過世的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

大疫時代必修的生命教育

為了解決過世的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！   　　研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 　　那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？   　　桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。   　　由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。   　　此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。   　　由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文）   各界好評   　　►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者   　　►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問   　　►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員   　　►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇   　　►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主   　　►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。

」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長   　　►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授   　　►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》   　　►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

過世進入發燒排行的影片

使用焦點損失函數與判別器訓練之增強型U-Net於斷層掃描影像之肝臟與肝腫瘤分割

為了解決過世的問題，作者方啓瑞 這樣論述：

肝癌一直以來都是臺灣十大癌症死因中的前兩名，每年都有數千人因罹患肝癌過世。肝癌早期通常沒有明顯症狀，需要透過有效的篩檢工具來輔助診斷，例如電腦斷層掃描。然而一位病患的電腦斷層掃描可以產生數百張切片影像，使用人工篩檢是非常耗費精力的。本論文使用卷積神經網路應用在肝臟與肝腫瘤電腦斷層掃描的語義分割，以機器來輔助醫師診斷。研究方法是以U-Net為基礎架構，並同時加入了Squeeze-and-Excitation blocks以及attention gates這兩種模塊。另外在模型的訓練階段額外加入一個判別器，將語義分割模型與判別器視為生成對抗網路的框架來訓練，藉此提升語義分割模型的分割能力。透過實

驗比較，在測試資料的dice score中，同時加入Squeeze-and-Excitation blocks與attention gates並且在訓練時加入判別器機制，能讓肝臟的dice per case從0.9180上升到0.9385，肝腫瘤的dice per case從0.6020上升到0.6391。

人的行為：經濟學專論(上)(4版)

為了解決過世的問題，作者LudwigvonMises 這樣論述：

　　中華經濟研究院特約研究員 吳惠林 專文導讀 　　當今大多數大學裡，以經濟學為名所傳授的東西，實際上是在否定經濟學。 　　米塞斯——繼亞當·史密斯之後，最重要的經濟學家，其代表作《人的行為》被譽為意義最深遠的經濟學著作。他把經濟學納入社會哲學或行為通論的架構中來處理，與當代主流經濟學者所宗奉的凱因斯，把經濟學寄託於數學或統計學部門有所不同。這一差異，關乎他們個人學問造詣之深淺廣狹者，乃至關乎經濟學是否被確實了解者，其事小；關乎其影響於人類文明演化之分歧者，其事大。 　　經濟學絕不該遭到降格，關在教室和統計室裡，也絕不該留在少數人的圈子裡祕傳。它是人生和行為的哲學，關

係到每個人和每件事情。它是文明，和人之所以為人，必不可少的精髓。在此提到這個事實，並非在老王賣瓜、自賣自誇。今天把這個突出地位分派給經濟學的，不是經濟學家，而是所有的人們。 　　所有當今的政治議題，都涉及一般稱之為經濟問題的問題。在當前關於社會和政治事務的討論中，所有爭執都涉及行為學和經濟學的根本問題。每個人心裡都盤據著某些經濟學說。 　　和從前以為是哲學和神學研究主題的那些問題相比，哲學家和神學家現在對於經濟問題更感興趣。小說和戲劇現在也從某些經濟理論的角度處理所有人間世事，包括兩性關係。每個人都想到經濟學，不管他本人知不知道經濟學。在加入某個政黨時，以及在投下他的選票時，每位公民都必然

連帶地採取某個立場，看待一些基本的經濟理論。 　　(本書為上冊，收錄前17章，第18章至第39章收錄於下冊)  

基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現

為了解決過世的問題，作者徐偉倫 這樣論述：

由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權

問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖

丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。