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大疫時代必修的生命教育

為了解決數位工具有哪些的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！   　　研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 　　那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？   　　桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。   　　由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。   　　此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。   　　由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文）   各界好評   　　►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者   　　►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問   　　►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員   　　►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇   　　►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主   　　►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。

」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長   　　►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授   　　►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》   　　►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

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台灣與在台菲律賓的大學生對療癒飲品的認知、態度及行為研究

為了解決數位工具有哪些的問題，作者陳思岑 這樣論述：

生活工作壓力比起從前還要來的多，強調舒壓療癒性的商品逐漸受到歡迎，餐飲業者嗅到此商機，推出許多具有療癒飲品。因此，本研究之目的是探討大學生對目前市場上有關療癒飲品的認知、態度及行為。經由五位專家訪談，確立療癒飲品的定義和研究構面，並以問卷調查法針對台灣與在台菲律賓大學生進行抽樣調查，共發放600份問卷，有效回收問卷596份，回收率達99%。本研究歸納專家意見，主要療癒飲品的特色是給人心理上有幸福和放鬆感；療癒的元素包括選用天然健康食材、外觀賞心悅目、有花果香味、味道甘甜帶酸以及口感濃郁或帶咀嚼感。以SPSS統計分析顯示，大學生對療癒飲品的認知是暖色調、清爽不膩口、簡約造型；在態度上是具有撫慰

人心、放鬆、愉快感的相關飲品；在消費行為上會跟隨流行來選擇方便攜帶具有健康的飲品。兩國不同文化背景的學生對療癒飲品的認知、態度和行為有部分具顯著差異。兩國大學生對療癒飲品的相關認知對態度和行為有顯著正向關係。本研究提供飲料店在療癒飲品的開發上需考慮療癒元素的掌握，才能呈現療癒飲品的特色。此外，國際化經營飲料店時，要考慮不同文化背景的差異性，才能針對市場的區隔、目標和定位，更精準開發療癒飲品。

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決數位工具有哪些的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

運用計畫行為理論與科技接受模型探討第二型糖尿病患者使用胰島素注射劑之行為意圖

為了解決數位工具有哪些的問題，作者李婉萱 這樣論述：

研究背景全球第二型糖尿病的盛行率逐年攀升，而台灣糖尿病盛行率於2019年統計也已經超過11％，且絕大多數為第二型糖尿病，高血糖問題儼然成為我國國人健康的最大隱憂。糖尿病為一慢性全身性疾病，若長期控制不好會導致諸多併發症的產生，研究顯示，初發病的糖尿病病人若積極治療能顯著降低發生大小血管併發症的機率與降低死亡率。早期基礎胰島素介入治療可使病人血糖快速趨於正常水平，減少不可逆併發症的發生，為病人帶來長期的好處。然而大部分第二型糖尿病患者對於注射胰島素仍抱持抗拒的心態，因而耽誤使用胰島素治療的時機。國外對於心因性胰島素阻抗已有多項研究，台灣的胰島素注射率遠低於歐美國家，卻鮮少有研究深入探討台灣民眾

對於使用胰島素控制血糖的看法，因此我們進行這項研究，希望透過問卷方式了解糖尿病患者對於使用胰島素治療的態度。本研究分別以計畫行為理論和科技接受模型為理論框架，發展出新的量表（以下簡稱為計畫行為理論量表和科技接受模型量表），以了解哪些因素會影響糖尿病患者使用胰島素的行為意圖，並進一步比較兩個理論何者較適合用於探討施打胰島素的行為意圖，進而將研究結果應用於衛教上，提升胰島素注射率和糖尿病照護的成效。研究方法本研究為一橫斷性研究，採匿名式問卷，同時於板橋某家醫科診所和網路進行問卷調查。問卷由計畫行為理論量表和科技接受模型量表所組成，其內容包含人口統計資料、糖尿病及其治療相關的知識測驗及影響病患使用胰

島素行為意圖等題項。問卷首先聘請專家做內容效度評估，使用條目水平的內容效度指數（item-level CVI）作為刪題標準，接著以便利性抽樣選取13位第二型糖尿病患者進行前驅測試，二度確保問卷內容的適切性，待問卷全數回收後再執行項目分析、建構效度分析和內在信度分析，以確立問卷的信效度。確保問卷結果符合信效度要求後，利用潛在變數路徑分析法（path analysis with latent variables, PA-LV）分別驗證計畫行為理論研究假設中，態度、主觀規範、知覺行為控制、知識對行為意圖的影響，與科技接受模型理論研究假設中，知覺易用性、知覺有用性、使用態度、外部變數對行為意圖的影響。

最後以行為意圖的解釋變異量比較兩個模型解釋力的優劣。研究統計分析p值皆為雙尾檢定，並定義p值小於0.05具有統計學上顯著差異。研究結果計畫行為理論量表由態度、主觀規範、知覺行為控制、行為意圖4個分量表組成，經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後，總題項數由36題刪減成28題，各分量表信度指標α係數皆>0.6，總量表α係數=0.915，具良好信度。探索性因素分析將態度分量表和知覺行為控制分量表題目各自分為2個構面，符合計畫行為理論原設計信念，唯主觀規範分量表題目分成的2個構面與原設計信念不符，所有題項之因素負荷量皆>0.5。階層驗證性因素分析整體模型適配度指標X2/df=3.04

1、GFI=0.86、RMSEA=0.072具良好適配度，CFI=0.891、TLI=0.876為可接受適配，顯示模型仍有改善空間。計畫行為理論量表對行為意圖的解釋力為83%，其路徑分析結果顯示，態度、主觀規範和知覺行為控制皆會正向直接影響行為意圖，知識則會透過態度和知覺行為控制間接影響行為意圖。科技接受模型量表經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後，總題項數由15題刪減成13題，量表信度指標α係數=0.905，具良好信度。探索性因素分析將題目分成4個構念，符合科技接受模型理論，且每個構念題項數都保留3項以上。驗證性因素分析整體模型適配度指標為X2/df=2.561、GFI=0

.947、RMSEA=0.063、GFI=0.969、TLI=0.959，表示模型適配度優良。科技接受模型量表對行為意圖的解釋力為67.2%，其路徑分析結果顯示，知覺有用性和知覺易用性皆會正向直接影響對胰島素的使用態度，使用態度是行為意圖的主要決定因素，知識則會透過知覺有用性對行為意圖產生間接影響效果。結論計畫行為理論量表和科技接受模型量表皆能良好預測行為意圖，但計畫行為理論對行為意圖的解釋力更高，且能提供更多的資訊，故本研究認為，計畫行為理論較科技接受模型更適合用來預測和解釋第二型糖尿病患者施打胰島素的行為意圖。而根據計畫行為理論量表的結果，施打胰島素的態度為第二型糖尿病患者施打胰島素的行為

意圖之主要決定因素，態度又會受到知識的正向直接影響，故醫療人員可透過加強民眾對於胰島素的正確知識來改變病患對施打胰島素的態度，提供糖尿病患者最適當的藥物治療。最後我們可將本研究結果應用於臨床上，提升第二型糖尿病患者使用胰島素的意願，以改善糖尿病治療的整體照護成效。