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人體解剖套書 新修版：《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》兩冊合售

為了解決排列組合英文的問題，作者安德魯．貝爾 這樣論述：

安德魯．貝爾作品集最新修訂 《人體解剖全書 第三版》＋《人體運動解剖全書 新修版》， 來場驚奇的人體探險之旅。 ★增修版皆由康富物理治療所創辦人．蔡忠憲物理治療師 審定 　　《人體解剖全書 第三版》： 　　皮膚．肌肉．骨骼……你不可不知的人體祕密 　　手，其實是你最佳的人體探測員。一個成人的手指頭上，每6.45平方公分就有多達五萬個末梢神經，伸出你的手，試著去感受、探索人體的奧妙：皮膚的質地、肌肉的鬆緊、骨骼的伸屈，藉由觸診來了解自己或他人身體的結構。 　　超過1300幅兼具實用與藝術的細緻插畫，呈現206塊骨頭、162條肌肉與33條韌帶，以及110則的身體標記，帶領你一同走進人體旅

程。 　　人體本身就是一趟充滿驚奇的旅程，本書作者安德魯‧貝爾在十歲時，無意間發現自己身體一塊肌肉的位置而興奮不已，從此踏上了探索身體的旅程，現任職於美國幾座知名的按摩學院以及大學，教授醫護人員、身體工作者需知的身體研究課程。 　　全書分為七大章節，首章先大致一覽身體的系統架構，從骨骼、肌肉、筋膜，到心血管、神經、淋巴系統，就像摸索地圖般的熟悉人體各部位的專有名詞，讓讀者看見龐大而複雜的身體系統；後面六章則開始進入正題，介紹身體各個不同的部位，分別針對肩膀與手臂、前臂和手部、脊椎和胸廓、頭頸和臉、腿部以及腳部，做脈絡性而深入的介紹，教授讀者各部位的觸診技巧。 　　對一個醫護從業者、或任何

一種身體治療者（包括針灸、物理治療、瑞典式按療……）而言，觸診就跟英文字母一樣，是重要的基礎，讓治療工作能更精準、有效。但不同的是，我們不需要去死記硬背那些肌肉、骨頭的位置，觸診本身應該像是一場持續不斷的探索之旅，甚至在觸摸人體每個部位的同時，都會加強我們的觸覺。 　　觸診的力量在於它的運用，活用這本書，一般人即可輕鬆學會如何探索自己的身體；專業人士則可透過本書所傳授的技巧，讓工作得心應手，甚至成為一門獨到的藝術與技術。   　　◎觸診三原則 　　1.動作緩慢 　　2.避免施加太多壓力 　　3.專注當下的感覺 　　此外，你隨時可以在自己身上練習觸診，例如排隊、搭公車時，都是我們探索前臂以及

手上那些有延展性的皮膚、細小的骨頭和多肌腱肌肉的絕佳時機！   　　◎如何使用本書？由於每個人的體型大小、體態都不同，因此本書設計的情境是：您的同伴躺在診療檯上、或坐在椅子上，您則依照書中的說明，為同伴進行觸診。如果您是學生，建議您按照本書的進度學習，必要時重複練習書中介紹的方法，循序漸進探索人體；如果您已經是較有經驗的醫療人員，您可以選擇需要的章節來閱讀。   　　◎本書將幫助讀者的技能與知識： 　　1.觀察身體表面構造，並有信心地探索皮膚與筋膜構造。 　　2.了解身體各部位的骨骼，探索它們之間的關係以及柔軟組織。 　　3.了解肌肉的起點與附著點，感受並描述它們的整體形狀、輪廓與纖維方向。

　　4.了解主要的關節構造，包括韌帶與滑囊液等關節常見的疼痛與傷害好發點。 　　5.了解身體各部位的標記，從而辨識主要神經、血管與淋巴結的名稱與位置。 　　《人體運動解剖全書 新修版》： 　　～難以放下的「人體運動」組裝手冊～ 　　「若你想要在七老八十的時候還能每週上課跳恰恰， 　　那你最好仔細想想現在要如何運動（假設你還不到八十歲。）」──安德魯．貝爾 　　刷牙、嚼吐司、大口喝果汁，氣喘吁吁地晨跑、拿起書本、登上樓梯……這些動作再普通不過，因此你或許從來沒仔細注意過，但每一個都是貨真價實的奇蹟。 　　你如何移動身體四肢、行走站立，都將影響你的思考方式。而你思考、觀察、覺知世界的方式，更

將影響你所做的決定。 　　全球銷量破60萬的經典解剖學書籍《人體解剖全書》作者安德魯．貝爾，這次透過「從小處著手」的概念來組合裝配人體，邀請讀者戴上建築頭盔、穿上實驗袍，親自參與打造一副「能夠運動」的人體，並在過程中了解人體的運作方式。 　　從結締組織、關節、肌肉、神經這四個關鍵的運動重點結構開始，一步步組裝出更大而彼此相連的組織，接著應用一些簡單的生物力學原理，讓身體真正的「動」起來。在漫長的生產流水線中，各種姿勢會隨著時間陸續出籠，你必須藉由探索姿勢及步態來進行人體實測，確認每個環節都合作愉快。 　　《人體運動解剖全書》旨在成為人體運動的入門指引，並非人體運動學的完整研究，目的在於激

