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WordPress Plugins百大外掛精選(火力加強版)

為了解決URL checker的問題，作者Pseric 這樣論述：

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產後護理之家新生兒感染相關因素探討-以新竹市某產後護理之家為例

為了解決URL checker的問題，作者盧貞因 這樣論述：

研究背景：根據內政部統計處出生人數的資料中可以看到104-106年新生兒出生人數持續逐年下降，因此新生兒的健康情形更需要得到重視。母親在孕期受到感染，經由接觸感染的產道或通過母乳哺餵可能導致新生兒感染疾病，也可能接觸醫療從業人員和醫院環境。照護人員洗手方式不當可造成手、奶瓶與奶嘴造成交互感染。臺灣位處亞熱帶與熱帶地區，呼吸道融合病毒（RSV）一年四季無明顯感染高峰期，然而對於新生兒呼吸系統可能有致命性影響。國人選擇至產後護理之家坐月子已蔚為風潮，在這其中隱藏的新生兒健康問題更不能忽視。研究目的：（1）探討新生兒的基本屬性和醫療照護與新生兒感染疾病種類是否有相關性、（2）探討感染新生兒之母親基

本屬性和醫療照護與新生兒感染疾病種類是否有相關性、（3）探討照護人員的基本屬性和專業技術與新生兒感染是否有相關性、（4）探討新生兒感染疾病種類之影響因子。研究方法與工具：本研究為病歷回溯性研究（Chart Review），於新竹市某產後護理之家，收集104年到106年病歷資料，查閱112份感染新生兒病歷，有73位新生兒、感染新生兒之母親與52位照護人員進入分析。研究工具是自擬的『研究參與者醫療資料收集表』，資料採編碼方式處理。資料分析採用R語言進行，以描述性及推論性統計分析。研究結果：（1）新生兒 出生體重與其受到感染的相關性較高 為顯著相關。 （2）母親方面的因素：感染新生兒之母親有懷孕合併

症與自然生產的新生兒易受到感染有其相關性 ，13位母親有懷孕合併症與50位母親採自然產。（3）照護人員方面的因素：結膜炎感染、鵝口瘡感染與新生兒共病中照護人員的洗手技術正確率與疾病感染有相關性。臨床結論與實務應用：照護人員衛教產前孕婦當產檢有異常時，與產科醫生進行醫療處置。低出生體重兒（≤2500g）入住後，監測感染新生兒的異常生命徵象與感染症狀，立即做出相符合的醫療建議與措施。對照護人員對於感控措施的教育訓練與臨床實務操作稽核，落實感染新生兒的病歷紀錄。

Self-publishing Decoded: Learn How to Write, Format, and Publish Print Books, Ebooks, Audio Books, and Music Albums to Multiple

為了解決URL checker的問題，作者Claassen, Dick 這樣論述：

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整合語意標籤與BART模型於文法錯誤之修正

為了解決URL checker的問題，作者程家浩 這樣論述：

寫作技能是一項人們在進行溝通、交流想法與傳遞知識時的重要工具，若文章中時常出現拼寫、句法與時態等文法上的錯誤，則容易讓人在閱讀時發生不解其意或誤解的情況發生，因此，對文本內容的修訂是一個不可或缺的過程。然而，對於寫作者而言，寫作者仍需要針對文本反覆檢查有無重大紕漏；另一方面，對於批改者而言，人為的批改可能會發生批改上的疏忽或遺漏的狀況。因此，一個自動化的文法錯誤修正(Grammatical Error Correction, GEC)系統因而被提出。然而，根據先前文獻所述，目前GEC系統在文本理解上的不足，導致對於content word errors的修正仍有侷限；此外，GEC領域缺乏大量

的標記資料，也進一步使得GEC方法難以有更佳的表現。 近年來，預訓練語言模型已經在各個NLP領域大放異彩，這是由於預訓練語言模型能夠輸出具有上下文語意的語言表達式(representation)，並且透過遷移式學習(transfer learning)可以讓低資源任務提升效益。因此，本研究提出一個基於預訓練語言模型BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)的方法SE-GEC (Semantic-Enhanced Grammatical Error Correction)，並且使用資料擴增(Data Augmentat

ion)的技術來增加可用的平行資料。為了更進一步加強模型的語意理解，本研究額外加入語意角色標記(Semantic Role Label, SRL)作為Attention機制，使模型更了解上下文的語意，以加強模型整體文法錯誤修正的能力，同時改善content word errors修正上的不足。 本研究共設計了五個實驗以驗證模型的有效性，於實驗結果發現，本研究所使用的資料擴增方法皆能提升模型的表現，並且不同方法間的使用能夠使生成的文法類型更多樣。另一方面，加入SRL標記能夠加強模型對語意的理解，藉此具有實質意思的content word errors得以被進一步的修正，證實本研究加

入額外語意資訊的有效。而在CoNLL-2014測試資料集的評估中，SE-GEC模型在自動評估指標上亦勝過過去其他GEC模型，顯示SE-GEC模型整體架構設計上的有用。