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我心歸隱處

為了解決多保重身體英文的問題，作者關子尹 這樣論述：

　　《我心歸隱處》這本詩集的編校，對於半生主要讀洋書和治西學的作者而言，完全是計劃以外的產品。背後的緣由，先自作者為業師勞思光先生寫像贊而起，繼以作者自習詩以還對世道人情的種種新體驗而終。 這本詩集共收作品凡122之數，其中三個作品各含詩作兩首，故詩集共有詩作125首，幾乎都集中在過去五、六年間寫出。為了結集的規劃，也為了讀者閱讀的方便，作者將這些作品歸入10個類别，每類所收作品數目各有參差。其中以近體詩為主，特別是七律和七絕。 本書最後附有「詩作繫年」，讀者循之亦可得見作者邇來的創作心跡。

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我國人工飼養、繁殖鸚鵡之認證、管理與保育制度之探討

為了解決多保重身體英文的問題，作者林孟蒨 這樣論述：

由於鸚鵡色彩繽紛，性格親人，加上所需之生活空間不大，使得我國飼養鸚鵡作為寵物的人口逐年增加，儼然成為繼犬貓後，另一熱門寵物選項；更因臺灣氣候、溫度相當適合鸚鵡繁殖，讓寵物鸚鵡市場發展愈趨勃發。但由於鸚形目鳥類除了桃面情侶鸚鵡、虎皮鸚鵡、雞尾鸚鵡和環頸鸚鵡外，皆被列入華盛頓公約附錄，為我國《野生動物保育法》規定之保育類野生動物，受《野保法》規範，僅該公約附錄二及部分附錄一之人工飼養、繁殖鸚鵡不適用該法，意即該類人工繁殖之鸚鵡於國內飼養、繁殖、利用、陳列展示、買賣皆不受《野保法》規範。然而何以區別人工飼養、繁殖與否，目前於國內並無統一標準，除行政院農委會林務局與民間團體合作，不具法律效力之「一鳥

一環一證」認證外，我國並無其他較具規模之認證、管理制度。故本研究將先就全球鸚鵡之概況帶出華盛頓公約及世界保育聯盟瀕危物種名錄之分級制度，並比較國內、外鸚鵡之認證、管理及保育制度，再針對我國人工飼養、繁殖鸚鵡現況及問題探討，繼而討論衍生之非法飼養、繁殖、買賣、走私之案例，最後對我國建立人工飼養、繁殖鸚鵡之認證、管理及保育制度提出建議，以期強化我國對此之法律規範。

大腦喜歡這樣學．強效教學版：清晰的步驟、詳細的圖解，與活潑的實作案例，幫助老師輕鬆備課，讓學生達到最佳學習效果

為了解決多保重身體英文的問題，作者芭芭拉．歐克莉,貝絲．羅戈沃斯基,泰倫斯．索諾斯基 這樣論述：

線上、實體教學並重時代 搭配大腦學習模式的最新教學法 　　新世代教學工作者必備的授課方法全攻略 　　你不必是科技專家，也不必花費大量金錢，只要搭配簡單的工具， 　　就能運用本書的觀念，將教學方法從優秀轉變為卓越。 　　無論是線上課程，或在傳統的教室裡，都能運作良好。 　　學生是否花太多時間學習，成效卻令人失望？他們是否因為感到無聊且容易分心而拖延學習？神經科學家與認知科學家對於大腦和學習方式的了解已有長足的進展，《大腦喜歡這樣學．強效教學版》將新知融入教學活動中： 　　◎如何運用神經元連結的原理，讓學習成果在腦中存成長期記憶。 　　◎「主動學習」建立長期記憶的神經連結，幫助學生產生較

