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更好的一年：無論陰晴圓缺，都是寶藏(隨書驚喜：2021年曆+無時限插畫月曆)【博客來獨家贈品版】

為了解決dec月份的問題，作者LuckyLuLu 這樣論述：

「好事會發生，如果你願意給自己一個新的開始。」 新生代明亮系插畫家LuckyLuLu首本日日繪文集 用一天一篇日記，交換一天一點心意，灌溉一天一點勇氣！   　　2020或許是最糟糕的一年，我們失去了珍視的人事物，失去了自由徜徉的空氣，失去了翱翔天際的勇氣，失去了擁抱世界的能力。當一切被縮限、被剝奪的時候，我們才終於意識到人類是多麼渺小無能的存在，我們只能退回到最原始最簡單的生活，重新學習面對孤獨，接受失落，擁抱自己，種下希望。   　　LuckyLuLu以她擅長的清新畫風和純粹直率的文字，傳送溫暖力量給未來的每一天，遇見的人、經歷的事，不管好壞，都是寶藏。希望你的每一天都是更好的一天，每

一年都是更好的一年。   　　──│有些日子就是要盡量悲傷、盡情流淚、把所有軟弱都拿出來曬曬太陽。│── 　　你不需要一直堅強，不需要一直武裝自己，你該把藏在心底的脆弱無助沮喪失望，像曬棉被一樣拿出來抖抖拍拍，讓塵埃和悶味一次一次逐漸消散。   　　──│因為不能完全掌控生活中發生的事情，所以每天都有機會過得很精彩。│── 　　沒有人可以預知下一秒會發生什麼，是意外還是驚喜，因為未知所以充滿期待，只有你自己可以決定如何度過你的一天。   　　──│成為人見人愛的人之前，要先成為自己愛的那種人。│── 　　害怕被討厭，會先被自己討厭的；想要被喜歡，也要先成為自己喜歡的人。只有自己能撐住自己，才能

為自己發光。   　　──│不是不再被挫折擊倒，而是好起來的方法越來越明確。│── 　　人生路上的挫折、難關不會只出現一次，但幸運的是我們終會解決他，以更明確、更快速、更多元的方法。   　　365篇圖文，一天一篇，靜靜思考，慢慢成長，未來的每一天，都是更好的一天！ 　　LuckyLuLu畫下365篇最真心的風景，寫下365段最貼心的話語，陪伴你走過重生的那一年。   　　▶▶隨書附贈： 　　2021年曆＋無時限插畫月曆（一組共7張，尺寸：135*185mm）   　　▶▶裝幀分輯說明： 　　時序上三個月為一季，《更好的一年》將三個月收為一輯，一輯一冊，共分為四冊，分別為1至3月、4至6月、7

至9月、10至12月，方便隨手身攜帶、隨手翻閱。讀者可按時序遞嬗逐日閱讀，也可挑選自己喜愛的月份日期開始閱讀。《更好的一年》四冊及附贈之年曆、月曆以牛皮透明袋成套包裝，是歲末年初送給自己和好友的最好祝福。   　　▶▶贈品： 　　※博客來獨家贈送「LuckyLuLu紙膠帶」※ 　　（兩款圖樣，隨機出貨）   各界可愛名人 讚讚推薦（依姓名筆劃排序）   　　周曉涵──戲劇女神 　　海苔熊──心理學作家 　　啊宣ASUAN──療癒系圖文作家 　　黃繭──作家、「文字溫室」創辦人 　　幹話心理學@kobepsychology

dec月份進入發燒排行的影片

利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙

為了解決dec月份的問題，作者程春燕 這樣論述：

目的：生長異常是兒科醫生重視且關鍵的臨床狀況，研究兒童生長障礙的主要原因是確定可能威脅兒童未來健康的狀況。而兒童病理性的身材矮小發生率約5%，對於身材矮小應及時識別、診斷和適當治療，因此監測生長障礙在兒科醫療保健中至關重要。由於人工智慧在醫學影像及診斷上應用廣泛提供精準醫療輔助，而本研究目的利用機器學習協助初級保健醫師及早準確地診斷兒童生長障礙。方法：在本回顧性試驗研究中，通過臺北醫學大學臨床研究資料庫申請臨床試驗，使用其臨床研究數據庫的門診病童的臨床生長數據資料分析共112267筆資料(臺北醫學大學附設醫院的訓練測試集85743筆，及萬芳醫學中心的外部驗證集26514筆) 。應用Pytho

n及自然語言處理在電子病歷紀錄，進行文字探勘及資料前處理，並運用機器學習演算法評估生長障礙，比較多種機器學習模型分類器，包括決策數、K-近鄰演算法、隨機森林、邏輯斯迴歸、支持向量機、多層感知器機、自適應增強機、梯度提昇機和極端梯度提昇機，來預測初診追蹤一年病童的生長障礙。為了最佳預測模型，同時採用特徵選取和不平衡方法，來找到最佳特徵集以及平衡結果。此外，加入電子生長曲線表追蹤身高及體重的百分位、父母身高中值≧1SDS及≧2SDS標準差距、骨齡值與實際年齡≧1SDS及≧2SDS標準差距、生長速率≦5cm/年生長指標，來提高生長障礙診斷的準確性。結果：在前12次門診紀錄模組或混合特徵選取模組分析，

