abo性別的問題，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

本命是α

為了解決abo性別的問題，作者夜光花 這樣論述：

　　▶▶ ABO世界的顏控代表上場！ 　　(帥到慘絕人寰的)菁英α跟平凡(但超級顏控)的β求婚的戀愛喜劇！ 　　既然要結婚，當然，要跟最喜歡的臉結婚！ 　　只要結了婚，就能一輩子看著我喜歡的臉吧？ 　　---------------------------------------------------------------------- 　　從以前就是外貌協會的超平凡β上班族，佑真， 　　現在最喜歡的偶像是頭腦清晰、工作能力優秀， 　　跟他交情很好的帥哥同事α，人見。 　　然而佑真竟突然被人見求婚了？ 　　雖然內心驚訝，但自己這種平凡人是配不上他的， 　　於是佑真果斷的拒絕他。

　　但人見卻毫不氣餒，繼續猛烈向他求婚。 　　當佑真回過神時，竟然要去人見老家的神奇旅館工作了…… 　　身懷祕密的寵溺αX超平凡β（？）的奇異ABO故事！ 　　‧人物介紹 　　▶▶ 人見 (攻) 　　任何人都會回頭看的帥哥α， 　　老家是間神奇的旅館。 　　超喜歡佑真，非常非常想跟他結婚。 　　不知為何總說佑真「在發光」…… 　　▶▶ 佑真 (受) 　　各方面水準都只有平均值的平凡王β。 　　無法撒謊的老實性格。 　　超級喜歡人見的臉（但說起結婚卻NG） 　　夢想是成為一名廚師。 　　--------------------------------------------------

-------------------- 作者簡介 夜光花　 Hana Yakou 　　這是我在日本笠倉出版社CROSS書系的第一本書。 　　請大家多多指教。 繪者簡介 みずかねりょう　Ryou Mizukane 　　茗荷在市場上到處都有的季節真是幸福～ 　　順帶一提，我只要有麻油跟茗荷就能生存下去。 推薦序 《有五個哥哥的我就註定不能睡了啊》暢銷作者 羽宸寰 推薦！ 　　同公司的人見，是佑真偷偷崇拜的對象，無論是優秀的能力還是帥氣的外貌，就連第二性別的α身分也讓他羨慕不已。 　　在具有第二性別的世界裡，無論男女都被分類成α、Ω跟β，人見就是那種稀少又君臨眾人之上的存在

，而自己，卻是普通到存在感很低的普通人──β。 　　原以為他們之間除了替對方做便當，能夠在午休時一起吃飯之外，再無交集，沒想到對方卻在即將離職前，約自己去高級餐廳用餐，還說出求婚的臺詞…… 　　夜光花老師這次帶來的是ＡＢＯ的題材，優秀的α愛上平凡的β，從告白後就一路開掛，大開寵妻模式，真的好甜好甜。 　　尤其當人見對佑真說出「要不要試著接吻」、「如果你能接受我的吻，說不定再進一步也是有可能的吧」這種撩死人不償命……咳咳，喔不，是拐老婆專用句後，就默默替佑真的小纖腰默哀三分鐘，之後果然展開絢麗車技，讓看著試閱的我看得非常滿足。（合掌） 　　文中最特別的是人見老家經營的神祕旅館，為了不破梗

，這邊就先不爆雷，不過超出意料的設定大大增加了閱讀的樂趣，好奇又期待兩位主角接下來會發生什麼事情？會遇到怎樣的客人？又替他們的感情線如何添柴加火？ 　　看著有些沒自信的佑真，很是心疼，想對他說，佑真啊佑真，不要自卑，能被優秀的人喜歡的你，一定有值得被對方喜歡的理由。愛情的世界裡沒有誰高誰低，只有那個人值不值得你喜歡，而人見，就是值得你擁有的那個人。 　　推薦給喜歡ＡＢＯ題材，又喜歡甜寵文的你。   「那個，你還記得我嗎？我們同一間國小的吧？並鷹國小。」被人見這麼一說，佑真「咦——！！」的大聲叫了出來。人見跟佑真竟然是念同一間小學，兩人在小學五、六年級的時候還曾經同班過。雖然記憶

