分析報告的判讀

8. 請問下列何者為城市時空數據未來的挑戰?

  1. 城市感知與數據收集
  2. 異構計算(Heterogeneous Computing)
  3. 混合系統(線上/離線資料混合)
  4. 以上皆是

9. 在「復康巴士自動排班系統」案例中,運用AI改善哪些工作項目,解決了排班耗時、乘客等候時間過長等問題?

  1. 自動化排班
  2. 乘車資訊透明化
  3. 動態調整巴士路線,彈性規劃載客
  4. 以上皆是

10. 民眾於網路打卡、留言也是城市大數據來源之一,但也可能衍生下列何項問題?

  1. 隱私權
  2. 非結構化的文字與圖像混雜不易判讀
  3. 被動地蒐集情資且非均勻分佈
  4. 以上皆是

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