公貓絕育時間的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

柴犬Nana和阿楞的幸福日常：與一狗二貓的三餐四季

為了解決公貓絕育時間的問題，作者阿楞 這樣論述：

　　★77萬人臉書熱烈追蹤！超人氣寵物柴犬Nana與爸爸阿楞，九年生活的精采點滴！ 　　★同場加映，橘寶、睡寶加入後的家庭生活！ 　　★【各界名人專家一致推薦！】電商女帝 邵庭、動物溝通者 春花媽、「胖孩成長日記」 胖胖麻、獸醫師 李侯承、柚子の父 視網膜、犬貓行為訓練師 Miki、眼球中央電視台共同創辦人 洪辰嫣（臥蠶）、毛孩攝影師 劉智豪、YouTuber經紀人 若茵   　　所有的相遇都不是偶然，Let’s 不汪此生！   　　夭壽可愛的奈奈，不僅會模仿人說「好餓喔」「阿公阿嬤」「I love you」，還是台灣第一隻會控制音量大小的柴犬。 　　Nana有柴犬的固執個性，也有像貓一樣

愛翹屁股討摸、玩逗貓棒，以及還會會走沙發背的貓性，而且只親貓不親狗。   　　遇到浪浪貓，Nana會鄙夷低語：「矮額！你沒有洗澡，不可以碰本公主！」 　　遇到不懷好意的人，Nana會兇人家，還會故意留便便在對方的地盤…… 　　當阿楞不安時，Nana也會不安；當阿楞開心時，Nana就會跟著開心！ 　　Nana和阿楞，除了有絕佳的默契，更有父女般的超強情感聯繫！   　　有了毛孩子後，阿楞學會了許多： 　　˙耐心 　　˙去愛 　　˙告別 　　˙忍讓 　　˙被愛……    　　這本阿楞與Nana、橘寶和睡寶的三餐四季， 　　希望能打開每個人的心，讓人有機會站到對方不同的立場，聽懂對方的心（包括毛孩子

）！ 　　為大家帶來了無盡的歡笑與療癒！   誠摯推薦   　　◎雖然每個有動物夥伴的家庭所需、所思、所顧慮的點不相同，生活條件也不一定相同，但是身為一個執業多年的動物溝通者，我滿建議大家參考奈爸的這本與犬生活指南！──春花媽（動物溝通者）   　　◎這本書裡寫了很多奈拔的血淚史，和那些我們不知道的奈奈小故事。更重要的是，奈拔其實不只是光講故事，還仔細提醒了很多家長該注意到的小細節。 　　每一隻好乖的毛孩背後，大概都有跟奈拔一樣，一直在努力學習照顧的家長！想養寵物的你，做好功課了嗎？如果還沒有，或不知道怎麼做功課，不如先看看奈奈和奈拔的故事吧！ ──胖胖麻（＜胖孩成長日記＞粉絲專頁版主）  

　　◎我真的在他們身上看見了「超越語言的陪伴」。希望這本書也可以安靜又貼心的陪伴著正在閱讀你。  ──若茵（YouTuber經紀人）   　　◎對奈奈的第一印象，老實說有點驚訝，執業15年來遇到乖巧、善解人意的柴，真的數得出來。別懷疑！我們真的可以透過狗狗的眼睛知道很多訊息，奈奈就是那種很和善、你怎麼捉弄，牠都可以接受的柴，比天使還天使的柴。牠的眼神透露出：「來吧！我信任你，不論醫生對我怎麼樣都沒關係，只要給我肉肉就可以！！」 　　奈奈的好，對於人的信任，請慢慢從這本書中體會！相信你會跟我一樣愛牠的！  ──李侯承（全國動物醫院文心&豐原分院院長）

