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這兩本書分別來自新自然主義 和布克文化所出版 。
國防大學 中共軍事事務研究所 董慧明所指導 周禎志的 中共軍民融合下武警智能建設之研究 （2021），提出富胖達股份有限公司關鍵因素是什麼，來自於武警部隊、智能化、科技興軍、軍民融合。
而第二篇論文長庚大學 生物醫學研究所 蔡佩倩、葛明軒所指導 吳勻的 比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果 （2021），提出因為有 GWAS、SNP、機器學習、預測分類、CNN的重點而找出了 富胖達股份有限公司的解答。
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治咳寶典【2022增訂版】：臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀
為了解決富胖達股份有限公司 的問題，作者羅仕寬,羅際竹 這樣論述：
【最新增訂】長新冠八大QA一次看懂 ★咳嗽需要吃藥嗎？一直咳不停怎麼辦？每次感冒都很嚴重？ 事實上，「咳嗽」多半是感冒加上原本無症狀細菌感染有關，而感冒只是一個啟動咳嗽的開關。尤其，健康良好的少數感冒病人，常常2~3天之後就大幅好轉，是不會有咳嗽症狀的。特殊的是，大部分咳嗽原因是支氣管被「黴漿菌」感染到引發的，而黴漿菌是一個從恐龍時代至今成功繁衍不息的古老細菌，是羅仕寬醫師數十年來從高倍顯像顯微鏡發現的鐵證。 感冒病毒引發自身免疫反應，讓黴漿菌有機會趁機大量繁殖。如果沒有正確的診斷加上正確的治療與正確的保養，輕症就是變成慢性咳嗽，重症患者再併發更多細菌感染，例如：肺炎鏈球菌
、金黃色葡萄球菌、綠膿桿菌等等，開始嚴重咳喘有黃綠膿痰，容易病情惡化成肺炎、肺浸潤、肺纖維化、阻塞性肺炎……。 事實的真相是，無論大小感冒造成咳嗽最常見的主力細菌軍就是「黴漿菌」，重症會嚴重到造成肺炎、肺浸潤，甚至危及生命！ ★揪出慢性咳嗽的真相：感冒一直咳，多半是黴漿菌惹的禍 感冒會不會咳嗽？其實跟黴漿菌有直接與間接的關係。黴漿菌本身就可以引起咳嗽，又會加重各種會引起咳嗽的病毒細菌感染，尤其今日大家在新冠肺炎的威脅之下，真的需要詳細了解黴漿菌為什麼這麼厲害？控制好黴漿菌，還可以幫助大家渡過新冠肺炎感染呢！ 十幾年來透過顯微鏡觀察與臨床實務，加上飲食習慣和生活環境的比對下
，羅醫師發現：1.絕對多數咳嗽病人，血液內黴漿菌數量很多；2.任何一人咳嗽，全家就會被感染；3.腸胃健康幾乎都不太好，竟然多是澱粉惹的禍；4.飲食材屬性不忌口，讓腸胃虛冷或發炎；5.生活環境狹小潮濕、常又通風不良等5大原因，影響著一個人感冒以後會不會咳嗽與嚴重程度。 ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學心得 咳嗽的保養還是要從整體健康著手，如果你常常容易咳嗽，代表你容易被各種呼吸道的病毒細菌感染，並因此留下後遺症，主要原因就是免疫防護力不足，也就是你的健康有不足之處，需要全方位的保養，才能夠真正遠離呼吸道感染咳嗽的威脅。為此，羅醫師特別分享他38年整合醫學的臨床心得： ●其
實感冒藥不用吃，絕大多數是白吃了！ ●感冒初期，每小時吃1次維生素C配大量溫水，有效緩減感冒不適。 ●感冒時，每天刷牙3~5次，降低喉嚨反覆感染的機會。 ●感冒時，每天洗鼻子4~5醤，有助清除和稀釋鼻咽腔內黏著的病毒細菌。 ●感冒時，吃好油、海鹽，拒絕白糖、白麵粉、白飯，免疫自然好。 ●洗手後，順便清洗鼻孔內側長鼻毛的地方，有效預防呼吸道疾病。 ●預防感冒，減少白色澱粉和糖攝取量，例如麵粉、白米、精緻糖和所有甜食。 ●鼻孔勤擦護唇膏，不只保濕，還可以減少病毒入侵的機會。 ●每晚睡前用10CC苦茶油、椰子油漱口15分鐘殺菌，降低身體感染。 ●蛋白質攝取量占一日
飲食的3分之1，身體負擔輕，感冒自然遠離。 ●每天攝取10~20CC的紫蘇油、亞麻仁油或印加果油，減少發炎指數。 ●不吃煎炸烤的食物，多吃辛香料、五顏六色蔬菜和有酸味的水果。 ●搭乘大眾運輸工具後，閉著眼睛遠遠地朝臉、頸、頭髮、袖口噴酒精消毒。 ●勤洗手，盡量不亂碰任何公共地方的把手、按鈕。 ●公共場合戴口罩，手不亂摸口罩。 本書特色 ★從感冒、流感、黴漿菌肺炎，到新冠肺炎的治咳寶典 ★揪出慢性咳嗽的真相：感冒一直咳，多半是黴漿菌惹的禍 ★久咳不癒、慢性咳嗽、一感冒就咳嗽、免疫力低下的救星 ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學與預防醫學心得
