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欸，好奇怪!但我喜歡【限量手繪親簽版】：奇妙又有趣的動物冷知識，讓你腦洞大開又噗哧一笑(五款隨機出貨)

為了解決三度梗文梗圖的問題，作者帽帽 這樣論述：

【限量手繪親簽版】 作者親自手繪超級療癒的動物插畫 ♥ 大象、無尾熊、獅子、犀牛、猩猩，共5款，隨機出貨 ★博客來年度百大暢銷書作者★ ★超ㄎㄧㄤ動物冷知識第二彈！★ 　　人類很有事，但動物更讓人腦洞大開！ 　　身而為人，別感到抱歉。 　　身為動物，我們都是奇奇怪怪又可可愛愛的存在 :) 　　＃你知道嗎？　　 　　居然有動物只吃有毒的葉子？ 　　還有動物的尿液聞起來像大麻？ 　　大貓熊吃飽睡、睡飽吃是什麼原因？ 　　最能吸引貓咪反應的名字是……？牠們又為什麼會踩踏人咧？ 　　＃真的假的啦！ 　　長頸鹿喝尿幹嘛啦！？狐獴有內建太陽眼鏡？ 　　然後阿德利企鵝其實很陰險？ 　　

北極熊會把吃不完的食物冰起來？ 　　＃不可能吧！ 　　這種鳥居然用嘔吐物調情？？？？？？ 　　還有種動物睡覺做夢時，身體會變色～ 　　雌蚊只要做某件事，雄蚊居然會立刻想跟他們原地結婚…… 　　世界上最大的鳥蛋即使上面站了一個人也不會破！ 　　＃帽帽看動物冷知識 　　【PART 1】 　　蛤，不可能這麼ㄎㄧㄤ吧？ 　　可愛、幽默、反差萌，光是存在就讓人笑出來 　　【PART 2】 　　欸，這樣母湯吧？！ 　　人類已經很有事，沒想到動物也讓人也毀三觀？ 　　【PART 3】 　　喔，窩最獨特！ 　　看起來怪怪的又不合邏輯，但這可是我的生存法則 療癒推薦   　　DaiK大崎

　　於是日常了-RJ 　　圖文作家 阿噗叔叔  　　圖文創作者 有隻兔子 　　圖文作家阿噗叔叔  　　裸裸的愛luoluo 　　鞋子穿幾號 　　廢貓阿米 　　療癒系圖文作家大姚Da Yao 　　懶懶一坨貓咪 　　瀚瀚隨手畫   　　（以首字筆劃排序）    

三度梗文梗圖進入發燒排行的影片

以疾病不確定感理論發展整合性心動健康網路照顧模式提升心房顫動病人因應策略之成效探討

為了解決三度梗文梗圖的問題，作者謝慧玲 這樣論述：

正文目錄正文目錄『表』目錄 IV『圖』目錄 V『附錄』目錄 VII中文摘要 VIII英文摘要 X第一章 緒論 1 第一節 研究背景、動機及重要性 1 第二節 研究目的 7第二章 文獻查證 8 第一節 心房顫動疾病簡介 8 第二節 疾病不確定感理論 15 第三節 疾病不確定感相關研究 22 第四節 整合性健康網路照顧模式的發展及運用 31第三章 研究架構與假設 36 第一節 研究架構 36 第二節 研究假設 37 第三節 名詞界定 38第四章 研究方法與過程 43 第一節 研究設計 43 第二節 研究對象及場所 45 第三節 研究工具 46

第四節 研究工具之信效度檢定 52 第五節 研究過程 59 第六節 研究倫量 63 第七節 資料處理與統計分析 64第五章 研究結果 66 第一節 心房顫動病人的基本屬性68 第二節 心房顫動病人的症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前後測情形 76 第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之成效 85第六章 討論 107 第一節 心房顫動病人的基本屬性現況分析 108 第二節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人症狀困擾之成效 111

