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國立臺北科技大學 電子工程系 李仁貴所指導 李齊的 以梯度提升決策樹演算法實現流速血壓估測之可行性分析 （2019），提出統神 身高 PTT關鍵因素是什麼，來自於高血壓、脈波傳遞時間、梯度提升、決策樹。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系研究所 李仁貴所指導 黃玉婷的 自動分類演算法應用於血壓估算之研究 （2016），提出因為有 線性迴歸、模糊理論、決策樹、血壓量測、光體積變化描記圖的重點而找出了 統神 身高 PTT的解答。
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樓鳳，性淘金產業大揭密：警察帶路，立馬看懂江湖規矩，菜雞一夜成為老司機，乖乖女聽懂所有men’s talk
為了解決統神 身高 PTT 的問題，作者張榮哲 這樣論述：
2020年「臺灣博碩士論文知識加值系統」點閱排行榜冠軍 第一本由警察所寫臺灣性淘金產業大揭密 PTT鄉民讚爆：「簡直神人」、「何止老司機，根本菩薩」。 亞洲犯罪學會發表！ 本書作者張榮哲，是基層警察，任職新北市三峽派出所， 他以「大臺北地區性產業」作為研究題目，取得犯罪學碩士； 此篇論文還獲得司法官學院傑出論文獎。 張榮哲說，從事鴿子（警察）工作多年，看盡人生百態， 某次查案，聽到對方說在「養小姐」，原本以為是包小三， 結果發現，這是近年來最流行的性產業旅遊樓鳳──
就是雞頭（GTO）利用人頭租用套房， 再透過LINE聯絡，讓小姐和客人進行性交易； 而且93%的小姐都是使用簽證來臺旅遊的外籍女。 於是，他決定深入調查4家應召LINE， 每天比對機房PO的班表、花名冊，花費超過 1,400 小時， 還一度被同事誤認為是色情狂。 這篇論文，原本安靜的躺在圖書館的資料庫裡， 直到2020年，臺灣掀起一場論文抓鬼大賽（查誰的論文是抄襲） 張榮哲這篇「一樓一鳳」論文瞬間爆紅，成為點閱排行榜冠軍。 PTT鄉民興奮狂推！ 「榮哲你贏了」、「榮哲
很厲害，真材實料」、 「榮哲的名詞定義解釋得很好」、「榮哲真實力派」。 本書就是取自該篇論文，並將原本論文不能寫、工作時不能透露的祕辛， 全部補充完整、一併大公開。 ‧警察帶路！老司機飆車，快上車 以前大老闆愛上酒家、小老闆則走北投區，一般人則是三溫暖、養生會館， 但在新南向政策後，主打低價的旅遊樓鳳讓全臺大淪陷， 以中山、西門、板橋、三重的套房暗藏最多樓鳳。 樓鳳交易，主要由機房在LINE公布小姐資訊，跟客人敲時間； 雞頭只負責租房、送飯、送毛巾。 不分國籍的
單次性交易，平均為 3,200 元， 但這中間，雞頭、機房、小姐，抽成比例怎麼分？ 作者透露，樓鳳小姐收入根本狂電薪水族，單月至少20萬。 難怪來自東南亞籍小姐都說 ：「同樣都是被幹一次，來臺灣可以賺兩倍呀！」 ‧交易大揭密：菜雞、乖乖女都能聽懂men’s talk 越南妹最敢玩、無套也可以上，大陸妹好溝通…… 根據作者花費 1,400 小時、瀏覽千筆花冊資料發現 : 臺灣男人最愛櫻花妹、泡菜妹、其次是辣臺妹，勉強才選大陸妹。 還意外發現：假日小姐報班人數最少，為什麼？這
