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抄寫勵志英語，換來百日奇蹟

為了解決last time上一次的問題，作者莉亞 這樣論述：

　　★巧妙結合心靈勵志＋英語學習的抄寫書 　　★高績效行為教練為深愛的人精心挑選的100篇激勵人心的英文文章，全書中•英•韓對照！ 　　★隨書掃QR Code，邊寫邊聽最純正的英文，還可當睡前學習＆療癒音樂！ 　　每天抄寫正能量英文， 　　小習慣帶來大改變。 　　100天後，你就是你故事裡的英雄！ 　　作者剛前往美國留學時，由於英語能力不足而遭到嘲笑。現在卻以高績效教練的身分，在美國用英文訓練各領域的當地人士，包含護士、健身教練、六名小孩的母親、銷售員、老師、大學教授、企業家等，幫助他們破除自我限制、釐清真正目標，以及開發自我內在的力量。 　　這樣的大轉變，她是如何辦

到的呢？ 　　因為她學會把英文轉換成能自在使用的「工具」，不再被閱讀、文法、單字局限，而是透過抄寫和朗讀引起內心共鳴的文章，在自我開發的同時，也增強英文能力。她發現，自己認同的想法和句子，自然容易在心裡反覆思考、一再閱讀，進而真正轉化了自己。 　　只要一天花費10分鐘，你就能成功找出自己想要的是什麼。 　　本書特別推薦給想要找到自我價值、自己的喜好、想要學習英文的讀者。 　　若是現在的你，和過去的我一樣對英文感到畏懼，懷抱著「I’m not good enough.（我不夠好）」的心情，那我一定要告訴你：「You are perfect.（你很完美）」。你並非有所不足才學習英文，你是因為愛

自己、想帶給自己更多幸福，才選擇去熟悉這項實用的工具罷了。──摘自〈前言〉 　　 　　★Yes24外語MD 金宥利 推薦「最近流行的外語學習法」： 　　作者莉亞是一位現職生活教練，以英文為工具，用好文章協助讀者調整自己的心態，為自己創造更上一層樓的機會，提供讀者新鮮的英文學習方法。 五顆星好評 　　 ．英文句子不難，一行一行寫下來，就有一種積極向上、充滿勇氣和信念的感覺。 　　．這是一本可以學習英語並獲得希望、勇氣和正能量的書，我在其中寫下引起我內心共鳴的句子，並大聲朗讀。可以在右頁以便箋的形式書寫，因此無需單獨準備筆記。 　　．儘管一天只投資10分鐘，100天就是1000分鐘。每天抄

寫短文章會發現許多令人感同身受的句子，讓我天天都帶著全新的感受閱讀這本書。 　　．身邊的朋友也開始一起抄寫，讓我更有動機努力！儘管尚未完成這100天和自己的約定，希望我能不負眾望、好好完成這份送給自己的禮物！ 　　．由於是方便一天抄寫一篇文章的書本結構，有助於養成學習英文的日常習慣。文章內容很優質，抄寫的同時也能訓練正面思考。期待寫完100天時能看到自己實力的進步。  

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辦桌菜零售化之成功因素分析

為了解決last time上一次的問題，作者葉翠雯 這樣論述：

「辦桌」文化早在日治時期形成，是當時鄰里間的互助民俗活動，台灣經濟蓬勃走向「工商轉型期」，便發展為經濟活動。辦桌是台灣社會上一種很重要的飲食文化，大家透過宴席聯繫增進情感。近年來民眾飲食習慣改變，年節外帶辦桌菜的需求增多，及COVID-19疫情影響下，出現能夠在家簡易烹調的調理包需求，表現出辦桌菜零售化的趨勢。本研究探討辦桌菜在零售化市場成功的關鍵因素，採用層級分析法進行專家問卷調查，以從事餐飲市場開發及經常性決策購買者為標準，篩選了19位專家做為研究對象。經由文獻探討、專家訪談與研究者實務經驗結果顯示，在四大構面之中「餐點品質」的評價高於其他構面; 十三項評估準則中，依重要性排序前面五項分