訓練測試集或外部驗證集在機器模型隨機森林、梯度提昇機和極端梯度提昇機表現皆旗鼓相當且穩定。其中隨機森林在混合特徵選取模組，相對其他演算法運算快速，在身材矮小或性早熟分類診斷的驗證表現上：準確性0.88、靈敏度 0.91、特異性0.86、F值0.88、準確度0.89。另外在生長指標以骨齡≧2SDS標準差距、或目標身高≧2SDS標準差距或生長速率≦ 5公分/年的分類驗證表現更顯著優異：準確性0.90、靈敏度 0.92、特異性0.87、F值0.91、準確度0.89。討論：本研究使用不同的機器學習演算法，在兒童身長障礙分類診斷上具有穩定及極好效能，在上述所有演算法中，隨機森林是一項快速方便的精準醫療診

斷的演算法。此外，在文字探勘藥物治療紀錄及疾病診斷資訊，與醫院結構化的ICD10診斷碼相符合度47.15%，與藥物相符合度86.03%，並且額外提取11.23%藥物資訊補足原醫院結構化的藥物欄位完整性，提供未來研究者參考。

更好的一年：無論陰晴圓缺，都是寶藏(隨書驚喜：2021年曆+無時限插畫月曆)

為了解決dec月份的問題，作者LuckyLuLu 這樣論述：

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一年都是更好的一年。   　　──│有些日子就是要盡量悲傷、盡情流淚、把所有軟弱都拿出來曬曬太陽。│── 　　你不需要一直堅強，不需要一直武裝自己，你該把藏在心底的脆弱無助沮喪失望，像曬棉被一樣拿出來抖抖拍拍，讓塵埃和悶味一次一次逐漸消散。   　　──│因為不能完全掌控生活中發生的事情，所以每天都有機會過得很精彩。│── 　　沒有人可以預知下一秒會發生什麼，是意外還是驚喜，因為未知所以充滿期待，只有你自己可以決定如何度過你的一天。   　　──│成為人見人愛的人之前，要先成為自己愛的那種人。│── 　　害怕被討厭，會先被自己討厭的；想要被喜歡，也要先成為自己喜歡的人。只有自己能撐住自己，才能

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2005-2019台灣A型肝炎流行病學及發生率趨勢分析

為了解決dec月份的問題，作者葉維哲 這樣論述：

背景 在台灣A型肝炎的發生率近年來，除了2015-2017年的群突發事件外，沒有明顯變動的趨勢。A型肝炎主要透過糞口途徑傳播，危險因子包含男男間性行為、食用受汙染的飲用水或食品、前往A型肝炎疫情高風險國家等。這些與行為及生活習慣相關的危險因子在年齡-年代-世代模型中大部分被歸類為世代效應。近年來，世界各國以全人口為基礎的研究顯示，在社經條件及生活環境較佳的已開發國家，A型肝炎的流行病學特性隨著公共衛生條件的改善而有所改變，高風險族群從早期的年幼族群(10歲以下)轉變成近年來以20-40歲族群為主，因此，疫情防治的相關政策及措施也應該隨之作相對應的調整。材料與方法 利用台灣疾病管制署傳染病

統計資料系統及傳染病年報，取得西元2005到2019 年間台灣A型肝炎通報個案的相關統計資料，計算不同性別的年齡標準化發生率。將這期間A型肝炎通報個案分為十四個年齡群 (0-4歲~65-69歲)、三個年代組 (2005-2009年、2010-2014年、2015-2019年)及與其相對應的十四個世代組 (1945出生世代~2015出生世代)。利用公平離差率年齡-年代-世代模型，分別得到年齡效應、年代效應以及世代效應，來進行分析。並且利用流行病學人、時、地三個要素與A型肝炎發生率之間的關係進行探討，找出台灣A型肝炎高風險族群。結果 利用公平離差率年齡-年代-世代模型進行分析，台灣A型肝炎世代效

應呈現先升後降的趨勢。從1980出生世代開始上升，到2000出生世代才開始逐漸下降一直到2015出生世代。台灣A型肝炎年代效應，於2015-2017經歷一個先升後降的A型肝炎群突發事件，除此之外，A型肝炎的年代效應在台灣並沒有明顯的趨勢。年齡效應則從年齡群15-19歲上升到25-29歲最高之後開始下降，一直到40歲以上年齡組降至年齡效應相對較低的水準。三者效應強弱依次為年齡效應，世代效應，最後才是年代效應。從流行病學人、時、地的角度分析，首先針對人的部分，本研究顯示台灣A型肝炎發生率男性較女性高，男性發生率約為女性的4.03倍。其次，針對地的部分，台灣A型肝炎發生率近十年以北部各縣市最高，外島

各縣市最低，且不論是否為都會區，北部縣市發生率都較南部縣市高。最後，針對時的部分，台灣A型肝炎發生率與不同年代間並沒有產生互相影響的結果。結論 本研究利用公平離差率年齡-年代-世代模型分析，結果顯示台灣A型肝炎發生率的年齡效應以及世代效應的趨勢相似，效應影響較高的族群主要集中在在1980-2000的出生世代 (年齡為20-40歲)，可發現台灣A型肝炎高風險族群從早年的10歲以下新生兒及幼童族群逐漸轉變為20-40歲青年族群。台灣A型肝炎防治相關政策也應該對於高風險族群的轉變作相對應的調整。