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好神奇!找到勻稱，臉蛋就漂亮：一天五分鐘的不對稱臉型矯正DIY

為了解決naver搜尋的問題，作者황상보 這樣論述：

　　★榮獲韓國教保文庫暢銷排行榜 減重類TOP 2 　　★榮獲韓國教保文庫一週暢銷排行榜 健康類TOP 82 　　★作者著作橫掃韓國教保文庫、YES24、Interpark暢銷排行榜TOP 1 　　使全亞洲吹起PNP全身體型矯正的韓流！ 　　戽斗、凸嘴、國字臉...都可以變身為V型小臉！ 　　免整形，一天五分鐘的臉部按摩，幫您實現小臉心願。 　　矯正不對稱的臉蛋，變身為零瑕疵美人！ 　　●臉部不對稱，整張臉失去平衡，會導致顳下頜關節部位疼痛及各種異常症狀發生。更仔細地說，顳下頜關節歪向一邊，造成連接的頭蓋骨偏斜，眼睛及眉毛線條漸漸下垂，鼻樑彎曲，嘴唇中心線往一側偏，形成左右不對稱的臉形

。壓迫下巴神經，嚴重的話會引發耳鳴，或誘發因鼻樑彎曲造成的鼻竇炎、一字頸或烏龜頸、全身脊椎不對稱。顳下頜關節障礙會導致進行牙齒矯正及手術的人增加，然而，姿勢不正確再發的可能性依然很大。本書告訴讀者，任何人只要以簡單的運動，就能找回美麗臉型與健康身體。 　　●教導讀者透過簡單臉部肌肉按摩和顳下頜關節集中運動，任何人都可以自行矯正非對稱的臉部線條，並活化臉部及頸部血液循環，打造光彩照人的臉蛋，改善僵硬的肩膀。因為臉部和全身的肌肉及關節互相交換養分，從臉部運動開始，頸部、背部、脊椎、骨盤都能同時運動到。「姿勢矯正」領域暢銷權威黃相普院長公開所有秘訣，不僅臉部可以DIY按摩，也一併介紹全身體型矯正的

方法。 　　●矯正不對稱的臉蛋，變身為零瑕疵美人！ 　　自己的外貌與第一印象，會對求職、社交生活、人際關係造成莫大的影響，因此歪斜的臉蛋總讓人下意識感到不自在，甚至失去自信。而由於最近「自拍」後上傳到SNS（Social Networking Service）的文化蔚為流行，更使得人們對於臉蛋更加關注，對於臉蛋矯正產生興趣的人也比以往來得多。有很多人經常會以駝背的姿勢長時間使用手機與電腦、過分使用身體，因此臉蛋或全身呈現完美均衡的人很少。在上傳至SNS的無數照片中，也經常可以發現眼睛不對稱、鼻樑彎曲、嘴角不對稱、肩膀歪斜與骨盤不對稱的體型。然而，矯正不對稱的臉蛋，不僅是單純地想讓臉蛋變漂亮，

老年時全身的關節健康與均衡體型矯正，也是相當重要的關鍵。 　　●韓國「矯正體型」權威專家，教你如何打造完美的勻稱臉蛋！ 　　本書作者黃相普院長以提出透過「骨盤矯正、腿部矯正、烏龜頸矯正運動」來調整體型並獲得減重效果的方法而聞名。同時，僅以「姿勢矯正」就能打造婀娜多姿的身體曲線，也造就了作者在體型矯正領域的地位。大部分的人們都不曉得，原來不對稱的臉蛋可以輕易地矯正回來，因此他們不是放手不管，就是忍受著顳顎關節的疼痛等異常症狀。作者表示，臉蛋與全身有著密切關聯，必須一起矯正，效果才會好。雖然書裡頭介紹的各種運動方法看起來似乎很容易，但只要持續去做，就能消除全臉肌肉的壓力。僅靠一週左右的按摩，也能