高層次的理解。 　　◎工作記憶、海馬迴和新皮質如何構成陳述性學習系統? 　　◎課堂上短暫休息與夜間睡覺時，大腦如何進行記憶固化？ 　　◎兼顧「賽車式」、「徒步式」學生學習速度的教學法。 　　◎製作短片協助剛接觸線上課程的學生在腦中形成認知地圖。 　　◎如何準備燈光與麥克風以營造良好的線上教學環境。 　　◎如何運用線上討論區等互動工具，鞏固學生剛學習的內容與專注力。 　　◎如何設計配合大腦學習模式的同步與非同步教學的線上教材？ 　　◎課綱→目標→焦點問題→評量，精準的規劃讓學生達到最佳的學習效果。 　　在學生程度多樣化的課堂上把他們都教好，在線上授課時讓學生維持學習動機，持續投入，新世代教學工

作者面臨許多新挑戰。無論讀者是經驗豐富、充滿熱忱的幼兒園、中小學或高等教育教師，或是想為兒女的教育提供支援的父母，都能在本書得到啟發。 　　審定、專文導讀 　　國立陽明交通大學教育研究所助理教授  陳鏗任 好評推薦 　　基隆市立暖暖高中圖書館主任／臺科大創遊微翻轉教師團隊總召集人  王嘉萍 　　作家／新北市立丹鳳高中圖書館主任  宋怡慧 　　國立臺北大學師培中心副教授／SOIL土壤教學心法共同創始人  李俊儀 　　國小教師／閱讀推廣人  林怡辰 　　基隆市立建德國民中學校長  徐仁斌 　　泛科學共同創辦人及知識長  鄭國威 　　臺師大電機系副教授／數感實驗室共同創辦人  賴以威 　　臺中

市國中國文輔導員／臺中市長億高中教師  簡鈺珣 　　（依姓氏筆畫排序） 推薦記錄 　　迪瑟波博士（Kristen DiCerbo），可汗學院（Khan Academy）學習長 　　學習就是造成大腦的變化。《大腦喜歡這樣學．強效教學版》描述那樣的過程如何發生、為何很難發生，以及如何在課堂上促成更多的學習。資深教師會在書中找到很多說明，能夠解釋他們的一些教學技巧為何有效，也能在書中找到一些方法改善那些技巧。新手教師以及在家協助學生的父母則能在書中找到無數的實用建議，協助學生成功學習。 　　阿嘉沃博士（Pooja K. Agarwal），合著有《有效教學》（Powerful Teaching）

　　本書的作者群在教學、心理學和神經科學之間建立起絕佳的橋梁。我自己身為認知科學家和教師，認為這本書充滿了我自己領域的精采研究，同時也有實用的策略，我可以在自己的課堂上付諸實行。如果你正在尋找具有研究基礎的教學策略，同時背後有支持的證據，那麼這是一本必讀之書。 　　塞伊德博士（Jacqueline El-Sayed），美國教育工程學會學術長 　　這本書裡的工具擁有神經科學基礎，能讓教師成為很用心的關鍵人物，他們的教學實踐方法能提升學生的成就感。教學者必讀，從幼兒園、小學、中學到高等教育都適用。 　　魏斯勒（Natalie Wexler），著有《知識缺口》（The Knowledge Ga

p） 　　這是一本易讀又迷人的書，讓教師容易教學，也讓學生容易學習。這些作者提供的訊息，是所有未來的教師都應該在訓練期間獲得的資訊，但他們很少接收到。 　　馬沙諾博士（Robert Marzano），「馬沙諾學習資源」共同創辦人， 　　這是我第一次讀到具有神經科學基礎的書，讓我更深入理解學習過程的大腦運作方式，以及教學時應該要用到的特定策略。我大力推薦。 　　湯林森教育學博士（Carol Ann Tomlinson），著有《如何在學業表現多樣化的班級進行差異化教學》（How to Differentiate Instruction in Academically Diverse Class

rooms） 　　這是一本極度實用、使用方便的書，作者群為它賦予了幾大特色：帶領大家深入了解教師與課堂，以神經科學的研究成果來解釋成功的教學與學習有何意涵，並用容易親近的方式寫出複雜的概念。 　　博加特（Julie Bogart），著有《給孩子火種，他們就會燃燒全宇宙》 　　這是一本見解深刻的書，我等不及把它交到教師、自學者和父母的手中。這本實用的書探討大腦的功能和各種學習習慣，對每一種學生都很尊重並提出協助。大力推薦！ 　　楊（Scott H. Young），著有《超速學習》（Ultralearning） 　　非常棒的資源。作者群把複雜的大腦研究轉譯成實用的見解，每個人都可以立即應用。對

