母貓絕育的問題，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

猫奴生活日常：從初見到告別の記念冊

為了解決母貓絕育的問題，作者猫奴 這樣論述：

　　猫奴以四格漫畫與文字，記錄兩位主子──檬檬與茶茶的生活日常。 　　縱使無言無語，人與貓之間卻處處流露深厚默契，透過短篇的文字回憶，分享由領養的喜悅，到與檬檬告別的心路歷程，讓每個貓貓愛好者，感受與主子一起的窩心時光。 好評推薦 　　「《猫奴生活日常──從初見到告別の紀念冊》，喜歡放空和深思的貓友也應該擁有一本，用來細味貓貓每個日常細節，絕對是進階貓奴值得擁有的作品。」──「天下貓貓一樣貓」社交群組版主Antony  

母貓絕育進入發燒排行的影片

公園對寵物友善環境之研究

為了解決母貓絕育的問題，作者李騏佑 這樣論述：

臺灣社會面臨少子化、高齡社會的趨勢，外加壓力來源、人際關係間多重影響之結果，其中又以都會區更為明顯，也因此使得人們逐漸飼養寵物犬陪伴，並將寵物犬視為家庭的一份子；隨著寵物犬生命價值的提高與生命特質的展現，寵物犬已經不再是幫人們看家、警衛的工具，牠所展現的活力與對人們的善意討好表現同時提升了自身的價值，寵物犬的重要性也是與日俱增，使得人們將寵物犬視為一種陪伴性質與擬人化的動物。近十年來，由於人們飼養寵物犬數量激增，並隨著時代變遷和社會型態的轉變，養狗已成普羅大眾的一種風潮。一座讓狗狗自由自在奔跑，隨興的想說就說的公園，不僅能讓寵物犬完完全全的做自己，享受空曠的舒服環境，飼主也能與同好交流互動友

善寵物犬活動空間與設施之意識也開始逐漸抬頭；但是都市地區因為地狹人稠，然而大多數寵物犬公園多設置在遠離市區，為此，平日飼主仍會以繫繩方式帶寵物犬到住家附近街道或公園綠地等地區活動，不但讓寵物犬的行動受到限制，也經常會產生人、車、犬衝突、排遺以及安全的問題等，對所有寵物犬飼主與不喜歡狗之人士，皆需找出適合彼此的生活活動空間，故欲藉此研究，探討飼主帶寵物犬至不同空間活動時的滿意程度及一般民眾對於寵物犬至公園活動時的想法與建議。本研究採深度訪談方式，結合文獻回顧、參與式觀察與訪談法進行交叉研究，呈現出飼主們對於公園使用的看法與建議，深入探討飼主的使用想法與民眾認同，並期許相關研究成果能供給國內政府單

位未來制定公共空間開放政策與規劃都市公園設置遛狗專區建議參考。

日本金牌貓醫生的圖解貓咪學：愛貓行為解讀X日常飼育指南X疾病預防照顧，喵皇的疑難雜症全解析

為了解決母貓絕育的問題，作者服部幸 這樣論述：

★★★日本亞馬遜網路書店4.4顆星好評★★★ ★★★《我家的貓又在幹怪事了。》卵山玉子插畫★★★ ~從養貓事前準備到常見疾病徵兆，所有關於貓咪你該知道的事~  ◆老貓夜啼是疾病的信號？ ◆怎麼樣讓新來的貓咪融入家庭？ ◆腎臟疾病會影響25%的老年貓？ ◆要怎麼從貓叫聲中讀出貓的感受？ ◆為什麼建議貓咪要完全在室內飼養？   ▌貓貓難過，可是貓貓不說？▌ 從看懂貓咪肢體語言、怎麼打造安全無壓力環境， 到挑選獸醫院的重點、不同季節的照護上注意事項等等。 由專業金牌獸醫師親自傳授， 徹底解讀喵星人那些看似深不可測的奇妙行為， 了解主子們的身體構造、生活習性與伺候眉角。   本書並附有常見疾病症

狀檢核表， 及飼主平時就能幫貓咪做的家庭簡易健康診斷， 讓你隨時都能幫自家主子留心身體狀況，常保身心健康。   ▌隨書附贈▌ 《我家的貓又在幹怪事了。》作者卵山玉子 專為本書繪製的原創軟萌喵星人全彩貼紙   ▌好評推薦▌ 貓系圖文作家貓小姐Ms.Cat 杜瑪動物醫院/貓行為獸醫師 林子軒 《黃阿瑪的後宮生活》 志銘與狸貓 （按姓名筆畫順序排列）  

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

為了解決母貓絕育的問題，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。