太過遙遠，佑真完全沒有印象，但他回家打開畢業紀念冊一看，真的有幼時的人見在上面。被人見這麼一說，佑真想起小學的時候好像有個像女生一樣可愛的男生，他有默默喜歡對方，覺得他很漂亮。不，自己會把外表亮眼的人當做偶像，說不定反而是從人見開始的吧？因為這樣的理由，佑真跟人見相處得十分融洽，兩人變成會一起午休的關係。「真好吃。謝謝招待！」將佑真做的便當全部吃光之後，人見雙手合十。佑真還在沒什麼興致的吃著便當，人見看著他，一副欲言又止的飄著視線。（啊！他該不會要現在跟我說離職的事……？）注意到人見開始坐立難安，佑真急忙扒著飯。以人見的個性來看，他不可能不跟佑真這個同事說離職的事情。他是個對熟人通情達理的男人

。心想一定要好好聽他說的佑真，連忙咀嚼著口中的飯。由於佑真進行最後衝刺想把飯解決，結果白飯卡在喉嚨裡，害他差點吐出來，幸好人見給了他茶喝。「怎、怎麼了？人見。」佑真對著偷瞄自己的人見，揚起親切的笑容問道。人見似乎有些難以啟齒的搔著脖子後面。「那個……今天晚上要不要一起吃飯？我有重要的事想跟你說。」人見沒有看向佑真的說著。（要說重要的事了啊——！）佑真努力忍住眼淚，握緊放在膝蓋上的手。人見是打算今晚在晚餐時跟他說離職的事吧！雖然知道人見是個講義氣的男子，但沒想到他竟然會如此顧慮自己……他是擔心或許佑真可能會太過震驚嗎？「喔！好呀。我被解除了櫃台的工作，所以應該可以準時下班。」佑真拼命裝出笑容，盡

量用著聽起來很開朗的語調。人見像是鬆口氣似的轉頭看他。不知是不是佑真多心，他的臉看起來有點紅。「太好了。我已經訂好店了。我是訂義大利餐廳，可以嗎？你喜歡吃義大利料理吧？」「嗯，謝謝。」雖然心中覺得要講離職的事，去居酒屋就可以了，但佑真還是點點頭。人見像是鬆口氣似的露出微笑。想到這個笑容以後也看不到了，佑真就感到傷心。（不行。我現在的心情就跟喜歡的偶像團體要解散時一樣，忍不住想把所有景象牢牢記在腦海中。）佑真用力搖搖頭，把兩人的空便當盒放進包包。差不多該回公司了。

abo性別進入發燒排行的影片

開發基於真實世界數據及機器學習之肺癌治療預後預測模型

為了解決abo性別的問題，作者羅彩芝 這樣論述：

肺癌是全球癌症死亡的首要原因。2020年全球約有221萬新發肺癌病例，約180萬例死亡。2019年發病率為29.21/10萬人，死亡率為26.40/10萬人。如何精準地預測疾病的預後及藥物治療的結果，乃至於作為治療決策與藥物選擇之參考輔助，是臨床醫學近年來的重要議題。近年來，人工智慧技術常被應用在醫療學術研究及臨床實務。利用大數據且經由機器學習或深度學習之演算法所開發的疾病風險及預後預測的模組，為近年來人工智慧應用在醫療領域之學術研究的一大主流。本研究有三項研究目的：（1）建立非小細胞肺癌患者確診後二年存活預測模型；（2）建立非小細胞肺癌患者標靶藥物治療後二年存活預測模型；（3）建立非小細胞

肺癌患者確診後腦轉移預測模型。本研究的資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（Taipei Medical University Clinical Research Database, TMUCRD）。我們擷取了2008至2019年罹患非小細胞肺癌患者作為研究族群。本研究分別以每位患者的非小細胞肺癌確診日或標靶藥物治療日為起始日，以診斷後二年內死亡或腦轉移之發生作為結果，另以患者基本人口學特性、生活習慣、肺癌疾病特性、共病症、近期用藥情形、臨床檢驗數據、基因檢測結果等作為特徵因子。本研究同時使用多種不同的機器學習方式，包括邏輯斯迴歸（Logistic Regression）、套袋法集成學習（Ba

gging）、梯度提升（Gradien Boosting）、自適應增強法集成學習（AdaBoost）、隨機森林（Random Forest）、極限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGB）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）及LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）來建立預測模型。我們也根據外部測試結果，ROC曲線下面積AUC（Area Under Curve, AUC）最大的模型是最佳模型。本研究中，總共收納 3,714 名患者（2,280 名用於訓練數據集，1,434 名用於測試數

