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這兩本書分別來自 和沃傑文化有限公司所出版 。
國防醫學院 公共衛生學研究所 張耀文、邱于容所指導 郭芳佑的 以活動理論探討住院醫師追蹤前病人行為 （2021），提出 m17關鍵因素是什麼，來自於活動理論、醫學教育、病人結果、住院醫師、自主學習。
而第二篇論文南臺科技大學 電機工程系 侯春茹所指導 柯思敏的 老年人玩嚴肅遊戲的心率變異性和遊戲表現分析 （2021），提出因為有 心電圖、心跳變異率、嚴肅遊戲、機器學習的重點而找出了 m17的解答。
Smart Healthcare Monitoring Using Iot with 5g: Challenges, Directions, and Future Predictions
為了解決 m17 的問題，作者 這樣論述：
Meenu Gupta completed her PhD in Computer Science & Engineering with emphasis on Traffic Accident Severity problem from the Ansal University, Gurugram, India (2020), an M.Tech in Computer Science & Engineering from the M.D. U University, Rohtak, India (2010), and she graduated in Information Technol
ogy at the K.U.K University, Kurukshetra, India (2006). She is currently Associate Professor in Chandigarh University. She has 13 years of teaching experience. Her areas of research are Machine Learning, Intelligent Systems, Data mining, with specific interest in, Artificial Intelligence, Image Proc
essing and Analysis, Smart cities, Data Analysis, and human/brain-machine interaction. She also completed two edited books of CRC press on Healthcare and Cancer diseases. She also has 4 authored books on engineering streams. She worked as a reviewer of many journals like, Big Data, CMC, Scientific R
eport, TSP, etc. She is a life member of ISTE and IAENG. She has authored or co-authored over 50 papers in refereed international journals (SCI/SCIE/WoS/Scopus/etc.), conferences, and more than 20 book chapters. She also chaired IEEE international Conference and convened many workshops/FDP.Gopal Cha
udhary is currently working as an assistant professor in Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi, India. He holds a Ph.D. in biometrics at the division of Instrumentation and Control Engineering, Netaji Subhas Institute of Technology, University
of Delhi, India. He received B.E. degree in electronics and communication engineering in 2009 and the MTech degree in microwave and optical communication from Delhi Technological University (formerly known as Delhi College of Engineering), New Delhi, India, in 2012. He has 30 publications in referee
d national/international journals and conferences (e.g. Elsevier, Springer, Inderscience) in the area of biometrics and its applications. His current research interests include soft computing, intelligent systems, information fusion, and pattern recognition. He has organized many conferences and con
tributed to special issues.Victor Hugo C. de Albuquerque [M17, SM19] has a Ph.D. in Mechanical Engineering with emphasis on Materials from the Federal University of Paraíba (UFPB, 2010), an MSc in Teleinformatics Engineering from the Federal University of Ceará (UFC, 2007), and he graduated in Mecha
tronics Technology at the Federal Center of Technological Education of Ceará (CEFETCE, 2006). He is currently Full Professor of the Graduate Program in Applied Informatics, and coordinator of the Laboratory of Industrial Informatics, Electronics and Health at the University of Fortaleza (UNIFOR). Da
ta Science Director at the Superintendency for Research and Public Safety Strategy of Ceará State (SUPESP/CE), Brazil. He has experience in Computer Systems, mainly in the research fields of: Applied Computing, Intelligent Systems, Visualization and Interaction, with specific interest in Pattern Rec
ognition, Artificial Intelligence, Image Processing and Analysis, as well as Automation with respect to biological signal/image processing, image segmentation, biomedical circuits and human/brain-machine interaction, including Augmented and Virtual Reality Simulation Modeling for animals and humans.
Additionally, he has research at the microstructural characterization field through the combination of non-destructive techniques with signal/image processing and analysis and pattern recognition. Prof. Victor is the leader of the Industrial Informatics, Electronics and Health Research Group. He is
Editor-in-Chief of the Journal of Artificial Intelligence and Systems and Associate Editor of the IEEE Access, Applied Soft Computing, Frontiers in Communications and Networks, Computational Intelligence and Neuroscience, Journal of Nanomedicine and Nanotechnology Research, Computational Physiology
and Medicine, and Journal of Mechatronics Engineering, and he has been Lead Guest Editor of several high-reputed journals, and TPC member of many international conferences.