公貓絕育時間進入發燒排行的影片

動物保護政策中的大學社會責任-以臺灣大學永齡專案計畫與中興大學USR計畫為例

為了解決公貓絕育時間的問題，作者陳潘萱 這樣論述：

面對臺灣動保問題，臺灣公部門、私部門及非營利組織已實行各項計畫並取得成果，但因國人動物保護觀念未普及、政府與民間溝通不良及政府經費有限，導致我國動物保護政策充滿困境。觀察以前的動物保護相關文獻，較少從大專院校面進行分析，然我國大專院校藉由經營動保相關社團，已實行動物保護服務多年。本文聚焦臺灣大學的臺大-永齡「關懷生命、愛護動物」專案計畫及中興大學的「流浪動物減量與福祉實踐｣USR計畫，應用Carlos, et al(2017) VPI模型及大學社會責任評估邏輯框架，來描繪大專院校動物保護的社會責任評估架構。 研究結果發現個案可能因經費穩定性的差異而造成其業務項目性質的不同。經費穩定性高

故能執行長期性項目，適合進行長時間的醫學研究；經費穩定性低適合短期性的項目，像是為流浪動物結紮。從訪談結果來看，本文兩個個案確能協助政府執行動保政策，主要能協助政府宣導動保觀念，部分有獸醫系的學校更可以協助獸醫師為動物進行醫療處置，填補獸醫人力。然而，學校多以無償服務協助政府，長時間下來可能消磨學校的熱情。另外，在動物保護領域中，學校因能直接與學生接觸，有助於招募動保人力，也容易教授動保知識，又因學校有專業學術能力、公信力，因此利於跨域合作，在動保計畫的執行上與其他單位相比較有優勢。從兩校的經驗可給予其他想從事動保計畫的學校建議，訂定動保計畫須具備經費、熱忱、完成計畫的決心及與第一線人員溝通這

幾項要素，且舉辦能實際接觸動物的活動較能吸引學生。最後，本文依據受訪者回應將大專院校可進行的動保措施及策略根據難易度以短、中、長期進行分類，望能給予其他學校基本的概念。 與先前討論動物保護政策執行的文獻不同，本文嘗試以一個新的方向——學校的角度來分析如何解決臺灣動保政策的困境。研究過程中也發現兩個個案不斷發揮影響力，使得政府、非營利組織、其他學校都因個案的影響，開始重視動保觀念。希望未來能有更多學校願意發揮專長，在推廣動物保護概念的道路上繼續深耕。

【限量Nana肉球親押+贈品版】 柴犬Nana和阿楞的幸福日常：與一狗二貓的三餐四季

為了解決公貓絕育時間的問題，作者阿楞 這樣論述：

　　★【 限定Nana肉球親押版+首刷贈品Nana好夥伴貼紙！ 】 　　★77萬人臉書熱烈追蹤！超人氣寵物柴犬Nana與爸爸阿楞，九年生活的精采點滴！ 　　★同場加映，橘寶、睡寶加入後的家庭生活！ 　　★【各界名人專家一致推薦！】電商女帝 邵庭、動物溝通者 春花媽、「胖孩成長日記」 胖胖麻、獸醫師 李侯承、柚子の父 視網膜、犬貓行為訓練師 Miki、眼球中央電視台共同創辦人 洪辰嫣（臥蠶）、毛孩攝影師 劉智豪、YouTuber經紀人 若茵   　　所有的相遇都不是偶然，Let’s 不汪此生！   　　夭壽可愛的奈奈，不僅會模仿人說「好餓喔」「阿公阿嬤」「I love you」，還是台灣第一

隻會控制音量大小的柴犬。 　　Nana有柴犬的固執個性，也有像貓一樣愛翹屁股討摸、玩逗貓棒，以及還會會走沙發背的貓性，而且只親貓不親狗。 　　遇到浪浪貓，Nana會鄙夷低語：「矮額！你沒有洗澡，不可以碰本公主！」 　　遇到不懷好意的人，Nana會兇人家，還會故意留便便在對方的地盤…… 　　當阿楞不安時，Nana也會不安；當阿楞開心時，Nana就會跟著開心！ 　　Nana和阿楞，除了有絕佳的默契，更有父女般的超強情感聯繫！   　　有了毛孩子後，阿楞學會了許多： 　　˙耐心 　　˙去愛 　　˙告別 　　˙忍讓 　　˙被愛……    　　這本阿楞與Nana、橘寶和睡寶的三餐四季， 　　希望能打開每

