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經典療癒韓劇教你的實用韓文表達(附QRcode線上音檔)

為了解決即時影像英文的問題，作者南姞任,金鎮雄,宋賢珠,安義正,黄银霞,徐恩英,吳善姈,李秀眞,玄英熙 這樣論述：

機智醫生五人幫鮮明又充滿魅力的個性； 帶著創傷的文英、鋼太如何開啟療傷之路； 愛迫CP從調侃中漸漸醞釀、滋長的愛情…… 除了透過畫面呈現，台詞也功不可沒！ 透過本書收錄的韓劇台詞對話、例句解析 讓你更了解他們「為何這樣說」 不用只靠字幕翻譯，你才能更貼近道地韓語表達！ 本書特色 　　【特色一】 　　集結《機智醫生生活》、《雖然是精神病但沒關係》、《愛的迫降》三部韓劇中高頻出現，韓國人照三餐使用的「100句日常慣用語」，如「말씀 편하게 하세요（說話不用那麼拘謹）、그거나 그거나（還不都一樣）、 그냥 해 본 소리（只是說說而已）」等，解析使用這些慣用語的原因，搭配簡單詼

諧的生活例句，讓你用最短時間了解各種道地使用情境。 　　【特色二】 　　本書整理慣用句中單詞的替換方法，想表達相反的意思或使用在其他情境也能輕鬆套用，另外也針對重要詞彙補充說明，不用再查字典就能掌握單字。每小節看似只學了一句慣用語，實際上已經取得舉一反三的能力，以及多面向的韓文實力！ 　　【特色三】 　　本書統整使用慣用語時的注意事項，大幅降低不了解語言文化差異而誤用的機率，再加上補充的韓國文化小知識，更能了解慣用語的由來與背景，在潛移默化中提升韓語理解力，降低文化隔閡、提升你的追劇品質！ 好評推薦 　　LJ｜韓文教學YouTuber「Anneyong LJ 안녕 엘제이」 　　平常喜

歡透過韓劇學韓文的人 一定常常遇到一個困擾，就是通常韓劇都沒有韓文字幕，從韓劇中發現了很多韓國人常用的慣用語或是流行語，常常想學卻又不知道正確的用法到底是什麼。那麼這本《經典療癒韓劇教你的實用韓文表達》就幫你解決這個問題啦！精選三部人氣韓劇內的100個例句，讓你更接地氣地學會韓文！ 　　서유｜「韓文知間」小編、《精準掌握韓語發音》作者 　　本書選用了人氣最高的三部韓劇作為題材，非常適合喜歡韓劇的韓語學習者們。本書最大的特色在「精選出韓劇中實用的句子，且提供該句子的前文後句」，讓學習者可以更深刻地了解該使用的情境。除此之外，還進一步解釋該句的文法或使用細節，相信讀完本書後一定可以讓韓語用得更加

道地。 　　林芊蓉｜地方韓文水水、《IG韓語貼文日記》作者 　　我接觸韓文的時間超過10年，每次追劇時都還是會學習到很多新的韓文用法，因此在創作自己平台的內容時，也總是會大量參考韓劇，甚至會覺得「如果能把韓劇裡的道地韓文語句整理成冊該有多好？」沒想到EZ KOREA這次出版的《經典療癒韓劇教你的實用韓文表達》真的實現了我的願望！無論韓文程度落在哪一個級數，在本書中都能找到對自己的韓語口語日常使用有幫助的內容，是想要說出更加道地的韓文學習者不可錯過的精彩韓語學習讀物！  

即時影像英文進入發燒排行的影片

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決即時影像英文的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決即時影像英文的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

基於機率的兩階段卷積神經網路於肺動脈電腦斷層血管攝影影像上之肺栓塞偵測

為了解決即時影像英文的問題，作者吳聲佑 這樣論述：

肺栓塞(Pulmonary Embolism, PE)是一種肺動脈或其細支血管被由空氣、脂肪或血塊組成的栓子堵住的現象。通常是由靜脈中的血栓隨著血液的流動而到了肺動脈中，並且阻塞了肺動脈。傳統的肺栓塞偵測必須藉重醫師們的專業知識，而肺栓塞嚴重的時候會導致病人的死亡，因此在診斷肺栓塞的部份是相當重要的一個環節。近年來電腦斷層掃描技術的進步使掃瞄速度加快、解析度提高，電腦斷層影像成為臨床診斷上非常重要的工具。除了描述病灶在型態構造上的詳細資訊外，功能性的電腦斷層掃描分析，更進一步提供了生理上的資訊，例如血流分佈，可以輔助醫師進行臨床上的診斷，提高診斷正確率。隨著影像品質以及切片張數逐漸的增加，在

無形中也增加了醫師在診斷時判讀放射影像產生的視覺疲勞。肺動脈電腦斷層血管攝影(CT Pulmonary Angiogram，CTPA)為目前診斷肺栓塞疾病最明確與即時之工具。因此本研究的主要目的在提出一個能在肺動脈電腦斷層血管攝影影像中辨識肺栓塞的方法，用以減輕醫師診斷時的負擔。本研究使用PE Challenge資料庫作為原始影像資料的來源，流程依序為:影像前處理、區域分割、與肺栓塞區域偵測。影像前處理中會將CTPA影像對比強化，並把肺部區域以外的無用色塊移除。在訓練過中會先挑選出可能包含肺栓塞的候選區域(PE-ROIs) ，接著將這些作為候選區域的3D立體像素均勻地分成小立方體並進行數據擴充

，作為後續分類的輸入資料，卷積神經網路部分使用修改後的ResNet-18進行模型訓練，最後以控制變量分析檢查PE檢測系統中每個部分的有效性，同時與過去其他學者提出的系統進行效能比較。在研究結果部分，放大特徵圖(EFM)可以稍微提高小物件檢測的準確性，但會顯著增加時間成本。基於機率的錨點提取(PAE)可以減少訓練時間，稍微提高檢測的準確性。同時使用EFM和PAE可以顯著提高靈敏度(10.57%)，而且只增加29分鐘的訓練時間。