中共軍民融合下武警智能建設之研究
為了解決富胖達股份有限公司 的問題，作者周禎志 這樣論述：
隨著時代進步加上科技日新月異，電子信息網路主宰未來戰場作戰形態，世界各先進國家軍隊建設相繼朝智能化發展。武警部隊亦然。為適應國家安全需求，基於維護國家政治安全和社會穩定考量，軍事和執法任務追求智能化建設已是必要手段。其次，在中共領導人習近平要求下，「科技興軍」是推進武警部隊履行現代化建設使命的標準。因此，武警部隊近年來開展了以現代科技與信息融合，建構「科技強勤」的「智慧磐石」工程，其執勤系統信息化、智能化、一體化整合正為未來的任務作準備。基此，引發筆者對於武警執勤智能化建設的深入研究動機，以及武警部隊如何在軍民融合戰略的運作機制下滿足其設定目標，這是在本論文想要研究之主要議題。綜上所述，本研
究關注中共武警執勤智能化建設發展趨勢，並置重點於體系轉型及軍民融合戰略下的運作機制。希冀透過歷史制度主義及文獻分析法、案例研究法，進行武警部隊執勤智能化發展脈絡與體系架構、中國大陸軍工產業自主研製能力，以及「科技興軍」戰略的武警未來取向分析。進而探研武警智能化建設整體效能，以及瞭解中國大陸軍民融合戰略與武警執勤智能化建設關聯性。研究發現武警部隊在「科技興軍」戰略背景下，追求智能化建設來提升未來執勤戰力轉型，並突顯對於「富國、強軍」政策的執行力與正面貢獻，亦促使中國大陸智能產業技術升級與內循環經濟效益。其中，從實際案例運作，也可發現武警部隊智能化執勤體系轉型與建設效能及發展脈絡概況。基此，本研究
設定之研究假設均成立：第一，中共以「科技興軍」戰略，推動武警部隊現代化轉型建設發展；第二，智能化系統整合，促使武警部隊執勤體系運作模式調整；第三，中國大陸軍民融合戰略發展，攸關武警智能化建設進程。
從廚房開始的健康生活：低醣主義粗食正夯─100道全食物低醣料理美味提案
為了解決富胖達股份有限公司 的問題，作者吳佩砡,陳芊穎 這樣論述：
100道全食物低醣料理美味提案 低卡／低醣／少精製／好吃／好做／好看 減脂瘦身零失敗！ 當全世界都在瘋狂「低醣飲食（Low carb diets）」時， 你會不會對「低醣」又怕又愛？ 愛它能快速減肥， 但又怕菜色難看難下口又容易餓？ 愛它能展現曼妙身材， 但又怕它容易復胖？ 愛它能控制體重及血糖風險， 但又吃個東西要一直計算卡路里太麻煩？ 愛它能減少體脂堆積， 但又怕自己做料理很複雜？ 其實「低醣飲食」並沒有想像中的困難，因為在生活美食家 Nancy 及 食尚營養師 Charlotte 的 安排下，只要 14 天，教你如何從「減糖」到 「減醣」來掌握低醣飲食。 書中更將低醣料理分門別類，
從調味好幫手的醬料、早餐營養沙拉、 主菜的肉類及海鮮、主食的麵飯、佐菜的蔬食，到烘焙的午茶甜點， 方便查詢搭配。 每道料理更附上專業的營養表，幫忙計算卡路里及飲食分量，完全落 實無痛苦、無斷食、無影響作息的情況下，讓你吃得更健康、更多元 、更美味！ 本書特色： 1. 減醣14日課表，從「減醣」開始，14天看到希望 2. 容易製作的料理步驟 3. 列出預計烘焙時間及難易度 4. 含有熱量及營養素的成分表 5. 透過每個章節的顏色標籤，快速尋找到你想要製作的料理 6. 不為人知的料理秘技 TIPS 「減糖」，或「減醣」，不是一時興起跟著流行的飲食法。 對我來說，這是一種生活態度，一種生活方
式。 記得剛剛認識 Charlotte 時，我正好要去法國， 她很熱心介紹了甜點必吃咖啡廳，我微笑說：「不好意思！我不吃甜 點。」 她睜大眼睛說：「天啊！實在是太浪費了，去法國不吃甜點 ？？！！」 她當時應該覺得我很奇怪吧？？！！ 高中時期是個小胖妹，各種減肥方法我都嘗試過了。 除了運動之外，飲食真的是占絕大部分因素。對我來說，最容易，也 最可以持之以恆的就是「減糖」，再進階為「減醣」。 「醣」千萬不能不吃，而是要選對食物，知道正確的烹煮方式。 四年多前，開始與 Charlotte 直播，分享健康在家煮系列。 因為是好朋友關係，我們默契十足：我烹調，她分享營養學的部分； 我料理，她計算卡路里跟
