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這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
國立陽明交通大學 應用藝術研究所 許峻誠所指導 蘇品儒的 懷舊體驗與情緒感受研究-以虛擬眷村懷舊體驗為例 （2021），提出醫生 向量 圖關鍵因素是什麼，來自於懷舊體驗、懷舊傾向、懷舊情緒、虛擬實境、眷村。
而第二篇論文臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 許明暉、黎阮國慶所指導 程春燕的 利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙 （2021），提出因為有 生長障礙、生長矮小、青春期、生長曲線、兒科、人工智慧、電子醫療紀錄、機器學習、隨機森林、文字探勘、特徵選取、不平衡資料的重點而找出了 醫生 向量 圖的解答。
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從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！
為了解決醫生 向量 圖 的問題，作者張天蓉 這樣論述：
確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來 天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一…… 生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？ 【似是而非的答案：機率悖論】 某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病
的可能性（即機率）為99％。 可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？ 【別相信你的直覺：班佛定律】 美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。 所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。 如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？ 【運氣也是一種實力：賭
金分配問題】 貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的…… 本書特色 本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄
的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。
懷舊體驗與情緒感受研究-以虛擬眷村懷舊體驗為例
為了解決醫生 向量 圖 的問題，作者蘇品儒 這樣論述：
歷史上「懷舊」一詞源於1688年Hoffer醫生解釋歐洲士兵「思鄉病」的症狀，經歷不同學派學者的研究，懷舊已不再單指一種疾病，每個人都需要透過懷舊，使人可以達到心裡平靜，消化痛苦。過去的懷舊體驗多為靜態照片懷舊、走訪定點古蹟等，基於古物、空間維護等限制，較無法完整重現過去懷舊空間。然而，對一場景或地方依戀 (place attachment)也是個體對於特殊地點產生的歸屬感，是個體親身體驗後感受到自己與地點的結合程度及對於此地點所衍生出的情緒(Williams, Patterson, Roggenbuck, & Watson, 1992)。因此、本研究目的在於探討懷舊以虛擬實境作為媒介時，體
驗者於虛擬眷村懷舊體驗後的情緒反應，體現虛擬實境作為懷舊體驗的可能性。探討懷舊體驗後體驗者是否呈現正向情緒，並比較不同懷舊傾向的人群在懷舊體驗後是否有情緒上的差異，以眷村印象裡「可見」的歷史，切入懷舊體驗情緒感受的分析與探討。研究方法首先，將透過八位眷村居住經驗者之半結構式訪談，以親合圖分析法統整出「具眷村的懷舊的刺激物」導入場景的設計與建構，藉由3D建模與Unity遊戲引擎重現眷村印象歷史場景；第二階段，以Holbrook(1993)制訂的懷舊傾向量表，採用李克特七點尺度進行衡量，針對58位有效受測者進行測試，前測實驗結果得知體驗者之懷舊傾向，而後測實驗於虛擬眷村懷舊體驗後，使用PAD情緒模
組量表(Mehrabian and Russell, 1974)測量懷舊體驗後情緒，利用集群分析法將資料進行構念與分群定義，分為「懷念過去，悲觀未來群集」、「無感懷舊，看好未來群集」、「不拘過去，放眼未來群集」三組，測量體驗者於懷舊體驗後的情緒反應，並以MANOVA多變量變異數分析與單一樣本t檢定比較不同類型懷舊傾向群集在懷舊體驗後情緒是否具顯著差異。綜合上述研究與分析，本研究初步結論為體驗者在三組群集樣本對於愉悅(Pleasure)此一構念皆表現出「顯著正向情緒」，而三群集間懷舊體驗後情緒則並無顯著差異。以虛擬實境做為歷史場景設計的數位媒介，不僅能有效解決空間與實際資源維護上的負擔，體驗者沈
浸在歷史虛擬真實中的氛圍，更能增加體驗互動性與體驗歷程完整度，並進一步使體驗者在懷舊體驗中獲得愉悅感受，達到懷舊體驗價值。
從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！ (電子書)
為了解決醫生 向量 圖 的問題，作者 這樣論述：
確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來 天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一…… 生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？ 【似是而非的答案：機率悖論】 某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病
的可能性（即機率）為99％。 可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？ 【別相信你的直覺：班佛定律】 美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。 所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。 如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？ 【運氣也是一種實力：賭
金分配問題】 貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的…… 本書特色 本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄
的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。
利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙
為了解決醫生 向量 圖 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。