第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病知識之成效 113 第四節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人社會支持之成效 115 第五節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病不確定感之成效 117 第六節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人因應策略之成效 119 第七節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人心理困擾之成效 121 第八節 研究限制 124第七章 結論與建議 125 第一節 結論 125 第二節 建議 127參考文獻 129附錄 141『表』目錄表1. 資料處理

與分析 65表2. 心房顫動病人之人口基本屬性 70表3. 心房顫動病人的疾病特性 74表4. 心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前測與後測結果 83表5. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人症狀困擾改變之成效 86表6. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人疾病知識改變之成效 89表7. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人社會支持改變之成效 92表8. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人疾病不確定感之改變成效 95表9. 以GEE方法探討整合性心動健康網路

照顧模式對於心房顫動病人因應策略改變之成效 98表10. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人心理困擾改變之成效 103『圖』目錄圖1. 不確定感理論架構 21圖2. 研究架構圖 36圖3. 研究設計 44圖4. 流程圖 67圖5. 兩組在第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 87圖6. 兩組在心房顫動知識量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 90圖7. 兩組在醫療社會支持量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 93圖8. 兩組在中文版Mishel疾病不確定感量表平

均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 96圖9. 兩組在簡易因應量表之應對因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 99圖10. 兩組在簡易因應量表之迴避因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 100圖11. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 104圖12. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之焦慮次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 105圖13. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之憂鬱次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 106『附錄』目錄附錄一

心房顫動病人基本屬性量表 附錄一附錄二 第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表 附錄二附錄三 心房顫動知識量表 附錄三附錄四 醫療社會支持量表 附錄四附錄五 中文版Mishel疾病不確定感量表 附錄五附錄六 簡易因應量表 附錄六附錄七 醫院憂鬱焦慮量表 附錄七

科學偵探謎野真實10：科學偵探vs.神祕列車(隨書附贈「DIY科學偵探書籤」兩款)

為了解決三度梗文梗圖的問題，作者佐東綠,石川北二,木滝理真,田中智章 這樣論述：

增進科學知識的推理能力，獻給喜愛科學與推理讀者的閱讀佳作 沒有科學解不開的謎團！ 一場搏命的挑戰，誰能活到最後？ 謎樣的男爵祭出高額獎金的邀約，從未有人體驗過的美好之旅即將展開。 脫接的車廂、憑空消失的旅客……前方等待眾人的竟是駭人的生存遊戲！ 在解謎的過程中，跟著主角運用科學原理進行推理， 找出隱藏在神祕事件背後的真相， 學會各種科學知識，增進邏輯思維的能力。 　　★故事各章節分為「事件篇」與「解謎篇」。請與主角們一起解謎，揭開事件真相。所有提示都在書中的文字和插圖裡。 　 　　★隨書附贈「DIY科學偵探書籤」兩款。 　　「各位，一場不曾有人體驗過的夢幻解謎之旅即將展開，邀請你一同

前往。」電腦先是響起規律的機械音，接著出現一段耀眼奪目、令人目不轉睛的絢麗動畫。「旅程中，成功解決謎題並贏得最後勝利的人，將會得到一份超棒的禮物。」下一秒，電腦畫面秀出一張邀請卡，上面有著七個金光閃閃的大字──優勝獎金三千萬。 　　一張意外獲得的邀請卡，謎野真實、宮下健太和青井美希相約組隊參加這場充滿未知的神祕列車之旅，照理說，這趟旅行應該是在豪華車廂中享受解謎樂趣，但主辦人神祕男爵居然說：「只要答錯，就會立刻淘汰消失！」 　　神祕列車1：消失的乘客 　　午餐後，神祕男爵突然宣布，第一道關卡開始！緊張的氣氛瞬間瀰漫在眾人之間。「多數列車的軌道上方都架設了高架電車線，列車透過集電弓接觸電車線

