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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)

為了解決梗圖2020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）    

梗圖2020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

為了解決梗圖2020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

你是盛放煙火，而我是星空(博客來獨家簽名版)

為了解決梗圖2020的問題，作者張馨潔 這樣論述：

　　時時生滅的微物隱喻，每一次與所愛的生發與相遇，都扣擊靈魂深處，成為顫動的回聲。   　　繼《借你看看我的貓》後，張馨潔再度以纖柔善感的文字，輕輕撥動自身與萬物相繫的細弦。透過珍重而誠摯的敘說，還原由她眼目所見，心靈與萬物共振的世界。   　　全書分為二輯：「你在，煙火盛放」寫交會與愛情，錯雜著執迷與失落的探尋，時空流轉下難以追企及繪測的事物。當關係的結局已然明瞭，每次的相遇是否皆為流逝，以不可見的速度凋亡？回視相愛的日子，企圖以語言描繪定義〈不曾發生卻確實存在的一天〉，卻發現觀測的對象早已在光陰中跨步向前，每個落空的指涉都是追趕不及的殘影。也曾窮盡〈最遠的路徑〉，在探索幽暗地宮的傷與被

傷中，識得己身真名；或與〈坐在遊覽車最後一排的人〉，在方醒的清晨相視而笑。模糊的記憶與各異的詮釋不構成述說的困擾，因往事無可核鑑，存疑或深信亦無法更動分毫；所有故事在發生的當下，我們已永遠的失去了它。   　　「我在，星空如常」則寫自我與生活中隨起的雜想，透過作者眼光看待日常器物，探究各種關於身體的、情緒的、閱讀的心念，今昔串聯並且彼此暗示。〈持存〉凝佇時光鐫刻自我的飾物，祈願文字同樣貼身不須取下；摩挲製陶家載滿心意的作品，〈敬畏生活如同敬畏神祇〉；嗜甜者撕下邊緣烘烤酥脆的肉桂捲，配上糖漬核桃，讓食慾與記憶在胃底泛漣漪。陌異的他者在踏實又連續性的行動中被賦予意義，同時，作者亦不避諱深入自我的疆

域，感受路途中的顛躓與苦澀。試探著同貓兒間關係的距離，也沉浸〈四弦的獨奏〉，在拉奏大提琴中，感受主與客的喧雜交談。最終明白寫作者〈信仰時間〉而非文字，看見生命在時光裡流洩的軌跡，相信事事終有各自的歸屬與流向。   　　張馨潔聚攏微末小事，撿拾煙火與星空的碎片，在轉瞬與恆常間思辨愛情與自我，織就斑斕絢爛的夜空。   本書特色   　　★ 以《借你看看我的貓》入圍2020年臺灣文學金典獎的張馨潔，用散文指認剎時相遇的煙火斑斕，自身宇宙的恆常運轉，獻上關於愛情與自我最真誠的思考與述說。   名人推薦   　　周芬伶、崔舜華　專文導讀   　　徐珮芬（詩人）、張瑞芬（逢甲大學中文系教授）、陳繁齊（作家

）、蔡俊傑（作家）、謝子凡（作家）　燦爛推薦   　　「她像愛情的盜火者，以犧牲自己，成就文明︰而愛情是如此原始陳舊，連訴說都沒有新語言，愛如巨礦，亦如頑石，她只能挖開礦脈，照明一切，讓它自己成為語言或藝術。」──周芬伶   　　「我逼迫自己歸零為讀者，放縱自己既可陷溺於那濃密馥郁的自描裡而讀得過癮，卻又同時深重的心疼於她的誠實，細膩，柔軟，和太多過太密如臟器贅瘤的體貼與妥協，灼得人脾器疲痠，燒得人雙目欲淚。」──崔舜華

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

為了解決梗圖2020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。