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以活動理論探討住院醫師追蹤前病人行為
為了解決 m17 的問題，作者郭芳佑 這樣論述：
研究背景：知道病人病情的進展及治療的效果對於受訓中的醫師而言是很重要的。近年因醫療訓練環境改革，受訓醫師的工時受到限制，同時也影響住院醫師照護病人的時間。因此，住院醫師要知道已經交班或出院後的病人的疾病變化以及治療的效果，僅能夠透過追蹤前病人的方式來取得回饋。目的：本研究以文化歷史活動理論為理論架構來探討住院醫師追蹤前病人的行為及影響因子。研究方法：本研究採用質性研究的個案研究法，收案對象以台北市某醫學中心住院醫師為對象採滾雪球方式進行招募，收案期間為2020年4月到2021年9月。研究者使用半結構式的訪談大綱，以深度訪談來進行資料蒐集。資料分析以Engeström的文化歷史活動理論為架構探
討整體活動脈絡。結果：本研究共收案了 20 名住院醫師。在住院醫師追蹤前病人的活動中，在工具方面他們使用了筆記本、手機APP還有電子病歷系統；在規則方面包含訓練上的要求還有出院後準備及追蹤管理計畫；在社群中包含了主治醫師、同儕和病人；在分工方面則是包含了照護責任的延續、出院後的電訪追蹤還有照護後的持續學習。本研究發現了三項活動脈絡：自主學習、完成任務要求和延續照護責任。而活動脈絡又可被歸類為四種個案類型：自主學習者、接受訓練者、完成02025B與受人請託者。在追蹤前病人的過程中，經常會遇到幾個障礙：臨床工作繁忙，與患者的關係不佳。有些住院醫師期望一個資訊系統能夠幫助他們保存他們感興趣的病人的資
料，並在病人出院或返回醫院時提醒他們，以達到追蹤病人的目的。
會游、會騎、會跑，但你會英文嗎?
為了解決 m17 的問題，作者潘勇俊 這樣論述：
作者身為鐵人出外世界各地比賽時，日常遇到種種情境運用英文的一本工具書 內容有13個章節在國外比賽時會運用到的情境式對話，外加一些鐵人專業名詞，一本實用的工具書。 本書特色 本書設計比照鐵人選手出國比賽會遇到的各式情境，透過常用對話的方式教學，讓讀者方便活用，也考量到選手旅遊的方便性，特別設計成手掌大小的尺寸， 方便隨身攜帶、運用和選手一同踏上一段出征的旅程。 本書匯集作者對三鐵的專業知識，有別於一般的語言學習書， 能深入了解這項運動。 專業推薦 中華鐵人三項運動協會副理事長-李萬吉 亞運國手-張
團畯 臺北市立大學鐵人三項隊教練 魏振展 三鐵一姊-李筱瑜
老年人玩嚴肅遊戲的心率變異性和遊戲表現分析
為了解決 m17 的問題，作者柯思敏 這樣論述：
隨著老年人比例的增加，關注高齡者的疾病也在增加。認知能力下降是老年人群最關心的問題之一。嚴肅遊戲已被運用在老年人照護上面，例如物理治療、認知訓練和情緒管理。已有科學證據顯示認知和自主神經系統(Autonomic Nervous System, ANS)之間有相關性。因為自主神經系統可調控心跳速率，因此心跳變異率(Heart rate variability, HRV)已經成為偵測ANS活動的指標。 本研究的目的為探討正常和輕度認知功能障礙(Mild Cognitive Impairment, MCI)老年人，在玩不同嚴肅遊戲時心跳變異率的變化。特定目標包括1)探討老年人在玩兩種嚴肅遊戲時心
跳變異率是否有顯著差異；2)探討正常與MCI老年人之心跳變異率是否有顯著差異;3)比較正常與MCI老年人之遊戲表現；4)運用機器學習技術，探討以心跳變異率和遊戲分數來分類正常與MCI之效果。本研究設計一可穿戴設備來測量心電圖，並利用數位訊號處理技術進行ECG訊號前處理。本研究共48位受測者參與實驗，正常組共24位，MCI組共24位。受試者通過以下實驗流程：休息3分鐘（休息1），玩認知能力遊戲（遊戲1），再休息3分鐘（休息2），然後玩兩個反應時間遊戲（遊戲2和3）。提取了十個HRV特徵，包括時域、非線性和頻域的特徵。 統計結果顯示，兩種嚴肅遊戲的HRV有明顯的差異，由此可以得出結論，遊戲類型對
ANS反應頗有影響。然而，認知正常和MCI之受試者之間的 HRV沒有明顯的差異，此遊戲種類和認知狀態之間沒有顯著的交互作用。但從受試者玩不同嚴肅遊戲的表現來看，正常組和MCI組之間有顯著的差異。利用Tree-based pipeline optimization tool（TPOT）生成機器學習管道進行分類結果顯示:1)若只使用HRV特徵來分類，正確率只有68.75%;2)使用遊戲性能特徵來分類，正確率為83.33%;3)使用HRV和遊戲性能特徵來分類，正確率為 81.20%。這些結果顯示HRV有可能用於檢測輕度認知障礙，但遊戲性能可以產生更好的準確性。因此，嚴肅遊戲有可能用於評估老年人的認知
能力下降。在未來研究上，需要更多的樣本數和其他的嚴肅遊戲來驗證本研究的發現，遊戲介面的設計和美學也可能會影響人們的ANS反應，其他測量方法如光體積描記術、腦波圖、肌電圖和皮電活動亦可被用探討ANS的活動。