取電。那麼，鐵軌上是否也有另一股電流通過？」看似輕鬆的問答，但答錯的乘客卻瞬間從車廂裡消失！ 　　【科學詭計檔案之原理1：列車如何爬上陡坡？】 　　神祕列車2：死亡導火線 　　開放式廚房附近冒出熊熊火焰與大批濃煙，火勢猛烈到燻黑餐車的天花板。這場突如其來的火災，竟是神祕男爵設下的挑戰，倘若無法撲滅大火或平安越過火勢，逃到前一節車廂，該支隊伍即將宣告淘汰！ 　　【科學詭計檔案之原理2：什麼是粉塵爆炸？】 　　神祕列車3：解開礦石神殿之謎 　　參加者的人數慢慢減少，謎題的難度也漸漸加深，「嘰──」列車發出刺耳的聲響後，停靠在一片荒涼的雪地。引領眾人前往的是座詭異的地下神殿，參加者得從中找出能夠

解開謎團的那顆「礦石」，然而，礦石的種類和特性都有所不同，稍有不慎…… 　　【科學詭計檔案之原理3：岩石的種類與特徵】 　　神祕列車4：失控的火車 　　終於來到最後關卡，神祕列車之旅的幕後黑手呼之欲出，竟然和那個可怕的組織「邪惡福爾摩斯」有關！眼看即將破關之際，原本停下的列車再次猛然啟動，真實等人若是未能在時間內順利阻止列車繼續前進，眾人將連同火車一起衝下斷崖！ 　　【科學詭計檔案之原理4：維護鐵路安全的設計】 　　不能照常理判斷，我們必須改變思考的方向， 　　在某處一定有提示…… 　　絕對沒有人能解開的謎題在等著你！ 　　這是一場真正的旅行，還是為了吸引謎野真實而設下的圈套？ 　　神祕

男爵的面具背後，隱藏著什麼樣的可怕陰謀？ 　　★「科學偵探謎野真實」系列： 　　《01：科學偵探vs.學校的七大不可思議》 　　《02：科學偵探vs.受詛咒的校外旅行》 　　《03：科學偵探vs.魔界都市傳說》 　　《04：科學偵探vs.黑暗福爾摩斯學園》   　　《05：科學偵探vs.消失的島嶼》 　　《06：科學偵探vs.妖魔之村》 　　《07：科學偵探vs.超能力少年》 　　《08：科學偵探vs.暴走的AI【上集】》 　　《09：科學偵探vs.暴走的AI【下集】》 　　《10：科學偵探vs.神祕列車》 　　★「科學偵探謎野真實特別篇」系列： 　　《科學偵探怪奇事件檔案1-廢棄醫院的亡

靈》 　　《科學偵探怪奇事件檔案2-外星人入侵之謎》 　　登場人物： 　　謎野真實 　　來自精英偵探培訓學校「福爾摩斯學園」的轉學生，就讀六年二班。擁有清晰的頭腦與廣泛的科學知識，抱持「沒有科學解不開的謎團」的信念。 　　宮下健太 　　就讀六年二班，成績與運動的表現平平，人稱「中庸先生」。膽子小，卻很熱愛懸疑與神祕的事物。 　　青井美希 　　就讀六年一班，擔任花森小學新聞社社長，志願是成為記者。與宮下健太是青梅竹馬。 　　神祕男爵 　　神祕列車之旅的主辦人。 　　濱田老師 　　六年級學年主任，綽號「濱老」。 　　恐井恐子 　　妖怪漫畫家，與濱田老師是朋友。 　　日陰保 　　推出「

恐井恐子漫畫」的出版社社長。 　　完全寺滿夫 　　自稱靈媒。 　　飯島凜 　　「福爾摩斯學園」前校長的兒子，曾經與真實對決但落敗。 　　神宮寺希里子 　　「福爾摩斯學園」四大天王之一，綽號「火焰咒術師」。 　　亞歷克．大瀧 　　「福爾摩斯學園」四大天王之一，綽號「水之戰神」。 　　朝風一家 　　哥哥朝風曉、爸爸朝風銀河和弟弟朝風隼，朝風隼是個超級鐵道迷。 推理名人、科學老師燒腦推薦 　　‧冬陽（央廣「名偵探科普男」主持人、推理評論人） 　　‧呂仁（推理小說家）　 　　‧栞（文字工作者、台灣推理作家協會成員） 　　‧陳乃綺（知名科學實驗家Penny老師） 　　‧張東君（科普作家、推