個人的心，讓人有機會站到對方不同的立場，聽懂對方的心（包括毛孩子）！ 　　為大家帶來了無盡的歡笑與療癒！   誠摯推薦   　　◎雖然每個有動物夥伴的家庭所需、所思、所顧慮的點不相同，生活條件也不一定相同，但是身為一個執業多年的動物溝通者，我滿建議大家參考奈爸的這本與犬生活指南！──春花媽（動物溝通者）   　　◎這本書裡寫了很多奈拔的血淚史，和那些我們不知道的奈奈小故事。更重要的是，奈拔其實不只是光講故事，還仔細提醒了很多家長該注意到的小細節。 　　每一隻好乖的毛孩背後，大概都有跟奈拔一樣，一直在努力學習照顧的家長！想養寵物的你，做好功課了嗎？如果還沒有，或不知道怎麼做功課，不如先看看奈奈和

奈拔的故事吧！ ──胖胖麻（＜胖孩成長日記＞粉絲專頁版主）   　　◎我真的在他們身上看見了「超越語言的陪伴」。希望這本書也可以安靜又貼心的陪伴著正在閱讀你。  ──若茵（YouTuber經紀人）   　　◎對奈奈的第一印象，老實說有點驚訝，執業15年來遇到乖巧、善解人意的柴，真的數得出來。別懷疑！我們真的可以透過狗狗的眼睛知道很多訊息，奈奈就是那種很和善、你怎麼捉弄，牠都可以接受的柴，比天使還天使的柴。牠的眼神透露出：「來吧！我信任你，不論醫生對我怎麼樣都沒關係，只要給我肉肉就可以！！」 　　奈奈的好，對於人的信任，請慢慢從這本書中體會！相信你會跟我一樣愛牠的！  ──李侯承（全國動物醫院文

心&豐原分院院長） 　

基於深度神經網路之影像分類與目標偵測辨識技術開發及其應用

為了解決公貓絕育時間的問題，作者莊定學 這樣論述：

基於大數據易取得、神經網路架構進步、硬體GPU (Graphics Processing Unit)運算能力的提升，各領域開始投入大量的資源進行人工智慧技術的研發和各式各類的應用，再加上5G技術的成熟，深度學習有望在更廣泛的領域得到應用。本文專注於使用計算機視覺技術和深度學習DL (Deep learning)技術，將人工智慧技術實現在不同場域。本文提出將新神經網路架構在機械加工視覺品檢系統上的應用，其實驗結果發現新神經網路與LeNet、VGG-19、InceptionV1、DarkNet-19、ResNet-34和DarkNet-53模型進行比較後，新神經網路達99.75%的準確度，優於其

他模型，同時用Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)模塊驗證了新神經網路結果的正確性；本文在非營利組織絕育手術的研究，用人工智慧的目標識別與集成式的算法做多目標分類，研究成果為訓練出YOLOv3和YOLOv4模型的準確度達90%mAP (Mean Average Precision)，而目標識別整合集成算法可以節省80%以上的人工分類絕育動物圖像時間；在自動駕駛議題金本文使用人工智慧物聯網AIOT (Artificial Intelligence of Things)做針式儀錶板的識別系統，提出的YOLOv4-tiny-BAF

PN的判斷速度比YOLOv4快3倍，其準確度為71.6%，比YOLOv4-tiny mAP高18%。本研究從工業產線、非營利組織、自動駕駛等主題運用，在不同面向進行深度學習之研究與實踐系統與算法的應用技術。