營養成分，可以說是合作無間。 這本書我們寫得很認真，因為我們想真心分享健康生活。 因為我深信： 減醣也可以很美味， 料理可以很療癒， 也可以變成一種生活態度。 這就是，我的生活，我的日常！ ── 生活美食家 NANCY 「營養師不是都叫人吃草嗎？」這句話令人印象深刻。 記得第一次跟 Nancy 相遇在台北信義商圈的 Bellavita（麗寶廣場）， 透過好友介紹簡單寒暄後，得知她即將啟程去巴黎。剛好，我才從巴 黎待了一個月，便興沖沖地跟她分享著我所整理了巴黎最喜愛的 14 間 甜點店。結果萬萬沒想到，Nancy 斷然的說：「我不吃甜點的！但營 養師不是都叫人吃草嗎？」 那時候，我只是一名營
養學系的大學生；Nancy 則是在世界旅遊的購 物狂。相隔四年後，我們各自生下一個寶寶：我開了「營養師的實驗 廚房」；Nancy 則生下了 Lucas。我還記得在開幕茶會的當天，Nancy 抱著 Lucas 的畫面仍歷歷在目。沒想到一轉眼，Lucas 如今也已經 8 歲 了！ 在養育孩子的路上，Nancy 更是悉心的照料三餐，煮出一手好菜，煮 出滿滿的心得。她擁有一顆想跟天下媽媽們分享的心情，因此熱忱的 跟我提議說：「我們一起出一本書！」當然，我二話不說地答應！ 現在，我是一名食尚營養師，Nancy 是生活美食家。我們都相信食物 的力量，攜手將「營養Ｘ美味」的料理食譜一次大公開，以精準科學
化的簡單步驟，高規格的營養分析，打造健康食尚生活風格！ 所以，就邀請大家一起走進廚房， 享受動手做的體驗感動，享受食物的真滋味～ 讓營養成為新食尚 ── 食尚營養師 CHARLOTTE
比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果
為了解決富胖達股份有限公司 的問題，作者吳勻 這樣論述：
機器學習在生物醫學領域中的醫學影像有不少成功的研究，特別是癌症檢測。然而基於基因體數據去發掘與疾病相關的單核苷酸多型性 (single nucleotide polymorphism, SNP) 的能力，尚未有系統性地評估機器學習是否優於傳統全基因組關聯性分析 (genome-wide association study, GWAS)，一個原因是機器學習需要電腦內存來進行龐大的運算；另一個原因則是大多數SNP無法提供與疾病相關的訊息，導致機器必須從基因組上的低密度訊息中學習。為了解決這個問題，我們首先使用臺灣人體生物資料庫的Affymetrix genotyping array 6.0資料對
肥胖表型（病例樣本 = 1457人，對照樣本 = 7510人）進行全基因組關聯性分析，並使用邏輯斯迴歸校正性別、年齡和前十個主成分 (principal components, PCs)。接著為了克服機器學習的運算限制，我們使用GWAS篩選出的前1000個與肥胖顯著相關的SNP輸入六種不同的機器學習演算法：單純貝氏 (naïve bayes)、懲罰性邏輯迴歸 (penalized logistic regression)、支持向量機 (support vector machine, SVM)、極限梯度提升 (extreme gradient boosting)、隨機森林 (random for
est, RF)和深度神經網路 (deep neural network, DNN)。為了量化哪個結果較好，我們將每種模型的前100個最佳學習的SNP對應到它們的基因位置，計算基因所對應之蛋白質數量與蛋白質和蛋白質交互作用總數，並且假設模型越好就會識別出越多富含該疾病的蛋白質途徑。在對每種算法進行10倍交叉驗證後，發現與GWAS相比機器學習識別出更多的蛋白質和蛋白質-蛋白質交互作用，指出機器學習是有可能超越GWAS的。在最後一節中，我們建構了一個卷積神經網絡 (CNN) 與GWAS和隨機森林 (RF) 進行比較，以研究通過one hot encoding簡化基因數據後，機器學習是否可以有效地汲
取特徵。結果指出CNN可以汲取到特徵而做出高準確度的預測分類：最佳模型有相對低的test loss為0.332，準確度高達0.895。此外我們也發現CNN與RF皆具有很高的準確度，而挑選出來的高貢獻SNP則不盡相同。從這個結果我們可以知道，機器學習具有更快、更準確地分析基因組數據的潛力，可以應用於全基因組定序資料和疾病之間的關聯性研究。