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前瞻計畫執行率的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃宗文寫的 公共工程履約管理100問(二版) 和姚瑞中,LSD的 海市蜃樓VI：台灣閒置公共設施抽樣踏查都 可以從中找到所需的評價。
另外網站來嘉「泰」好玩黃敏惠市長率隊搶攻泰國觀光客 - 嘉義市政府也說明：昨(26)日抵達泰國，首要行程即前往拜會泰國出境旅遊協會（Thai Travel Agents Association，TTAA），由首席顧問Anake Srishevachart代表接待，並與外交部 ...
這兩本書分別來自元照出版 和田園城市所出版 。
國立中山大學 公共事務管理研究所 謝政勳所指導 陳宥睿的 永續制度量能： 以公共價值建構制度永續性評估指標 （2021），提出前瞻計畫執行率關鍵因素是什麼，來自於永續發展、制度量能、公共性價值、評估指標、層級分析法。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理學系碩士在職專班 林育秀所指導 蕭琇憶的 運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型 （2021），提出因為有 長期呼吸器依賴病人、機器學習、死亡的重點而找出了 前瞻計畫執行率的解答。
最後網站衛生福利部前瞻基礎建設計畫推動情形報告則補充：前瞻 基礎建設計畫-數位建設城鄉建設、少子化友善育兒 ... 配數為40 億2,390 萬元，經費執行率為58.22%，辦理情 ... 99.83%；第二期截至109 年3 月底預算執行率為 ...
公共工程履約管理100問(二版)
為了解決前瞻計畫執行率 的問題，作者黃宗文 這樣論述：
公共工程因為金額龐大，涉及之工程技術及法律問題紛雜，以致工程爭議層出不窮，公務員動輒得咎。坊間相關書籍大多從上位的法律層面探討，對工程人員而言太過艱澀不實用。本書完全自基層人員實務上著眼，以一問一答的方式，企圖解答公共工程自決標後一直到竣工驗收完成所會遇到的問題。
前瞻計畫執行率進入發燒排行的影片
審查審計部審計長被提名同意案
永續制度量能： 以公共價值建構制度永續性評估指標
為了解決前瞻計畫執行率 的問題，作者陳宥睿 這樣論述：
「永續發展」科際整合經濟、環境、社會及制度四大範疇，於追求經濟成長的同時，應兼顧環境承載力與世代正義，並透過制度發展加以因應。惟我國針對永續發展「制度性」指標建構未臻完備，尚缺乏具理論基礎及價值規範意涵之評估系統，爰有必要聚焦永續發展的制度構面指標加以研究。本研究以與制度永續關聯之公共價值建構評估指標系統，包括效率、效能、參與、代表、課責、公平正義與公開透明暨相關評估面向及指標項目；再運用層級分析法整合學者、官僚、政界代表與公民團體四類領域專家意見，分析其評估意涵作為決策參考。研究結果顯示，「公平正義」為最優先實踐之價值，其中又以實質公平的衡平性至關重要。「公開透明」與「課責」相輔相成，在公
開透明下以政治透明的決策公開最受矚目；課責以政治課責的回應性與法律課責的依法行政受到關注。在「效能」與「效率」相較下，效能重要於效率，即作對的事應優先於把事作對。「參與」及「代表」受到官僚忽視，則有待後續積極提升以維繫制度永續性發展。
海市蜃樓VI：台灣閒置公共設施抽樣踏查
為了解決前瞻計畫執行率 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》系列作第六集 由藝術家姚瑞中帶領「失落社會檔案室」之《海市蜃樓：台灣閒置公共設施抽樣踏查》藝術計畫，至今已揭露全台超過五百座閒置公共設施。2018年推出第六集，推翻了第五集出版時宣告不再出版的諾言，直指公共空間所面臨的問題，在政黨輪替後依舊未獲改善。 經過第三次政黨輪替後，新政府在上任將滿週年的2017年三月，編列了高達八千餘億元的「前瞻基礎建設特別條例草案」，其不畏朝野論戰，短短四個月強行通過並迅速執行。因此《海市蜃樓》第六集即是對此項法案所衍生的議題，與現實中存在且尚未解決、正在活化，以及已活化之公共設施，進行新一輪的統整。
本集彙整115處完全閒置、低度使用、延宕開發以及解除列管與活化的閒置空間案例，包括由不當政策而導致的遊憩設施、工商園區、交通建設，以及在少子化等社會現狀下所產生的閒置學校⋯⋯除了提供公眾反思的參考之外，也促使尚在追尋未來的年輕學子，透過攝影與文字，開啓對家鄉及生活環境的省思。
運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型
為了解決前瞻計畫執行率 的問題，作者蕭琇憶 這樣論述：
背景：長期呼吸器依賴（prolonged mechanical ventilation [PMV]）病人，隨著使用呼吸器時間愈久，脫離呼吸器的機率愈低，死亡風險相對愈高。國內許多研究致力於探討急性重症病人院內存活率、照護方式及影響預後相關因素，仍缺少對疾病治療後，無法脫離呼吸器之PMV病人，可能影響死亡之相關危險因子進行討論。本研究目的是藉由機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型。方法：研究以雲嘉地區之某一區域教學醫院的亞急性呼吸照護中心病人（respiratory care center [RCC]）為收案標準，以醫院電子病歷及醫療資訊系統資料庫收集，自2009年4月-2019年1
2月資料，共1,649人納入本研究。採用SAS 9.4進行描述性統計、雙變項及多變項邏輯斯迴歸分析，探討自變項與依變項間之相關性。機器學習部分，將資料集分80%訓練集、20%驗證集，以五種機器學習演算法（類神經網路、決策樹、支持向量機、邏輯斯迴歸及隨機森林）建置PMV病人死亡風險預測模型，以10折交叉驗證法進行預測模型的效能準確性評估，及重要特徵選取，使用SAS EM 5.1及Weka 3.8.5進行分析。結果：研究結果顯示，於多變項分析模型中以完整模型（full model）及向前選取法模型（forward model）為最佳模型，篩選出有顯著相關變項，包含入RCC時的呼吸器使用天數（OR=
1.017, 95% CI=1.000-1.035, p=0.049）、肺部癌症（OR=3.962, 95% CI=2.122-7.398, p=0.019）、其他癌症（OR=2.349, 95% CI=1.509-3.655, p=0.0005）、急性生理和慢性健康評分（OR=1.058, 95% CI=1.018-1.100, p=0.004）、血小板檢驗值（OR=1.538, 95% CI=1.119-2.114, p=0.046）、多形核白血球檢驗值（OR=1.240, 95% CI=0.086-1.909, p=0.033）、血中尿素氮檢驗值（OR=2.014, 95% CI=1.3
41-3.024, p=0.001）、肌酸酐檢驗值（OR=1.532, 95% CI=1.085-2.162, p=0.002）、白蛋白檢驗值（OR=2.167, 95% CI=0.986-4.761, p=0.049）、血紅素檢驗值（OR=2.058, 95% CI=1.067-3.971, p=0.031）、是否接受氣切（OR=0.161, 95% CI=0.086-0.301, p=