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Harnessing Complexity for Better Outcomes in Public and Non-Profit Services

為了解決CC BY-NC-ND的問題，作者French, Max,Hesselgreaves, Hannah,Wilson, Rob 這樣論述：

ePDF and ePUB available Open Access under CC-BY-NC-ND licence. How can public services and social interventions create and sustain good outcomes for the populations they serve? Building on research in public health, social epidemiology and the social determinants of health, this book presents com

plexity theory as an alternative basis for an outcome-oriented public management praxis. It takes a critical approach towards New Public Management and provides new conceptual inroads for reappraising public management in theory and practice. It advances two practical approaches: Human Learning Syst

ems (a model for public service reform) and Learning Partnerships (a model for research and academic engagement in complex settings). With up-to-date and extensive discussions on public service reform, this book provides practical and action-oriented guidance for a radical change of course in manage

ment and governance.

CC BY-NC-ND進入發燒排行的影片

應用深度學習於肺部疾病的輔助鑑別診斷之研究

為了解決CC BY-NC-ND的問題，作者鄭友維 這樣論述：

近年來，隨著台灣目前各項科技技術的進步與發展，人工智能對研究解決不同領域挑戰的方式產生顯著的影響，尤其是在醫療領域。由於嚴重特殊傳染性肺炎的發生，讓肺炎又受到了高度的關注。據我國衛生福利部的調查，國人死因統計當中，肺炎位居前三，而肺癌更是癌症死亡率之首。導致肺部疾病的成因很多，菸害與空氣汙染更是佔了不少比例，因此早期發現與治療成為了存活的關鍵，而胸部X光檢查是肺部疾病檢查最常見的診斷方法，但X光圖像需要經過培訓的放射科醫生來解釋，目前因為疫情的爆發，平日大量的影像也使醫事放射師和放射科醫師的工作負擔大幅增加，造成我國檢驗量能不足的現象，此外，在解釋時也可能因為各種因素導致結果誤判，因此需要一

個可靠的解決方案。本研究以阿拉伯的卡達大學(Qatar University)及位於孟加拉的達卡大學(University of Dhaka)的研究團隊與巴基斯坦和馬來西亞的醫生及合作者所共同創建的醫療圖像數據庫實施研究，利用卷積神經網路對醫療影像建構分類模型，透過卷積神經網路自動提取特徵的能力，以及良好的分類性能對四種類別的圖像進行分類，除了原始的卷積神經網路外，在輸出分類影像時，將卷積神經網路的分類替換為結合支援向量機，建構兩種分類模型並以交叉驗證、混淆矩陣、ROC曲線與Kappa係數對模型進行各項驗證與評估。研究結果顯示，透過成對樣本T檢定得知分類模型之間的準確率與ROC曲線下面積皆無顯

著差異，透過交叉驗證兩模型的平均準確率皆高於87%以上，平均ROC曲線下面積也高達0.97以上，具備良好的分類性能，此外，兩模型的Kappa係數值也高於0.82，具備良好的一致性，可供醫師作為輔助診斷之工具及參考。

Migrants and Refugees in Europe: Work Integration in Comparative Perspective

為了解決CC BY-NC-ND的問題，作者 這樣論述：

EPDF and EPUB available Open Access under CC-BY-NC-ND licence. The motivations of migrants for travelling to Europe vary, and the quality of the processes involved in their settlement and contribution to social and economic development are inextricably linked to their prospects of finding and sus

taining good-quality work. This book explores the labour market integration of migrants, refugees and asylum seekers across seven European countries: the Czech Republic, Denmark, Finland, Greece, Italy, Switzerland and the UK. Using empirical data from the Horizon2020 SIRIUS Project, it investigates

how legal, political, social and personal circumstances combine to determine the work trajectory for migrants who choose Europe as their home.

利用UAV整合LoRa與磁導喚醒技術的物聯網架構研發

為了解決CC BY-NC-ND的問題，作者溫俊堯 這樣論述：

近年來物聯網及無線感測技術已廣泛的應用於結構健康監測上。此類系 統大多為電池供電，必須定時休眠以延長電池使用壽命。此外，多數的系統都建置在較難以到達的區域，常利用傳輸中繼站(含資料擷取器 )，以 3G/4G 等無線方式傳回遠端資料平台。 在實務上，固定式中繼站會因為災害等事件造成毀損，因此要隨時準備好臨時中繼站；再來，中繼站設在固定位置，理論上越高越好，但實務上很難辦到，所以才有用 UAV 的想法。 因此，本研究目的為開發並整合 LoRa（ Long Range）與磁導喚醒技術的 UAV(unmanned aerial vehicle) 行動閘道器 (UAVbased Moving Gate

way)，完成了初步 UAV 結構健康監測物聯網架構，包含了地面監測中心用來發送喚醒訊息並藉由 LoRa 無線傳輸發送至UAV 行動閘道器，及透過 mission planner 介面監控 UAV 任務與飛行狀態； UAV 行動閘道器則以四旋翼無人機與 MCU(Micro-Control Unit)控制板為主要核心，由微控器 (MCU)整合各項感測器與微控制器，如低頻發射天線與 LoRa，接收從地面監測中心所傳出之指令，再將指令透過 LoRa 無線傳輸至感測節點，或是由低頻發射天線透過 MI(MagneticInduction)技術觸發喚醒感測節點運行，再接收由感測節點所傳回之資料，由 LoR

a 無線傳輸傳至地面監測中心；感測節點則由微控器 (MCU)為主要核心，由微控器 (MCU)整合各項感測器與微控制器，接收從 UAVii行動閘道器 所傳出之指令，再將感測器所得到之感測資料無線傳輸回UAV 行動閘道器。本研究結果表明本系統可以成功的遠端利用喚醒睡眠中之感測節點，並可發送訊號令其從睡眠狀態喚醒。低頻天線在 12V供電之情況下，觸發距離約為 1～3 公尺。而 LoRa 於近距離下幾乎不會有信號延遲與掉包率之結果，若再加上 4G 或 5G 通訊，則會提高UAV 行動閘道器之使用性。