理評論家） 　　‧黑熊老師（obear黑熊家教班老師兼泛科學專欄作家） 　　‧鄭永銘（「跟著鄭大師玩科學」版主） 　　‧盧俊良（「阿魯米玩科學」版主、宜蘭縣岳明國小自然科教師） 　　‧譚端（「偵探書屋」探長） 　　（依首字筆畫排序） 各界好評 　　科學並非恆久不變的真理，但在嚴謹的檢證方法中會自我除錯校正，是人類面對疑惑、免除恐慌、挑戰未來的好工具。「科學偵探謎野真實」系列要告訴大家的不僅僅是有趣的理科知識，還鼓勵你我多多觀察、激發好奇心、養成邏輯思考的習慣，破解隱藏在怪談、犯罪、超能力等背後的真相，故事結合生物、物理、化學、數學等領域，連最新最夯的AI人工智慧都寫了進來，你怎能錯過呢？─

─冬陽（央廣「名偵探科普男」主持人、推理評論人） 　　對科學的無比信心、對知識的實際運用、對真相的堅定追求，相信是本系列可以帶給讀者的積極正向信念。──呂仁（推理小說家）　 　　每次都咻咻咻看完謎野真實和宮下健太的互動與腦力激盪，真是又有趣又熱血又萌的作品。小時候如果遇到這套書，我的自然科學成績應該會更好吧！──栞（文字工作者、台灣推理作家協會成員） 　　「科學偵探」光是這個系列書名就已經點出了重點──科學，而偵探，需要推理才能解開謎團。但其實日常生活中，我們隨時都在推理，只是我們自己並沒有注意到。找出生病的原因，是醫生在推理；找出日常用品故障的原因，是各種師傅在推理，然後修理、修復、醫

治。在「科學偵探」這所學校中發生的各種謎團，就靠謎野真實同學解決，至於究竟發生了哪些事？謎團是怎麼破解的？只要翻開書，就會和我一樣不停的看到最後。──張東君（科普作家、推理評論家） 　　「科學偵探謎野真實」系列對於啓發孩子科學學習的興趣非常有幫助。在教學的過程中，孩子最容易碰到兩個問題，一是內容不夠有趣，二是不愛閱讀；加上108課綱的規畫十分重視閱讀，這些問題透過這系列都能完美解決，經由有趣的內容吸引孩子願意閱讀，非常推薦給各位！──黑熊老師（obear黑熊家教班老師兼泛科學專欄作家） 　　將小朋友最好奇的故事集結成冊，透過科學解謎的方式，解開事件的真相，峰迴路轉，精采絕倫，讓人一個故事接

一個故事，欲罷不能。──盧俊良（「阿魯米玩科學」版主、宜蘭縣岳明國小自然科教師） 　　生活本身是一個大謎團，在成長的過程中，每走一步都是在解謎。恐懼感多來自黑暗中的未知。跟著名偵探謎野真實破解怪事，真令人有「哇，原來如此！」恍然大悟之感。──譚端（「偵探書屋」探長） 　　「邪惡福爾摩斯」又出現了！可惡的大魔頭到底在想什麼？叫人好期待又好緊張。──田中國小四年級男生 　　這一集出現許多熟悉的人物，深厚的友誼也為謎野真實迎來最後的勝利。友誼，萬歲！──草漯國小四年級女生 　　終於、終於等到第十集了，等待是值得的！──勝利國小六年級男生 　　跟著孩子一路追劇追到了第十集，真的是好精采啊！除

了豐富的科學知識外，這一集還意外獲得鐵道知識，該找時間來趟鐵道之旅了！──小學四年級生家長

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決三度梗文梗圖的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。