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晚清遺事

為了解決身材好英文的問題，作者高伯雨 這樣論述：

　　《晚清遺事》內容極為豐富，可謂琳瑯滿目，美不勝收，而由於篇幅過大，因此分為正、續編出版。   　　書中提及的人物有龔定盦、袁子才、王湘綺、曾國藩、左宗棠、李鴻章、張之洞、張謇、載灃、端方、夏壽田、羅振玉、哈同、曾紀芬、陳三立、譚嗣同、吳保初、丁惠康、辜鴻銘、胡雪巖、袁世凱、張佩綸、彭玉麟、翁同龢、瞿鴻禨、李文田、寶竹坡、吳樾、楊崇伊、咸豐皇帝、慶親王、康有為、徐世昌、清道人、盛宣懷、冒鶴亭、溥心畬、溥雪齋、溥傑、嵯峨浩等等。涵蓋的範圍非常廣，有皇帝王公大臣、疆吏大員、名士才子、財閥讒臣、富商烈士、王孫畫家等等不一而足。   　　而如曾國藩、左宗棠、李鴻章、張之洞、張謇、辜鴻銘、王緗綺、

溥心畬等人更同時有多篇文章來描述他們，從不同的角度切入，讓你能做一更全面的觀照。   本書特色   　　彙集數十位作者親歷親聞，真實而有根有據，不同凡響。 　　文筆粲然，可讀性極強，近身觀察，視角獨特！

身材好英文進入發燒排行的影片

網路霸凌之法制研究

為了解決身材好英文的問題，作者黃子珊 這樣論述：

在網路去抑制效應及道德解離的錯綜作用下，常令網路使用者誤認網路世界無法可管，導致偏激言論的發生而衍生網路霸凌，儘管我國在刑法、民法及行政罰法等範疇均設有相關規範，但面對網路傳播快速、匿名及無國界等特性，如僅能適用過去以傳統犯罪為雛型所制定之立法，恐在犯罪偵查及受害者保護等方面形成漏洞。 因此，本文參酌美國、紐西蘭、韓國及日本等國之立法例，提取我國通訊保障及監察法之調取票制度、兒童及少年福利與權益保障法授權成立的iWIN網路內容防護機構，以及著作權法通知及取下程序等防處機制的精華，建議以行政院推出之《數位通訊傳播法》草案為基礎，課予網路服務提供者責任與義務，著重於改善網路霸凌言論

下架及匿名身分揭露等實務問題，另將網路傳播列為刑罰加重事由，輔以教育強化人民對網路霸凌及法律規範之認知，降低網路負面效應，以期不違憲法保障人民自由權利之宗旨，而有效預防網路霸凌及完善受害者救濟管道。

爸媽不用逼的高效讀書法：哈佛、史丹佛、耶魯大學實證，不用刻意努力也能提高成績。

為了解決身材好英文的問題，作者菊池洋匡 這樣論述：

　　◎孩子質疑：「為什麼要用功讀書？讀書要幹麼？」你該怎麼回答？ 　　◎科學實證，給獎勵真的有用，但有3原則：永遠給、馬上給、頻繁給。 　　◎怎麼培養孩子自信？不是考高分，而是鼓勵他跟學弟妹分享讀書心得。   　　你也正為孩子的課業感到苦惱嗎？   　　．要小孩做功課，他永遠回你：「還有時間，明天再說。」 　　．一天到晚抱怨：「為什麼要念書？會念書又不等於會賺錢。」 　　．永遠有戒不完的電動，不論是電腦或手機，你再怎麼罵都沒用。 　　．成績考好就得意忘形，考壞就自暴自棄，沒一個穩定。   　　作者菊池洋匡擔任補習班講師超過20年， 　　除了精通法律、數學專業（奧林匹克銀牌）以外，也是兩位孩

子的爸爸。 　　開設的補習班伸學會，每4名學生，就有一人考上第一志願； 　　分享念書竅門的YouTube頻道成立近3年，總觀看次數近700萬次。   　　因為他有一套爸媽不用逼的高效讀書法， 　　這方法已經過哈佛、史丹佛、耶魯大學許多實驗實證， 　　孩子不用刻意努力也能提高成績。   　　◎當孩子質疑：「為什麼我要用功讀書？」    　　千萬別說：這是為你好，這樣才能上好大學、進入大公司。 　　因為他只是在抱怨，並不想知道答案，而且道理他都懂。   　　父母該怎麼答？你得把他的理想跟念書結合，才有動力。 　　（例如，以後想玩音樂，先把英文讀好，才能看懂歌詞。）   　　◎一直抱怨功課太多做不完

？分科拆解就不難   　　催孩子寫功課不要用形容詞：你認真一點、你快一點、你專心一點， 　　要給數據目標：10分鐘寫國語讀解、20分鐘寫數學，寫完後再寫英文……     　　要求孩子放學後回家的第一件事：把文具盒從書包拿出來放桌上。理由是？      　　◎孩子愛拖延、三分鐘熱度？這樣訓練不NG 　　 　　不要強逼他一天寫完，要刻意分4天完成，因為根據心理學實證， 　　只要每天都完成一點點，持續18天，就能改善拖延。   　　專注力不夠、老是滑手機、打電動？與其一直罵，破壞親子關係， 　　不如時間一到，拔插頭、斷電源，讓孩子直接遠離誘惑。   　　孩子老愛頂嘴、講不聽？比起警告他「不要做○○」

，不如讓孩子自己決定。 　　因為所有的建議只有等他犯了錯，他才會聽進去。   　　關於讀書這件事，父母自己也要做到，效果才會加倍。 　　因為，孩子表面上不會聽你的話，但會模仿行為， 　　特別是你臉上不經意露出的開心或失望表情，孩子絕對感受得到。   　　爸媽不用逼的高效讀書法，哈佛、史丹佛、耶魯大學實證， 　　不用刻意努力也能提高成績。   名人推薦   　　教育工作者、資深薩提爾講師／李崇建 　　諮商心理師／胡展誥 　　「館長小編的圖書館日常」粉專版主／彭冠綸

利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙

為了解決身材好英文的問題，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。