發讀者身心的思考、想法及問題。建議你別將本書當成死板的課本，而是能夠有所啟發的觸媒，這本書會對你「有用」，因為你可能是學生、教師或醫師，需要對人體運動及其與醫病之間的關係有更深入的瞭解。 　　不過即便你沒相關背景，但身為現代人，能夠爬山、喝咖啡、耙落葉、忍受痛、盯著電腦、抓頭思考人生目的，實在值得擁有那麼這本「關於自己」的書。 套書特色 　　◎《人體解剖全書 第三版》美國亞馬遜網站五顆星好評！全球暢銷超過100萬冊，隨書附贈示範DVD，由作者本人親自帶領讀者探索肌肉與骨骼的奧祕！ 　　◎《人體運動解剖全書 新修版》為《人體解剖全書 第三版》搭配用書，探索骨骼、筋膜、關節、肌肉以及其他器

官如何彼此協調，以構成人體運動。 　　◎以精闢、新鮮、聰明．幽默的敘事方式，帶領讀者探索肌肉與骨骼，筋膜與關節的奧祕。  

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運用商業管理TRIZ 改善國軍人才招募

為了解決排列組合英文的問題，作者王銘仁 這樣論述：

國軍的招募員自從2017年開始施行全募兵制後，就扮演了相當重要的角色，需要對青年學子及社會大眾解說國軍的生態與面貌，找尋適合的人才加入國軍，但不是每個人都能接受軍職這項工作，間接的造成了某些軍種招生不易的狀況發生，也因此上級長官開始給予壓力，促使招募人員開始以避重就輕的方試招攬人才，使得社會大眾對國軍開始產生誤解與矛盾，本研究透過設計訪談的方式得出結果來界定問題，接著利用商業管理TRIZ理論中的觀點圖，找出招募工作需要改善的地方與問題，再來透過根源矛盾分析(RCA+)，找到問題與原因的矛盾之處，最後利用矛盾矩陣與四十個發明原理產生創新的招募員管理方案，並透過排列出點子優先順序的方式，選出適合

招募員管理的方案，以產出創新方法與建議解決方案。最終產生五項改善方案，其中之最佳方案為「把原先需要多天完成的行程合理安排合併減少天數」為最理想方案，因其所需準備時間最短，而且無論在招募組組長接受度或資深招募員方面皆能達到最高成效為最佳方案，可以可在短時間內減輕招募員眼前困擾的方法；長期則以成立獨立招募單位管理招募更能徹底解決相關問題。

榮格心理分析的四大基石：個體化、分析關係、夢和積極想像

為了解決排列組合英文的問題，作者MurrayStein 這樣論述：

　　心理治療是靈魂關懷的一種現代形式，而榮格心理分析就是現代心理治療的一種形式。──莫瑞‧史丹   　　心理分析與治療已是現代人面對人生難題時不可或缺的資源，本書想讓讀者知道的是：在五花八門的心理學派別中，是什麼讓榮格派的方法有其特殊性，而與其他方法不同？   　　本書作者莫瑞‧史丹是資深榮格分析師。他向讀者說明，榮格心理分析有四個重要基礎，分別是（1）生命的個體化歷程；（2）治療的關係，特別是對於移情和反移情有獨到的觀點；（3）夢所傳遞的無意識訊息，以及（4）積極想像帶來的轉化和超越。   　　這四種要素的結合，使榮格心理分析有別於其他形式的心理分析，在深入內

在工作的同時又能開啟對未來的洞察。史丹認為，每個分析都是獨一無二的，沒有可以依樣畫葫蘆的食譜；訓練有素的榮格分析師需要熟悉這四個要素，並且針對不同的案主需求調配運用。   　　榮格學說廣博深邃，充滿神祕哲理和橫跨宗教、神話、藝術等眾多學門的特性，在讓人神往之餘，卻也讓初學者卻步。本書作者史丹擅長用簡明文字解釋複雜晦澀的理論，不但提供了榮格分析師專業的導引，也非常適合對榮格學說有興趣的一般讀者作為一窺堂奧的入門書。   本書特色 　　 　　★榮格學派的理論基礎解說，助人工作者及分析心理學初學者必讀經典 　　★從榮格派的觀點闡釋個體化、分析關係、夢和積極想像四大概念於心理

治療中的運用，文字簡明易懂   誠摯推薦（依姓氏筆畫排列）   　　呂旭亞 | 榮格心理分析師 　　詹美涓 | IAAP 榮格分析師，蘇黎世榮格學院訓練 　　旭立基金會榮格取向心理治療專業訓練 課程講師 　　魏宏晉 | 實踐大學家庭研究與兒童發展學系兼任助理教授 　　鐘  穎 | 心理學作家、愛智者書窩版主   　　本書作者一方面用簡潔清晰的文字勾勒出榮格心理分析的重要骨架，一方面用說書人的功力舉各種精采案例協助讀者了解理論，同時也精確地指出榮格心理治療與其他學派的根本差異，是對榮格心理治療有興趣的人的重要入門書。──詹美涓

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決排列組合英文的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。