pp透明塑膠盒的問題，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

環保創藝 化廢為寶(中英對照)

為了解決pp透明塑膠盒的問題，作者曾雅玲 這樣論述：

　　盛大的回收資源化妝舞會，塑膠品、金屬、紙類、利樂包等主角輪番上場， 　　扮裝成創意無限的飾品、生活小物，或是聚小為大成創意藝術，有趣又實用。 　　A grand masquerade of recyclables featuring materials like plastic, metal, paper, tetra pak etc. taking its turn on stage to showcase the limitless potential of creative upcycling, from lifestyle handicrafts to creati

ve artworks which are interesting and practical.   　　慈濟志工愛地球、惜資源的心，透過規畫與設計，以高度藝術的方式呈現，理性與感性兼具，展現了用心與專業。 　　Our Tzu Chi volunteers’ love for planet are evident from the planning and conceptualization of their artworks which is presented in a highly artistic manner whereby their attentiveness and

professionalism are reflected, while striking a good balance between emotionality and rationality.   　　——國立臺灣師範大學環境教育研究所教授 葉欣誠 　　Professor Shin-Cheng Yeh, Research Professor @Graduate Institute of Environment, National Taiwan Normal University   　　慈濟志工將他人眼中的廢棄物，透過巧思升級再造成令人驚豔的作品，賦予廢棄物新的價值，

是令人激賞的創意呈現。 　　Tzu-Chi volunteers contribute their own creativity and turned the worthless trash into upcycled artworks. It’s inspiring to see the transformation!   　　——小智研發共同創辦人暨執行長 黃謙智 　　Mr. Arthur Huang, Co-founder & CEO of Miniwiz   　　翻開這本書，我們不免讚歎，慈濟環保志工化廢為寶的藝術與巧思，以及珍惜地球資源如寶藏的心意。

　　As we flip through this book, it is hard not to commend on both the creativity of Tzu Chi’s environmental protection volunteers and their cherishing thoughts on our planet’s resources as we get a glimpse of how they turn trash into precious artwork.   　　——慈濟慈善志業執行長 顏博文 　　Mr. Po-Wen Yen, CE

O of Taiwan Buddhist Tzu Chi Foundation

pp透明塑膠盒進入發燒排行的影片

食品安全管理認知影響採購行為之研究-以食品相關業者採購水產品為例

為了解決pp透明塑膠盒的問題，作者柳欣儀 這樣論述：

水產品在全球人口不斷成長的消費市場中發揮著重要的作用，也因水產養殖業的崛起，許多養殖地區可能因不當管理和濫用藥物造成環境汙染及食安危機，儘管國人對水產品的需求與日俱增，但仍有食安問題發生。本研究之目的為分析影響食品相關業者對採購水產品與採購行為之因素，並建構食品相關業者採購水產品之行為模式，以探討影響食品相關業者採購安全食品之關鍵因素。本研究以計畫行為理論進行問卷設計並對具有水產品採購經驗之食品相關從業人員進行調查，共回收有效問卷319份。研究結果發現：一、不同背景屬性之受訪者對採購安全食品的認知態度會有所不同。二、受訪者並不認為採購安全食品能降低整體成本與增加利潤，且主管對食品安全的支持度

較低。三、受訪者認為獲得食品安全的資訊及重視食品安全品質是重要且明智的行為，卻沒有足夠的知識及主導權。四、政府的法規及監督對業者在採購安全食品上有重要的影響力。五、食品相關業者採購水產品對安全食品之態度、主觀規範及知覺行為控制皆有顯著差異。六、食品相關業者採購水產品對安全食品之態度、主觀規範、知覺行為控制與採購行為之間均達顯著正相關。因此，本研究提出以下建議:一、加速食安數位轉型，提升品牌價值。二、擴大食安教育管道，強化員工培訓能力。三、強制業主參與培訓，提升食品安全文化。四、重視良善管理人義務，落實企業社會責任。五、重視風險溝通，適時揭露正確資訊。六、食安管理分級化，食安檢驗分流化。七、政府

