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大疫時代必修的生命教育

為了解決頓號意思的問題，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》  

頓號意思進入發燒排行的影片

數位音頻學習行動應用程式介面使用性評估―以 Apple Podcast 為例

為了解決頓號意思的問題，作者鄭宇真 這樣論述：

受益於資訊科技高速發展與新技術簇擁下，帶來無所不在的數位學習環境。其中，以聽覺為主，提供多元性內容的數位媒體Podcast （播客）平台可適用於通勤、運動者等零碎時間進行學習更接近使用者聽覺體驗，因此，Podcast的操作介面設計與使用性更顯得重要。本研究依據文獻蒐集與分析針對市占率最高的蘋果智慧型手機iOS系統內建Apple Podcast App為研究主題，以不同學科分類（人文、社會、科技）的在學學生為對象，探究使用Apple Podcast App於介面操作所產生之績效差異。本研究藉由焦點團體法探究Apple Podcast App於娛樂性、知識內容功能上之需求，並據以設定典型工作項目

及步驟。再者，運用績效量測法進行使用性測試，依據實驗分析結果顯示：（1）不同性別受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間與錯誤次數績效沒有顯著差異；（2）不同學科分類背景受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間績效具統計顯著性，且人文類與社會類的受測者在操作「調整節目播放速度」功能之績效分析具顯著差異；（3）受測者完成各項典型工作任務之績效比較，「給予評分與評論」功能比其他任務步驟花費更長的時間且具顯著差異性。此外，為探討用戶對於Apple Podcast App介面操作感受與想法，透過系統使用性量表、使用者互動滿意度量表與功能問卷調查進行介面使用性評估

。研究結果顯示：（1）受測者對於系統使用性的整體感受未達優使性，量表分數等級為D；（2） 不同性別受測者對於使用者互動滿意度量表（QUIS）其滿意度分數顯示，「介面的功能呈現」、「畫面的資訊位置」介面操作表現有顯著差異；（3） 不同性別與不同學科分類背景受測者對於功能問卷有顯著差異，顯示Apple Podcast App使用介面仍有改善空間。最後藉由回溯性測試及半結構式訪談，蒐集受測者操作App過程之遇到的問題與使用感受，希冀藉由操作績效、使用性及滿意度等量表評估之研究成果，提供相關軟體開發者與使用者介面設計師作為設計介面與功能之參考方針，同時也提供教學設計者在設計線上課程或混成式教學及相關研

究之價值參考。

中國政治思想史(三版)(上、下)

為了解決頓號意思的問題，作者蕭公權 這樣論述：

　　《中國政治思想史》共五編二十五章，上起先秦，下至辛亥。從政治思想的歷史背景，可分為封建天下之政治思想、專制天下之政治思想與近代國家之政治思想三大部分；依政治思想的演變趨勢，則分為創造、因襲、轉變及成熟四個時期。   　　全書所論及的古今學者六十餘人，文獻資料極為豐富。蕭公權先生採政治學的觀點，用歷史學的方法，敘述晚周以來兩千五百年間的政治思想。體例以時代為經，以思想派別為緯，取材則以前人著作之最有理論價值者為主。闡釋各家思想，力求態度客觀。偶有評論，也是意在辨明其歷史地位，而非任意抑揚，臆斷得失。

使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測

為了解決頓號意思的問題，作者吳佩珊 這樣論述：

在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦

單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此

在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。