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肌筋膜放鬆術：徒手治療指南

為了解決tips提示的問題，作者張曉昀,RuthDuncan 這樣論述：

　　肌筋膜放鬆術為所有學科和各層級徒手治療師提供全面性的訓練，以擴大他們的練習。從技術描述及其應用到與客戶互動，以及保持從業者的體力和功能，本書教導治療師每一個使用肌筋膜放鬆術的關鍵，並獲得最大的效益。 　　這種科學性地接觸全身的方法提供了整個筋膜基質的概述、三維網狀組織支撐、並包覆和保護身體中的其他所有結構。對結締組織系統的解剖和功能解釋，使得從業者獲得對軟組織最有效地運作所需的堅實背景，以治療肌肉問題、不活動、和處置。 　　本書提供了治療方法，並通過幾個特別的方式強化： 　　◎照片的呈現提供每項技術安全上強而有力的視覺指導。 　　◎治療師的「Tips（提示）」提供實

用的技術應用建議。 　　◎「與客戶對談」的專欄分享作者對常見情況的經驗和見解。 　　◎每章末對讀者的「快速提問」。  　　肌筋膜放鬆術是治療師系列的徒手治療指南的一部分，該系列是以評估和治療為特色的工具，完全屬於按摩治療師的範疇，對於其他身體工作者，如整脊師和健身教練也是有所幫助。

tips提示進入發燒排行的影片

調整式XCSR於呼吸資訊辨認不同風險程度之網路遊戲成癮症

為了解決tips提示的問題，作者田侑霖 這樣論述：

在網路普及的現代，網路遊戲成癮症(Internet Gaming Disorder, IGD)逐漸成為隱憂，美國精神醫學學會在2013 年將IGD納入《精神疾病診斷與統計手冊第五版》的「需進一步研究對象名單」中。臨床上多採用楊氏網路成癮問卷與陳氏網路成癮量表等回溯性問卷來輔助臨床診斷，然而觀察期長達一年的回溯性問卷可能不利於臨床上即時診斷，除追蹤不易，抑有可能產生記憶混淆。因此利用電腦分析較為客觀的生理訊號方式，藉此輔助判斷高風險IGD(High-risk IGD, HIGD)與低風險IGD (Low-risk IGD, LIGD)相關研究逐漸受到關注，其中觀察IGD遊玩遊戲時的呼吸調控機制

，特別是在時序上的變化尤為引人興趣。為了觀察HIGD與LIGD的呼吸模式在時序上的調控變化，本研究將受測者接受遊戲影片刺激時所截取到的呼吸訊號轉換為不同的呼吸分析資訊(Analytic Signal, AS)包含呼吸訊號之本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)、瞬時呼吸頻率(Instantaneous Frequency, IF)以及兩者之比值(IMF/IF)，並且以序列標籤問題模式編碼之，受測者依照問卷填寫之分數分為HIGD與LIGD兩群。然而時間序列的問題處於實數、雜訊、複雜等特性的解答空間，若模型無法分辨相同個體在不同時間的狀態將導致效能下降。雖然傳統擴

展式學習分類器(eXtended Classifier System with continuous Real-coded variables, XCSR)的機器學習方法擁有良好的知識擷取與解讀架構，但無法分辨相同個體在不同時間的狀態與時序間的關聯性。因此本研究引入了帶有時間標籤的擴展式學習分類器(XCSRtimetag)，以時間標籤作為分類器演化方向之指引，幫助系統學習時間序列問題，後續利用重構組件重構訊號，尋找HIGD與LIGD呼吸資訊的調控模式。結果：(1). XCSRtimetag分類時序生理訊號上在影片一與影片二正確率分別達98.74%以及 99.34%； (2). 重構訊號與原編碼

訊號相減之差值訊號，統計分析結果顯示影片刺激事件中，兩組間表現顯著差異； (3). HIGD的差值訊號在主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)之二維投影鏈結散佈圖上，在影片一與影片二表現出相反的變化； (4). 系統重構訊號之時間標籤分析中，HIGD在兩部影音刺激事件的時間資訊混用率呈現相反的變化。討論：HIGD在兩部負向情緒刺激的影片中出現相反的變化模態之可能原因，其中遊戲操作提示畫面出現次數在兩部影片差異較大，將其取代為刺激事件後分析，結果表示在特殊事件的刺激下，系統學習到HIGD會出現一致的調控變化。總結而言，本研究將HIGD與LIGD觀看影片

刺激時之呼吸資訊加以編碼、學習。XCSRtimetag學習結果顯示HIGD在對應特殊事件時呼吸變化與LIGD相比有不同的調控模式。