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國立政治大學 地政學系 黃健二、徐世榮所指導 王章凱的 都市更新制度困境研究－強制參與/排除取徑的解析與重構 （2020），提出蘋果基金會捐款查詢關鍵因素是什麼，來自於都市更新、強制參與/排除、權力三面向、權力漂洗、財產權。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 陳思翰所指導 黃雅筑的 應用深度學習探討照片對募款績效影響-以蘋果基金會為例 （2018），提出因為有 募款、訊息框架、卷積類神經網路、熱度圖、紋理特徵的重點而找出了 蘋果基金會捐款查詢的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了蘋果基金會捐款查詢，大家也想知道這些：

都市更新制度困境研究－強制參與/排除取徑的解析與重構

為了解決蘋果基金會捐款查詢的問題，作者王章凱 這樣論述：

為刺激、扶植營建產業能夠復甦與發展，政府推出全國性的都市更新政策，刻意且強力地將建築改建包裝成公共利益，使得私部門得以僭用屬於公權力的「強制參與/排除」取徑，來介入憲法保障的私有產權支配。在怠於釐清、證成為什麼可以採取強制（WHY）、何種前提要件下才能執行強制（HOW）、誰應該被強制（WHO）、誰可以執行強制（by WHOM）、強制應經何種程序始得執行（WHEN & WHERE）等關鍵前提要件下，形成了一種混淆公權、私權份際的國家干預。本研究透過權力三面向理論，解析混淆公、私權的都市更新強制制度的形成，實是一種有計畫的權力漂洗。透過立法―權力第二循環（secondary circulatio

n of power）―的關鍵決策制定場域，使得應無權力者攫取權力、應負義務者逃卸責任，反之，讓少數、弱勢者的基本權被剝奪，承擔原無之參與都更重建義務，產生違憲疑慮，導致都市更新的推動陷入困境。然政府並未認真、謙卑地面對制度困境的根源，而是一再以擬、修訂各種規則、細則、辦法或準則來增加法定程序，企圖用程序正義掩飾實質正義的不足，最終構成一部邏輯錯綜複雜、逸脫都市計畫管控的《都市更新條例》，乃典型的公法遁入私法作為。平息止紛之道，應將現行法中的公權、私權關係釐清，從公法、私法分流的基礎重新檢視各條文對於權利的界分與義務歸屬。正本清源後，即有重新匯集公、私部門正向能量的可能，進而創造社會整體最大利

益。

應用深度學習探討照片對募款績效影響-以蘋果基金會為例

為了解決蘋果基金會捐款查詢的問題，作者黃雅筑 這樣論述：

台灣社會目前面臨經濟不景氣、貧富差距越來越大的M型化社會，位於社會低階層需要被幫助的人民愈來愈多，因此非營利組織也逐漸蓬勃發展。然而，民間的非營利組織機構並無法像政府一樣可經由稅收增加資金，亦無法像私人企業一樣可藉由商業活動賺取利潤，因此不得不依靠「募款(Fundraising)」維持機構的運行，了解個人捐款者促使捐款意願動機極為重要，對非營利組織來說建立一個有效的募款模式關係著組織的永續生存與未來發展。本研究以蘋果基金會(Apple Daily Charitable Foundation)募款報導文章照片為例，為了提高募款活動的有效性，記者會在募款報導文章中插入受益者照片呈現個案背景，而綜

觀文獻指出「圖片訊息框架(Image Framing)」中臉部表情，像是快樂或悲傷會影響捐贈者的捐款意願，而本研究想進一步藉由深度學習(Deep Learning，DL)中的卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)對影像所造就的募款績效進行預測，且透過熱度圖(Heatmap)探討會影響捐款績效特徵位置的視覺化分析；並將這些熱度圖中的圖塊(Patch)進行募款照片的t-分布鄰域嵌入算法(t-distribution Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE)紋理特徵分析，透過紋理特徵分析高募款金額影像與低募款金額影像，結果

可得到兩類圖塊的紋理特徵具有分群的效果，進一步地支持募款報導中的影像會影響捐款意願的論述。

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