於教師和學生同樣是一本必讀的書。 　　斯托加茨（Steven Strogatz），康乃爾大學應用數學系講座教授 　　由神經科學提供資訊，醞釀著幽默感，行文帶有活力和智慧，《大腦喜歡這樣教》是很吸引人的新書，探討教學法的陳年問題。我等不及把書裡的深刻見解應用到我自己的教學現場，以及我自己的學習過程。 　　朗恩博士（James M. Lang），著有《微型教學》（Small Teaching） 　　無論教師有多久的教學經驗，讀這本書的每一位教師都會更加了解大腦和各種實用的策略，可以增強學生的學習、實行和樂趣。 　　布薩奇醫學博士（György Buzsáki），著有《大腦完全解析》（The

Brain from Inside Out） 　　這本書把認知科學的大量知識轉換成行動，讓教師更了解學習的科學背景，並提供實用的策略，協助學生學習。 　　拜力克博士（Mayim Bialik），著有《女孩站起來》（Girling Up）和《男孩站起來》（Boying Up） 　　大腦就是要用來學習和適應，若要幫助學生學習到最多東西，大腦是最可靠的工具。學習應該是有趣的事；若能知道大腦所預設的學習方法，按照那樣學習一定能獲得莫大的樂趣。真是一本讀來愉快又出色的書。

健康資訊數位化建構壽險業智能核保可行性探討

為了解決多保重身體英文的問題，作者賴昭慧 這樣論述：

壽險核保是一個針對投保的保險標的（即人的生命或身體）進行風險選擇的過程，其中醫務核保需要投保者的健康資訊來做審核判斷，健康資訊來源眾多包含公司內、外部機構，且通常無法同步同時獲得，甚至會隨案件歷程才逐一獲取，所以醫務核保是最重要也是最耗時與複雜的部份。近幾年來，保險科技發展浪潮讓壽險業在產品、銷售通路之外的重要核保核心業務也帶來了調整轉變與創新，凸顯了數位化是影響壽保險業核心競爭力的關鍵因素，以及充分利用人工智能於內部優化作業流程，提昇核保審核作業精準性與客戶服務速度的優勢。未來核保作業趨向數字化、自動化、智能化轉變，利用資訊數位化科技管理模式，及機器學習、專家系統等人工智慧技術，有別於目前

全依賴核保員人工接收、檢視與審核的作業方法，可以更有效控制業務風險並提升承保效率。本研究採用深度訪談研究法進行研究分析，並以四位任職於台灣具代表性的壽險公司中高階管理人員及豐富核保實務經驗之職員為訪談研究對象，經由深度訪談、資料蒐集與歸納整理，壽險業應用健康資訊數位化建置智能核保可行性之重要研究發現如下：一、壽險業界認為將所擁有的大量客戶資料，建立結構化資料庫轉換成有用的決策資訊，供公司相關部門快速取用，是健康資料數位化管理的最終目的，也是目前勢在必行與刻不容緩的工作。二、醫療與體檢機構本身數位科技化程度，也間接影響到保險公司數位化的發展程度與時程。三、智能核保對取代傳統人工核保作業的程度，取

決於人工智慧專家化程度與精準性，需有大量結構化資料的統計分析，與不同風險型別的模擬測試，引入機器學習的演算法與深度學習。四、整個人工智能審核作業涉及大型資料分析與建模、運算分析等技術，保險公司在技術與人員上有挑戰。五、中小保險公司資料孤島現象不利保險科技發展，大型公司面臨大量影像原始資料與重要資訊編碼的難度。