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股Morning：一日之計在於晨，股票新手靠這本

為了解決最有用的科系的問題，作者賈股文 這樣論述：

　　想學股票但不知道從何開始嗎？一句Good Morning，學習股票好Easy！   　　◎專為新手所寫，常見專有名詞到正確交易心態，從此擺脫韭菜命運！ 　　◎透過3個W，一次教會你如何看線圖、追籌碼、掌握財務狀況。 　　◎結合基礎觀念和心法養成，用最白話的語言傳達最實用的觀念。 　　◎從短線的投機到長線的投資，為股市新手們快速建立完整的架構。   　　年輕人投入股市尋求額外收益的比例大幅提高， 　　往往抱著賺錢的期待下單，但抱得失望的虧損出場！ 　　所以，學習基本的投資觀念不僅是為自己找尋開源的機會， 　　也是為自己資產的管理帶來一份保障。 　　此時，你需要一本帶你入門的股市聖經！  

　　本書為股市新手提供一個有架構且可速成的學習內容， 　　包含常見的實務問題與觀念與心態建立， 　　以及最重要的三大分析：技術分析、籌碼分析與基本分析， 　　沒有深奧的理論只有用得到的實務， 　　讓讀者們能迅速具備對股票獨立分析判斷的能力。   本書特色   　　‧學習3大主題　向股市小白說Bye Bye 　　‧讀懂專有名詞　掌握遊戲規則 　　‧掌握3個W　獲利自然到手 　　‧扭轉必敗人性　成為少數贏家   誠摯推薦   　　前東森財經台記者　Janie 徐世珍

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以科技接受模式探討南部餐飲群科學生使用Google Classroom網路平台之行為及學習成效–以餐飲實作課程為例

為了解決最有用的科系的問題，作者陳永富 這樣論述：

在2019年爆發的新冠肺炎疫情，嚴重影響全球整個教育體系，因此急需推動線上教學，不讓疫情阻擋學習；並且因資訊科技的演進，促使全球的學習模式不斷更新。故本研究中以科技接受模式 (Technology Acceptance Model, TAM)為基礎，探討南部高中職餐飲群科學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台之行為與學習成效之間的相關性。本研究採問卷調查法進行，問卷內容包括個人背景資料、Google Classroom網路學習平台外部變項、Google Classroom網路學習平台科技接受模式變項三大部分。研究邀請三位相關領域專家進行內容效度評定 ，經專家評定、進

行修正後，發放正式問卷。研究對象為南部曾經使用或正在使用Google Classroom網路平台學習之高職餐飲群科系學生，正式問卷於 2021 年 9 月 10 日到 2021 年 10 月 20 日間進行發放。本研究共發放 483 份問卷，去除無效問卷 67 份後，共回收 416 份有效問卷，有效問卷回收率 86.12 %。回收問卷後即對問卷內容進行資料分析，包括敍述性統計分析、信度與效度分析、不同背景差異分析、相關分析與多元迴歸分析，其研究結果如下：(1) 差異性分析發現部分不同個人背景學生對外部變項及科技接受模式各變項有顯著差異；(2) 相關分析發現 部分外部變項與Google Clas

sroom網路學習平台的認知易用性、認知有用性間皆有顯著正相關；Google Classroom網路學習平台的認知易用性與認知有用性間有顯著正相關；科技接受模式的認知易用性、認知有用性與系統使用意願間有顯著正相關；(3) 多元迴歸分析發現Google Classroom網路學習平台使用意願與網路使用行為有顯著正向影響，網路使用行為與學習成效有顯著正向影響。最後，本研究提出具體建議作為各餐飲專業教師及學生跟後續研究者在研究提升餐飲相關科系學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台的學習成效之參考。

圖解熱力學

為了解決最有用的科系的問題，作者李適 這樣論述：

　　熱力學長久以來一直是大學部理工科系之主要課程，也是工程上極為重要之基本科學，更是許多公職考試、國營事業招考以及各類證照取得之必考科目。因此，本書從清晰簡潔之角度切入講解熱力學的主要架構及其內涵，並配合圖文生動的說明，使讀者在研讀此書時，極易掌握熱力學之重要基本原理與主題，並能條理清析地進一步理解其中之物理意義。   　　本書涵蓋熱力學有關之全部基本原理及其工程上常見之應用，為讀者在研究應用熱力學至各種專業領域之過程中，提供足夠的理論基礎與準備。此外，本書也納入許多不同類型考試之試題範例，希望能幫助到更多在學學生，使其在閱讀本書後能應用熱力學之基本知識及定理將理論與實務結合，同時也能幫助

到更多在準備各類考試的考生，使其在閱讀本書後能在考試中迅速破題，解題過程得心應手，無往不利。

科技創新對組織管理績效之影響 -以人工智慧系統導入醫療機構為例

為了解決最有用的科系的問題，作者張菁育 這樣論述：

全民健保制度下，醫院疾病分類師須從醫師書寫的醫療紀錄依據國際疾病分類(ICD-10)進行編碼，向健保署申報醫療費用，此編碼過程常因醫師與疾病分類師共識落差而耗費時間、影響申報時效及醫院收入。若能透過AI導入，協助醫師與疾病分類師完成診斷編碼，提升作業效率，呈現照護個案的疾病嚴重度，以爭取合理的健保給付，為當前台灣醫療機構之重要課題。本研究使用初級資料，包括醫院病歷及人員訪談為素材，蒐集個案醫院從2020年7月AI導入後、至2021年3月抽樣每月出院5%病例，共1,272例個案，整理AI推薦、醫師、疾病分類師之編碼、病例組合指標(CMI)、DRG A區佔率，評估AI導入是否能提升編碼一致率，完

整呈現疾病嚴重度。 並依全院、內科系、外科系及其他科系進行差異檢定。統計結果發現，AI導入對於編碼一致率有影響。從使用人員來看，AI與疾病分類師編碼一致率進步最顯著，醫師與疾病分類師則是進步緩慢；從科系來看，以外科系進步較顯著，內科系進步方向正確但緩慢。而在編碼一致率提升對於組織績效的統計結果發現，編碼一致率對病例組合指標(CMI)有顯著影響，但對於DRG A區佔率則無影響，推測係因受健保政策調整之故。人員訪談結果驗證科技接受模式及創新擴散理論，可知AI導入階段政策當由認知、說服、決定、試用、持續執行，方可讓AI輔助效能提升；並應改善系統操作介面之易用性與AI有用性，提高人員使用正向態度及意願

。本研究發現AI輔助編碼可讓同仁提升作業效率提升編碼完整性，可鼓舞個案醫院繼續推動AI，並致力系統改善、加強人員對系統之信心，並藉創新擴散說服更多人員接納，以加速提升組織績效。