是已婚男人不能說的祕密。 ‧性產業經濟學，雞頭親自告訴你 從4P到4C，樓鳳也要懂行銷 除了給小姐的基本資料當參考，樓鳳還有很多你意想不到的商業促銷， 像節日降價、摸彩、截圖回傳還可拿折價金……讓菜雞秒變回頭客。 一次不夠爽，還想要極樂無上限的加值卻不加價的服務？ 像是桑拿、空中飛人（口舌服務）、洗殘廢澡…… 你就得先和小姐「培養感情」。這是老司機才懂但不能明說的江湖規矩。 從早期的吃魚喝茶到現在最流行的一樓一鳳， 第一本由警察執筆的臺灣性淘金產業大揭密。
良家婦、乖乖女千萬不要讀、菜雞瞬間成為老司機的武功祕笈。 各界推薦 臺北大學犯罪學研究所特聘教授／林鍾沂 臺北大學犯罪學研究所副教授／黃蘭媖 銘傳大學講座教授兼社會科學院院長、犯罪防治學系所主任／黃富源 銘傳大學社會科學院犯罪防治學系所副教授／王伯頎 中正大學犯罪防治學系教授／馬躍中
以梯度提升決策樹演算法實現流速血壓估測之可行性分析
為了解決統神 身高 PTT 的問題，作者李齊 這樣論述：
根據衛生福利部108年國人十大死因的統計中指出，高血壓性疾病排名第八位，相較於十年前相比，有逐年增長的趨勢。血壓是生命徵象的重要指標之一，反應人當前的身體健康情形。如何取得當前的血壓，仰賴血壓計進行量測，然而量測過程，因壓脈袋所造成的不舒適以及機型龐大產生攜帶的不便利，使我們難以建立量測血壓的習慣。基於上述問題，本研究使用實驗室開發的穿戴式手錶，取得當前心電圖之心率與光體積描計圖，利用兩波峰之間的時間差推算脈波傳遞時間(Pulse Transit Time, PTT)，並加入個人生理參數如年齡、身高體重指數(Body Mass Index, BMI)，標準血壓計量測之血壓等，建構梯度提升決策
樹血壓估測模型，進行非侵入式血壓估測可行性評估。實驗結果發現當訓練資料集為2508筆與測試資料為279筆時，模型參數條件將迭代次數設為20，決策樹深度設為9，學習率為0.4時，收縮壓的誤差為1.53±3.64 mmHg；舒張壓的誤差為1.14±2.31 mmHg，與 AAMI、BHS、IEEE1708-2014三種國際血壓規範相比皆符合規範內。
自動分類演算法應用於血壓估算之研究
為了解決統神 身高 PTT 的問題，作者黃玉婷 這樣論述：
根據行政院衛生福利部統計資料，105年十大死因死亡人數占總死亡人數之76.8%，其中心臟疾病佔了第二位、高血壓佔據第八位。高血壓可經由量測判別，但現今常用的血壓量測裝置使用上不便且易有壓迫感，使得使用者難以建立量測血壓的習慣。故本研究採用「動心醫電公司」的Z1 流速血壓手環，量測共362位受測者，該手環可量測心電圖與光體積變化描計圖的訊號，藉由此兩種訊號的峰值時間差，計算求得脈搏傳輸時間與心率；而脈搏傳輸時間已於多項研究結果中證實與血壓具高相關性，故利用此參數估算血壓；但人體的血管組成相當複雜，血壓又與血管的關係緊密，故本研究也加入了與血管密切相關的變因：心率、個體間的生理差異(如：身高、體
重、年齡、性別)進行估算。由於目前的流速血壓估算方法，尚未有明確且精準的定義，且過往文獻中受測者之生理條件較相似，相當於自行分類，故本研究將利用自動分類演算法-決策樹，將大量受測者分類後再以模糊決策樹和線性迴歸估算，並與現有文獻之較佳方法-倒傳遞神經網路和多元線性迴歸進行誤差大小之比較。誤差，以倒傳遞神經網路為最小，但此方法之訓練計算較複雜，且解釋模型設計的能力較差;次佳之方法:收縮壓為多元線性迴歸，其誤差為9.69 ± 12.37mmHg，而舒張壓為決策樹後迴歸，其誤差則為7.26 ± 8.98mmHg，推論兩者需以不同的方式進行估算，才能確保各自的最小誤差。