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大疫時代必修的生命教育

為了解決繁體中文台灣的問題，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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輕度行為障礙量表自填版與觀察者填版結果比較研究

為了解決繁體中文台灣的問題，作者陳庭香 這樣論述：

第一章 緒論……………………………………………………………………….1第一節 研究動機與重要性………………………………………………….1第二節 研究目的…………………………………………………………….3第二章 文獻回顧………………………………………………………………….4一、 失智症的病理及臨床前期偵測……………………………………….4二、 老年期精神行為症狀與認知功能的關係…………………………….7三、 輕度行為障礙定義與輕度行為障礙檢核表發展歷程……………….8四、 目前輕度行為障礙量表於研究的應用………………………………10第三章 研究架構與假設……………………………………………………

……12第四章 研究方法…………………………………………………………………13第一節 研究設計……………………………………………………………13第二節 研究對象……………………………………………………………13第三節 研究步驟……………………………………………………………14第四節 研究工具……………………………………………………………15第五節 名詞解釋…………………………………………………………………17第六節 統計分析方法……………………………………………………………18第五章 研究結果…………………………………………………………………22第一節 受試者族群基本屬性及描述性統計結果………

…………………22第二節 輕度行為障礙量表繁體中文台灣版本信效度檢測………………23第三節 輕度行為障礙量表總表與各次範疇分量表之自填版本與觀察者填表版本的相關性………………………………………………………………..24第四節 輕度行為障礙量表總表與各次範疇分量表之自填版本與觀察者填表版本的配對T檢定結果…………………………………………………….25第五節 輕度行為障礙量表各單一子題度之自填版本與觀察者填表版本的相關性………………………………………………………………………….26第六節 限定觀察者角色為配偶的族群的相關分析……………………...27第六章 研究討論…………………………………………

……………………...28第七章 結論……………………………………………………………………...34參考文獻………………………………………………………………………….35圖表列圖一 本研究假設性概念架構…………………………………………………3圖二 阿茲海默氏病理變化與臨床疾病分期模式圖………………………....5圖三 受試者納入及排除流程圖…………………………………………...…39表一 ISTAART 輕度行為障礙研究診斷標準……………………..………....8表二 受試者基本資料與特性…………………………………………………40表三 受試者族群分類蒙特利爾認知量表分數

分佈…………………………41表四 受試者族群分類輕度行為障礙檢核表分數分佈………………………42表五 比較輕度行為障礙檢核表自填結果與觀察者填表結果的差異………43表六 比較輕度行為障礙檢核表自填結果與配偶為觀察者填表結果的差異.44

Cotton friend手作誌.58：秋高氣爽的好chill手作計畫 特別追加「拉鍊攻略完全指南BOOK」別冊

為了解決繁體中文台灣的問題，作者BOUTIQUE-SHA 這樣論述：

　　秋季手作重點： 　　◎特別追加全彩48頁別冊「拉鍊攻略完全指南BOOK」──一本學會安裝拉鍊的基本應用！ 　　◎愛物翻新改造！牛仔褲、毛巾、手帕、針織衫，變身手作素材！ 　　◎手作功力ＵＰ！從今起，我也是滾邊斜布條達人！ 　　◎繁體中文版獨家‧手作新書推薦摘選── 　　★《職人訂製口金包》／ 　　手作職人──洪藝芳老師教你運用質感北歐風格印花製作職人系口金包 　　日本ブティック社獨家授權繁體中文版 　　DIY手作族【入門 / 進階】兩用超聖典 　　「Cotton friend手作誌」是專門介紹手作的專業雜誌，從繽紛的美麗布作、縫紉作品教學、基礎刺繡、布偶縫製與設計、小物與家飾品的製作

等，皆搭配精采的圖文詳細解說，書內附錄的紙型可供縫製時描繪之用，讓初學者也能輕鬆在家製作喜愛的布作，本誌不僅是手作新手必備指南，熟手們也能從中找到更多設計靈感，是您不可或缺的最佳參考工具書。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決繁體中文台灣的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。