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嶺東科技大學 財經法律研究所 陳介山所指導 陳應交的 違反廢棄物清理法行為主體法律責任之研究 （2021），提出台中南區短租一個月關鍵因素是什麼，來自於連帶責任、一行為不二罰、廢棄物清理、狀態責任、行為責任、環保爭議處理。
而第二篇論文國立交通大學 管理學院資訊管理學程 黃思皓所指導 鄧郁靜的 應用深度學習於房價預測模型之研究 （2020），提出因為有 實價登錄、房價預測、類神經網路、深度學習、閘門網路、集成學習的重點而找出了 台中南區短租一個月的解答。
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海市蜃樓V：台灣閒置公共設施抽樣踏查
為了解決台中南區短租一個月 的問題，作者姚瑞中,LSD 這樣論述：
自2010年持續至今的藝術計畫 《海市蜃樓》系列作第五集 揭露全台100座閒置公共設施 台灣各地常可見偌大的閒置公共設施，俗稱「蚊子館」。它們多半來自錯誤政策，政府以擴大內需、拉近城鄉差距為由，在錯估使用率、規劃設計不良的情況下，遍佈全國。本計畫由藝術家姚瑞中與學生們組成的「失落社會檔案室」執行，每屆選出一百件花費巨資興建的閒置公共設施，號召學生一起以文字與現場攝影紀錄，並集結為《海市蜃樓》系列著作，至今已踏查超過五百件案例。 「『政商合肥台灣瘦，黑白常熟寶島荒』的呈堂證據，當是矗立於各縣市的蚊子館。幾乎每一棟蚊子館，都至少牽連一個大弊案，雖證據昭昭、無容狡賴，卻少有人願意挖掘
真相，坐任政商繼續合肥，縱容黑白兩道繼續熟絡且交相賊；但在轉型正義的相關討論中，幾無追查蚊子館弊案的聲音。」──高永謀／作家 聯合專文推薦（按姓名筆劃序排列） 呂岱如／台北當代藝術中心總監 林志明／國立臺北教育大學藝設系教授兼系主任 侯淑姿／藝術家、國立高雄大學創意設計與建築學系專任助理教授 高永謀／作家 黃舒屏／2015亞洲藝術雙年展策展人 陳伯義／攝影師 董冰峰／策展人與製作人 賴香伶／前台北當代藝術館館長
違反廢棄物清理法行為主體法律責任之研究
為了解決台中南區短租一個月 的問題，作者陳應交 這樣論述：
首先，從食品安全問題、生態問題、政治問題和環境問題，通過從各個層面深入分析《廢棄物清理法》的內容和實施過程及效果，本研究期望結合環境學、經濟學和法律學的範圍，增加強化我國環境保護之法律法規、法律常識和環境教育之有效性，使全世界所有公民和人類擁有一個清潔、安全、衛生的生活環境和活動空間，藉此得以繼續人類的生存和發展，尤其經濟成長與工業的發達造成廢棄物的產生是必然的製造過程之一環，企業主如何在公司治理要求下，遵守廢棄物清理法所規定義務，以免除法律上所負之責任，是目前每位企業主極為重要的企業社會責任（Corporate Social Responsibility，簡稱CSR）精神 ，現行《廢棄物清
理法》就廢棄物之清理，查立法有第11條：「一般廢棄物清理主體之規定，有關執行機關、管理機構與私人土地或建築物該所有人、管理人或使用人各自清理區域之責任」，第14條﹕「一般廢棄物應由執行機關負責清除、處理責任」，第15條﹕「物品或包裝與容器之製造、輸入之業者或原料、輸入或製造之業者與販賣業者間應負回收清除處理之連帶責任」，第16條﹕「應負回收、清除、處理之「責任業者」 應依政府公告之費率繳納回收、清除、處理費用以做為中央主管機關統籌分配使用之資源回收基金的管理制度」，第30條﹕「事業廢棄物清理委託人與受委託人間負連帶清理責任及環境改善責任」與第71條﹕「廢棄物非法棄置得由管理機關、執行機關命其限
期清除處理，由其委託人、受委託人與管理人、使用人、所有人負第二次連帶清除與改善環境之責任，逾期不為清除處理管理機關與執行機關得不經土地所有人、管理人或使用人同意，強制進入公私場所進行有關採樣、檢測、清除或處理等相關措施，由政府代為清除其清除處理費用，執行機關有權行使求償權，並於屆期不清償時移送行政執行機關強制執行（廢棄物清理法第65條參照）」，重視行為責任之分辨、事業委託與受託者間之連帶責任與刑法及行政罰法之規範、闡述連帶責任範圍及所涉行為責任之管理理論、經濟法律學說、違法狀態及實務見解分析，並援引法院裁判進行個案分析，期盼透過本研究研擬妥適的立法面與執行面，改善人類生活環境以及精進廢棄物管理
制度，以達到減少廢棄物之產生與生態衛生安全平衡發展之成效，並強調生態環境、資源回收與零廢棄物之理念，以提升全民綠能觀念並適切研討出合乎民情、法理制度與良善管理之政策，強調企業社會責任之四大責任 一經濟責任、二法律責任、三倫理責任、四自由裁量責任之理論，融入國際碳權及碳稅機制應變處置方針，最終提出廢棄物清理法、環境保護專責及技術人員訓練管理辦法修正建議並研擬環保爭議處理法草案作為本研究之建議與結論。
應用深度學習於房價預測模型之研究
為了解決台中南區短租一個月 的問題，作者鄧郁靜 這樣論述：
政府為使不動產資訊更為透明化，在2012年8月正式推動實價登錄制度，將土地及房屋交易訊息公開，提供買賣成交及預售屋成交等案件之實際資訊，希望透過公開相關不動產交易資訊，讓買賣雙方於交易時能有個合理價格做參考，以減少買賣糾紛，並保障買方和賣方之權益。由於過往常使用的收益法、成本法及特徵價格法等傳統不動產估價方法，受到個人主觀判斷影響其準確性，因此，本研究主要運用深度神經網路、閘門網路及集成學習三種方式建構房價預測模型，分析找出房價影響因素、比較不同模型以及不同區域之預測準確度，並使用平均絕對百分比誤差（MAPE）作為模型評估指標。研究結果發現房屋本身條件為最重要的房價影響因素，次要為區位環境因
素，而社會經濟因素之影響在短期內則較不顯著。在模型預測準確度上，最大的改善幅度即為從線性迴歸模型轉換到非線性的機器學習模型，其餘的閘門網路及集成學習準確度亦有提升，但變動幅度卻有限。集成學習模型是最佳的房價預測模型可達到11.04的MAPE，較線性預測模型22.62的MAPE，可達約48%程度的改善，除證實機器學習方法可以改進傳統的線性預測方法外，使用集成學習結合多個機器學習模型，可再提高精準度，比單一模型的深度神經網路學習效果更好。