獨立專責單位，有效發揮監管功能。

夜鴉事典 典藏透明PP海報【Come home with me？】

為了解決pp透明塑膠盒的問題，作者碰碰俺爺 這樣論述：

日韓知名手遊繪者woonak傾心繪製 2020動漫節小紅帽主題 　　◆尺寸: 58x42公分（海報筒大小：直徑4公分，長48公分） 　　◆材質：PP（塑膠材質，不易損傷） 　　◆製造地：臺灣 　　※商品圖片為示意圖，出貨請以實物為準。   作者簡介 碰碰俺爺 　　最為人所知的事蹟為一個人吃掉一盒摳死摳壽司。 　　歡迎上噗浪或粉絲團找我玩。 　　噗浪：www.plurk.com/bbb1880 　　粉絲團：www.facebook.com/ponponmyfather 繪者簡介 Woonak 　　魅力的なキャラを描くことはいつもドキドキしますね。 　　繪製有魅力的角色時，總覺得

怦然心動呢！  

應用AI分析生活空間塑膠足跡輔助永續產品開發決策

為了解決pp透明塑膠盒的問題，作者鄭淵壕 這樣論述：

聯合國在2019年將塑膠汙染列為僅次於氣候變遷的危害，在環境中掩埋，洩漏在海洋的塑膠廢棄物已是全球災難。本研究結果不在於提倡環保，或綠色消費，畢竟大部份使用者在對於生活享受或產品樂趣是高於其為環境改變而減少享受等這類道德動機。本研究會聚焦在工業設計第一階段田野觀察，透過導入AI深度學習技術（Deep Learning），提高實驗大規模田野、取得更接近母體數量的樣本的可能性，來進一步精確了解，設計產品對於整個社會與使用習慣的影響，而驅動本文的研究動機。本研究希望提出更透明化、一致性、準確性的生活數據，透過科技力的輔助，來觀察個人生活空間（personal living space, PLS）裡

的塑膠足跡的流動與使用習慣。鼓勵發展生態上有效的技術，以及大量的重新設計都市的循環基礎建設，並從中找到新未來的商業模型與產品開發決策因素。本研究主要參考於ISO/TS14067 及PAS2050的盤查數據收集五大原則，以YOLO深度學習神經網路的辨識技術來建構塑膠足跡（Plastic Footprint），透過使用者提供生活空間照片進行間接式田野觀察，探討人類、環境、物件三者間的互動關係，提供工業設計師、決策者在跨部門設計溝通，評估永續產品開發對環境與社會影響的一套流程或介面。研究方法 : 間接式田野觀察、機器學習、企業深度訪談。在研究成果部分，（1）AI辨識速度與準確率的驗證。本研究主要以機

人合作概念，以深度學習辨識為主，人眼為輔，採YOLOv4深度學習神經網路進行塑膠物件的辨識，Mask R-CNN我們應用在前測階段負責標註塑膠產品，輔助人眼識別。在YOLO物件辨識的部分，經人工交叉比對驗證，其準確度可達92.55%；YOLOv4與YOLOv3相比，可增加23.76%（183個）的物件偵測命中率；照片資料分析與框選速度可較人眼（194.9sec / photo）提高兩百九十五倍到千倍之多（0.18~0.66sec / photo）；本研究樣本78人198張照片，跨越三縣市台南、高雄、雙北的26個行政區，四種不同的個人生活空間（PLS），房間、客廳、浴室、辦公室。而AI神經網路在

照片中識別出的953個塑膠物件只用了130秒。並且經過人眼反覆確認，驗證只需要一名專業人員，約為數小時，保守估計實際應用可提高田野觀察的分析速度50倍以上，且達高準確度，適合大規模量化調查研究使用。（2）田野調查流程的簡化透由AI技術導入，傳統九大流程可縮減為四大流程。（3）建構數據視覺化，塑膠足跡與產品影響力地圖。（4）在驗證的部分，數據分析在箱型圖（Box Plot）顯示一個人在生活中持有物品的狀態，backpack、clock、keyboard、laptop、mouse、suitcase（行李箱），一個人擁有一件；chair、sofa、TV & monitor擁有1-2個；cup、ted

dy bear（玩偶），擁有1-3個；遙控器擁有2-3 個；potted plant（盆栽） 擁有2-4個；瓶罐類4-7個，有著極大離峰值（outlier）40、21、16件，每個人在此類有極高的變異（Variance）。實驗結果非常接近我們現實生活的體驗。（5）最後，本研究提出4種工業設計師或企業應用決策評估情境模擬，以供未來進行可建立在資料驅動上（Data-Driven）的設計。