別以「食材新鮮度」為考量之最關鍵因素，其次為「總舖師口味」的影響，第三「價格」、第四「售後服務」、第五「菜色創新」。

【博客來獨家版】抄寫勵志英語，換來百日奇蹟﹝送1支復古色中性筆﹞

為了解決last time上一次的問題，作者莉亞 這樣論述：

　　◎獨家限量好禮 　　隨書送復古典雅中性筆1支，6色隨機出貨。 　　數量有限，送完截止！ 　　★巧妙結合心靈勵志＋英語學習的抄寫書 　　★高績效行為教練為深愛的人精心挑選的100篇激勵人心的英文文章，全書中•英•韓對照！ 　　★隨書掃QR Code，邊寫邊聽最純正的英文，還可當睡前學習＆療癒音樂！ 　　每天抄寫正能量英文， 　　小習慣帶來大改變。 　　100天後，你就是你故事裡的英雄！ 　　作者剛前往美國留學時，由於英語能力不足而遭到嘲笑。現在卻以高績效教練的身分，在美國用英文訓練各領域的當地人士，包含護士、健身教練、六名小孩的母親、銷售員、老師、大學教授、企業家等，幫助他們破除自

我限制、釐清真正目標，以及開發自我內在的力量。 　　這樣的大轉變，她是如何辦到的呢？ 　　因為她學會把英文轉換成能自在使用的「工具」，不再被閱讀、文法、單字局限，而是透過抄寫和朗讀引起內心共鳴的文章，在自我開發的同時，也增強英文能力。她發現，自己認同的想法和句子，自然容易在心裡反覆思考、一再閱讀，進而真正轉化了自己。 　　只要一天花費10分鐘，你就能成功找出自己想要的是什麼。 　　本書特別推薦給想要找到自我價值、自己的喜好、想要學習英文的讀者。 　　若是現在的你，和過去的我一樣對英文感到畏懼，懷抱著「I’m not good enough.（我不夠好）」的心情，那我一定要告訴你：「You

are perfect.（你很完美）」。你並非有所不足才學習英文，你是因為愛自己、想帶給自己更多幸福，才選擇去熟悉這項實用的工具罷了。──摘自〈前言〉 　　 　　★Yes24外語MD 金宥利 推薦「最近流行的外語學習法」： 　　作者莉亞是一位現職生活教練，以英文為工具，用好文章協助讀者調整自己的心態，為自己創造更上一層樓的機會，提供讀者新鮮的英文學習方法。 五顆星好評 　　 ．英文句子不難，一行一行寫下來，就有一種積極向上、充滿勇氣和信念的感覺。 　　．這是一本可以學習英語並獲得希望、勇氣和正能量的書，我在其中寫下引起我內心共鳴的句子，並大聲朗讀。可以在右頁以便箋的形式書寫，因此無需單

獨準備筆記。 　　．儘管一天只投資10分鐘，100天就是1000分鐘。每天抄寫短文章會發現許多令人感同身受的句子，讓我天天都帶著全新的感受閱讀這本書。 　　．身邊的朋友也開始一起抄寫，讓我更有動機努力！儘管尚未完成這100天和自己的約定，希望我能不負眾望、好好完成這份送給自己的禮物！ 　　．由於是方便一天抄寫一篇文章的書本結構，有助於養成學習英文的日常習慣。文章內容很優質，抄寫的同時也能訓練正面思考。期待寫完100天時能看到自己實力的進步。  

