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中醫簡單學：最通俗醫書《四聖心源》總整理，讓你秒懂陰陽、五行、二十四脈……該補陽還是滋陰。

為了解決連接詞全部的問題，作者陳喜生 這樣論述：

　　◎你啊，有點陰虛，你則是陽氣不足，何謂陰？何謂陽？有沒有大白話可以解？ 　　◎把脈到底有多神？中醫靠三指定脈，就能斷言一個人依現狀還有多少餘命。 　　◎弄懂五運六氣，就可以推斷未來天氣和疾病發生的機率，怎麼辦到？ 　　◎食物就是最好的藥，酸甜苦辣鹹，哪一味身體絕對缺不得？吃對了能治百病。 　　多數人的中醫入門書都是《黃帝內經》， 　　但這本戰國時期的書，和現代人有兩千多年的文化差距， 　　想藉由它從頭了解中醫，並不容易。 　　作者陳喜生一開始也是從《黃帝內經》讀起，但讀完發現， 　　自己只是死背，好像明白，但又不是真的很懂。 　　直到讀了清代醫書《四聖心源》，他才徹

底理解中醫的基本原理。 　　《四聖心源》是由清代醫學家、乾隆御醫黃元御所著， 　　他消化整理了中國四大中醫典籍： 　　《黃帝內經》、《難經》、《傷寒論》、《金匱要略》後完成， 　　因此取名為《四聖心源》。 　　這本書就是作者閱讀《四聖心源》後的心得總整理， 　　用大白話的比喻，讓你秒懂陰陽、五行、二十四脈，該補陽還是滋陰。 　　．陰陽很難懂？《四聖心源》開篇就講陰陽。 　　火苗是陽，蠟燭是陰，人活著就像一根蠟燭， 　　有的人過度消耗，有火苗卻快沒蠟燭；有的人陽壽已盡，蠟燭卻還留一截。 　　所以，陽，就是能量，陰是承載能量的物質。陰陽合，身體才健康。 　　‧五行很難背？金木水火土，哪個剋

哪個、哪個生哪個？ 　　《四聖心源》作者黃元御只畫了一個圓， 　　就把五行如何影響你的五臟串在一起，不用死背也能記住。 　　‧了解酸甜苦辣鹹，中醫能用味道解決身體的問題。 　　《四聖心源．五味根原》特別解釋了： 　　苦能降火，不讓身體被燒乾，臟腑有所滋潤才會強健； 　　甜的食物多半有黏性，穩定氣血運行，還能拉住藥性不過激； 　　辣能活血行氣；還有一味，鹹，身體缺不得，吃對了能治百病。 　　‧把脈可以斷生死，中醫真的這麼神？ 　　《四聖心源》特別描述了寸口脈法，每個位置對應不同器官， 　　把脈不是按著就好，有時要輕壓，有時要重按， 　　一個人還有多少餘命，看脈動就能判斷， 　　正常的脈搏得穩

定，跳很大不見得好，若是突然漏拍或暫停，事情就大條了。 　　求醫、習醫都想知道答案的第一大哉問：中醫到底怎麼幫人看病？ 　　一外二內三根四除，四大步驟缺一不可， 　　在沒有任何儀器的輔助下，精準判斷你哪裡出了毛病。 　　人的五臟六腑運作都有規律，就像四季流轉一樣， 　　所以中醫根本不神祕，而是一門科學。 　　最通俗醫書《四聖心源》總整理， 　　讓你秒懂陰陽、五行、二十四脈……該補陽還是滋陰。 推薦人 　　合佗中醫診所院長／施昀廷 　　中國醫藥大學教授、中華民國聯合中醫醫學會理事長／孫茂峰 　　雅丰唯心中醫診所院長／陳峙嘉 　　臺北醫學大學中草藥博士／陳麗蓮 　　（依姓名筆畫排序）

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華僑學校華語寫作偏誤現象的語法分析與教學應用-以韓國華僑小學中高年級為例

為了解決連接詞全部的問題，作者姜昀 這樣論述：

本研究的目的為分析韓國華僑小學中高年級學生在中文寫作任務中的語法偏誤。在研究中，對華僑小學三到六年級共計42名學生的作文進行了分析，蒐集共200篇（每個年級各50篇）的語料。研究的目的為四：（一）了解各年級寫作偏誤現象的異同；（二）分析各年級學習者寫作的主要偏誤及原因；（三）探討針對韓籍兒童的二語教學模式。本研究採用定性研究方法進行，並根據表面策略分類法及LCC分析收集的數據，作為偏誤分析過程的結果。統計結果共計1947個偏誤；其中遺漏偏誤（M）802個，選用偏誤（S）619個；冗贅偏誤（R）351個；語序偏誤（W）175個。此四大表面策略分析中又以遺漏偏誤（M）為學習者最常見的偏誤，比例為

全部偏誤的41%。此外，選用偏誤率31.7%，冗贅偏誤率18%，語序的偏誤率則最少，只佔了8.9%。 本研究總共統整出八大偏誤類型，分別是（一）動詞選用偏誤、（二）副詞遺漏、（三）時態助詞遺漏、（四）連接詞遺漏、（五）動詞遺漏、（六）名詞選用偏誤、（七）「是」冗贅、（八）能願動詞遺漏。研究發現，動詞選用偏誤是各年級頻率最高的偏誤。然，遺漏偏誤則遍佈在各個常見詞類中，也是四大表面策略分析中最常出現的偏誤現象。另外，冗贅偏誤則以「是」的冗贅所佔比例最高。研究結果發現除了母語負遷移之外，學習者對於目的語過度泛化、或是採取的迴避策略都是造成偏誤最主要的原因。此外，也因學習者的寫作意願不足加上

教學、教材不當所導致。最後，本研究也依據韓國籍學習者常犯的偏誤來提出相關的教學應用，並且致力提供有效的參考依據以供未來教學及研究上的應用。

【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決連接詞全部的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

應用卷積神經網路深度學習方法作電子書分類研究

為了解決連接詞全部的問題，作者林世陽 這樣論述：

摘要隨著時代的演進，人類社會經歷了無數的改變，當中不變的是人類一直以來嘗試利用不同的方法保留知識並流傳至後代，而書本在其中佔有極重要的地位。為了能讓讀者更快選出所需書本，準確的分類必不可少。但用人工的方式分類沒有效率且有機會因為認知不一樣產生誤判。在目前電子書自動分類的研究中，已分類的書本中得到書名、關鍵詞與摘要全部詞語來產生書本的特徵矩陣，再對未分類書本用相同預處理手法產生特徵矩陣作為輸入並比較，此方法依賴已分類書本的特徵矩陣內容，若未分類書本中有重要的特徵詞語而找不到對應已分類書本產生的特徵詞語，分類器就很有可能誤判。另外亦有使用書名及目錄產生文件向量 (document vector)

待徵的技術，並以詞頻的方式從未分類電子書中的書名及簡介抽取關鍵字，再透過 word2vec 轉換出可以融合至書本封面圖片的特徵矩陣。圖文特徵融合後，再利用深度學習的卷積神經網路(CNN)來訓練，在圖片辨識上用卷積神經網路非常有優勢，有效減少了訓練的時間同時又提高了準確率。實體書與電子書的分類一樣得依靠特徵，將影像轉換為數據後，利用演算法，搭配多層次的卷積運算，包括一個或數個卷積層與池化層之組合提取特徵，再以完全連接方式將特徵資料輸入至神經網路進行訓練，進而達成更高的影像辨識。關鍵字：深度學習、卷積神經網路、電子書分類