據集）。目的一（確診後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，隨機森林模型（Random Forest）的 AUC 比其他模型高（AUC＝0.869），且最重要的特徵因子是癌症期別、腫瘤尺寸、性別、確診年齡和身體質量指數。目的二（標靶治療後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.785），且最重要的特徵因子為癌症期別、腫瘤尺寸、身體質量指數、ROS1、ALK和PD-L1。目的三（確診後腦轉移預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.703），且最重要的特徵因

子是癌症期別、腫瘤尺寸、確診年齡及身體質量指數。綜上所述，結合多種特徵因子（包括人口學特徵、疾病狀況、共病症、合併用藥、實驗室檢測結果和基因檢測結果）可以建立效能頗佳的非小細胞肺癌預後預測模型，且癌症期別、腫瘤尺寸及身體質量指數在本研究的不同模型下皆為重要特徵因子。使用隨機森林模型（Random Forest）或梯度提升模型（Gradien Boosting）演算法開發的模型具有最高的AUC，它們可能是最適合用於非小細胞肺癌預後預測的工具。

漫畫新手逆襲vol.➋ 秒懂表情神態怎麼畫

為了解決abo性別的問題，作者噠噠貓 這樣論述：

　　～看圖學，直接用！用最快的速度從菜鳥變大神～ 　　弄懂漫畫的各種套路， 　　像解題一樣套「公式」畫漫畫， 　　真的可以速成！ 　　「有沒有什麼辦法，讓我可以馬上畫出好看的漫畫呢？」 　　相信這種有點「偷懶」的想法，都曾在各位讀者的腦海中出現過。 　　不過，任何事情的成功都不是一蹴而就的， 　　任何一門技藝的熟練掌握也沒有捷徑可以走，想要畫得好只有勤加練習。 　　但在向著「大神」進化的過程中，我們可以選擇路線和方法。 　　這套書雖然不能讓你從新手一下子變成職業漫畫家， 　　但它確實可以加快你前進的腳步，讓你可以更早地實現從菜鳥到達人的逆襲。 　　《漫畫新手逆襲vol.➋ 秒懂表情神

態怎麼畫》是「秒懂」系列圖書的第二冊。 　　本書共分為3大部分， 　　先介紹【學習方法】，讓讀者了解如何練習才能有效提升畫技； 　　接著進入重頭戲【描繪表情的基本知識】，帶領各位觀察人物五官，解說五官因情緒而產生的變化、各式表情組合，傳授高手必備的知識和技巧； 　　最後搭配不同角色和性格，進一步學習【人物的表情表現】，讓你全面掌握情緒表現，創作出栩栩如生的角色！ 　　書中匯整31個學習重點，針對新手會有的問題進行細緻講解， 　　搭配大量精美圖片輔助練習， 　　幫助你在最短時間內學習最多重點技巧，達成逆襲！ 本書特色 　　◎拒絕「大厚本」，集中注意力，目標明確，將問題逐個擊破！ 　　◎拒絕

「一鍋燴」，理清知識點，合併「同類錯誤」，一次性解決一類問題！ 　　◎拒絕「理論派」，能用圖說話，絕不長篇大論，重點部分看圖秒懂！

高齡者智慧醫療舌肌訓練遊戲化設計與心流狀態量測

為了解決abo性別的問題，作者黃嘉旭 這樣論述：

本研究設計一款針對 45 ~ 75 中年至年長者的吞嚥訓練運動遊戲— Mu-sicTongue舌肌律動，並針對此遊戲進行心流（Flow）實驗，收集能用以預測心流狀態的生理訊號指標。吞嚥困難常見於 60 歲以上族群，將造成進食障礙、口語表達能力受限等問題，現有訓練過程缺乏回饋與監督方式，影響年長者訓練動機；本研究透過由護理與口腔訓練專家制定訓練動作，結合遊戲化概念設計口腔訓練運動遊戲，遊戲主題以年長者休閒興趣、生活經驗制定，並以 TF-Lite 設計影像辨識資料集實作技術原型；與年長者訪談後發現音樂元素是最具發展性的運動遊戲主題，因此設計搭配音樂進行口腔訓練的運動遊戲「MusicTongue

舌肌律動」。進行心流與技術原型實驗後（N = 36；Mean = 60.31；SD = 7.8），發現到遊戲在迭代間易用性有顯著提升，多數受測者能流暢的參與遊戲並對口腔訓練感到興趣；心流狀態越佳，則遊玩成績越高，LF-HRV、LF/EF、SDNN 是用於預測心流狀態相對顯著的生理訊號指標。