深度學習於生醫影像及多體學數據之應用

為了解決last time上一次的問題，作者潘日南 這樣論述：

在過去十年間，人工智慧（ＡＩ、機器學習（ＭＬ）、最佳化、預測及影像辨識）研究流程的開發與使用有快速的發展且被廣泛應用於各個研究領域之中。而將人工智慧的研究方法應用到高通量數據的生醫研究中（如影像以及多體學資料）可對該大數據資料有更深層的理解，亦能夠用於改善許多公共衛生的議題。深度學習為機器學習的一個最新的子類別，旨在讓機器學習能更接近人工智慧的底層概念。本研究欲建立高效能且可應用於分類及辨識目標物之深度學習方法，並使用病理切片影像及ＤＮＡ定序資料開發三種不同的深度學習流程。於第一項研究中，一套新穎且基於深度學習的預測流程可使用混雜不同個體的ＤＮＡ定序資料達到偵測及分類各序列來自哪個個體的功能

。為證明此技術同樣可用於其他不同的資料中，該模型的開發流程亦使用了來自不同定序技術所產生的資料集：（1）目標區間定序、（2）全外顯子定序（ＷＥＳ）。在第一個資料集中，利用目標的27個短片段重複序列及94個單核苷酸多型性，製備混雜不同個體的ＤＮＡ樣本，並使用此深度學習流程去區分出每個個體並可達到95-97％準確率。第二個資料集則使用乳癌患者的ＷＥＳ資料進行，且可完全正確地（100％）預測病患之疾病亞型。此外為克服每個序列之間長度的變異，本研究使用一新滑動窗口（sliding window）方法可大幅提升模型效能。總結來說，本研究提出一項能適用於不同次世代定序平台上的完整工作流程，同時包含序列資料

處理及使用深度學習進行預測。爲結合病理切片影像之易取得性和來自乳癌患者的70個基因印記的復發風險分數，第二項研究提出一深度學習模型，僅使用病理切片影像進行乳癌復發率的預測，提供一快速、低成本以及健全之乳癌復發率預測工具，幫助醫師進行治療計畫的評估。本研究使用六個預訓練模型（ＶＧＧ16、ＲesNet50、ResNet101、Inception_ResNet、EfficientB5、Xception）進行遷移式學習，並使用準確率、精確率、召回率、F1 分數、混淆矩陣以及AUC進行模型效能評估。在驗證資料中，Xception有最優異的表現，在patch-wise方法中有0.87％的準確率;且在pat

ient-wise方法中，高風險及低風險類別分別有0.90及1.00之準確率。總結來說，這項研究證明了在病理切片影像未標注特定區域的情況下，建立高效能之人工智慧模型預測癌症復發率之可行性。利用深度學習方法預測乳癌分子亞型可提供一便利之乳癌診斷策略，且可降低進行mRNA表達量分析以及免疫組織化學染色法鑑定亞型的成本。我們期望使用上一項研究中的70個基因印記影像所訓練的模型權重進行兩階段遷移式學習並應用到病理切片影像上，並作為我們的最後一項研究。我們使用來自四個預訓練模型（ＶＧＧ16、ResNet50、ResNet101、Xception）的權重以及TCGA-BRCA的資料集做四種乳癌亞型的預測模

型。此外，使用Imagenet權重的ResNet101被用於與上述模型進行比較。在分類結果上，此兩階段遷移式學習有優異的表現，ResNet101在slide-wise的預測準確率達到0.913。此深度學習模型亦用於與另一常用的乳癌分類工具Genefu進行比較，在比較的結果中，深度學習模型有與Genefu媲美的表現且在特定乳癌亞型中有更優異的預測能力。深度學習技術已在許多研究中使用，並被整合到現今的醫療照護系統之中，以增進疾病的診斷以及預後的判定。美國食品藥物管理局已制定完善的機器學習協議，用於管理深度學習及人工智慧工具的應用，並更進一步成為模型開發、資料集建立和部署到醫院的黃金標準。最後，此類

的人工智慧工具將使整個醫療照護系統更不易受到緊急狀況的影響，否則在現今的體系下較無法得到最好的處置。