使因臉蛋不對稱引起的下巴疼痛、頭痛、肩頸疼痛等不適症狀獲得驚人的改善效果。最大的優點則是有助於血液循環，讓臉蛋散發明亮光采！每天只要做五分鐘自我矯正運動，就能擁有勻稱的臉蛋與體型喔！ 　　需要這本書的讀者，有以下四大類： 　　◆愛自拍的你：拍照時總需要喬45度角，照片才能拍得美美的？得把旁邊的人推向前，才能讓自己變成小臉美人？這本書教你如何以簡單的按摩動作，讓臉蛋變「正」，不管是哪個角度都漂亮，拍照再也不必耍心機。 　　◆想要體型變「美」，臉蛋也變「正」的你：作者先前出版的書籍是針對體型、骨盆、脊椎、腿部調整，而這本書則是針對臉部做局部矯正，讓妳從頭到腳都完美。 　　◆想向文明病說掰掰的你：

因應現代人因使用電腦或手機的不良姿勢，消除肩膀酸痛、烏龜頸等文明病。 　　◆想活得更健康的你：本書教你如何從現在就開始善待身體，與身體和諧地相處下去。 本書特色 　　◆天然的尚好！不用整形就能變身為小臉美人！ 　　◆每天只要五分鐘！透過簡單的按摩動作，不僅臉蛋變美，身體也變得更健康。 　　◆提供臉蛋不對稱自我診斷表，以及做矯正運動時的注意事項。 　　◆圖文對照，內附身體局部構造插圖及簡要說明。

naver搜尋進入發燒排行的影片

Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic

為了解決naver搜尋的問題，作者ATINA HUSNAYAIN 這樣論述：

背景：在新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情爆發之際，使用者於網路搜尋關鍵字之趨勢與新興流行病之疫情具高度關聯，因此運用訊息流行病學研究中利用搜尋引擎查詢資料之應用是相當重要的。目標：研究目的主要於發展新冠肺炎預測方法，並分析網際網路相關查詢數據之可能用途（研究1－3），並評估線上搜尋模型於包括（研究4）位置（集群和非集群區域）、（研究5）時期（疫情爆發階段）和（研究6）模型種類這些不同情況下之預測表現。方法：本研究使用來自 Google Trends 和 NAVER 搜尋引擎查詢數據以及新冠肺炎相關資料、Google 和 Apple 移動數據，並選擇台灣、菲律賓、美國和南韓為研究地點。在初步研

究（研究1－3）中，研究使用時間序列、相關分析和地圖視覺化等方法。而在主要研究（4）中，採用正規化線性回歸模型、廣義線性模型和空間狀態模型做為預測模型之開發，並利用G 統計量來定義群聚樣式，以預測每日新增之新冠肺炎病例數和死亡人數（研究 5 和 6）。針對預測模型之開發，在第一例確診病例被報導後，將新冠肺炎資料分成疫情爆發後前3、6、12 和 18 個月之四個不同疫情時期之資料集。於資料分區時，取資料集前80%資料作為訓練集，其餘資料作為測試集。並使用均方根誤差、峰值日誤差和峰值幅度誤差作為模型預測能力之評估指標。結果：研究結果顯示搜尋數據可用於定義（研究1）進行健康風險溝通之時機與地點，（研

究2）可供民眾搜尋基本健康資訊類型，以及（研究3）民眾在新冠肺炎大規模流行初期對健康風險之看法。此外，本研究發現新冠肺炎病例數和網路搜尋關鍵字間呈中度至高度之相關性，研究結果亦顯示使用者搜尋之關鍵字可用於預測新冠肺炎之確診案例數。在評估不同（研究4）位置（集群和非集群區域）時，線上搜尋模型表現時顯示在美國不同州別和疫情時期之間，線上搜尋模型之預測能力存在差異。這代表在使用查詢數據時，必須在每個州別建立不同研究框架。基於發現搜尋數據與疫情具高度相關之情況下，使用者查詢數據可用於預測新冠肺炎。另外，在不同（研究5）時期（疫情爆發階段）下，本研究亦分析線上搜尋模型之預測能力，結果顯示搜尋數據對於預測

每日新增新冠肺炎之病例數和死亡人數為有效變數。尤其於疫情爆發前六個月，研究結果發現搜尋數據在此時期具更高影響力。此外最後一項研究（研究6）顯示，使用時間序列之預測方法可提高線上搜尋模型之預測表現。結論：本研究發現搜尋數據可作為預測每日新增新冠肺炎病例和死亡人數之解釋變數，建議研究人員可利用這些搜尋數據之框架以建立預測模型。本研究亦顯示線上搜尋模型在高度相關之區域、疫情爆發前六個月以及包含趨勢成分之模型中能獲更佳預測表現。