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大疫時代必修的生命教育

為了解決台灣 衛星影像 圖的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！   　　研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 　　那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？   　　桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。   　　由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。   　　此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。   　　由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文）   各界好評   　　►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者   　　►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問   　　►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員   　　►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇   　　►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主   　　►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。

」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長   　　►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授   　　►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》   　　►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

台灣 衛星影像 圖進入發燒排行的影片

數值模擬花蓮港之颱風波浪

為了解決台灣 衛星影像 圖的問題，作者周立翔 這樣論述：

花蓮港地理位置面臨太平洋容易直接受到颱風波浪影響，颱風期間所引發的長週期亞重力波導致港內港池水位振盪劇烈，港域靜穩度不佳影響船舶作業及停靠安全。港內波高會隨外海波浪之波高、週期及波浪方向不同而改變，為了瞭解不同波浪入射方向之颱風波浪在港內的示性波高及亞重力波，本研究利用FUNWAVE-TVD波浪數值模式模擬2005年龍王颱風之波浪，採用波高7.81公尺及尖峰週期14.2秒之JONSWAP波譜，並分別以ENE向、E向、ESE向及SE向波浪入射花蓮港及其南側海岸，模式與現場觀測比對，加以探討港內平面空間之波浪分佈特性。結果顯示模式能模擬出港內外的亞重力波能量，示性波高僅在外港區較高，內港區相對穩

靜，然而亞重力波在內港區及連結內外港之航道都十分顯著，最大的亞重力波出現在距離港口最遠的內港碼頭。比較 四個波浪方向，ENE向及E向示性波高在外港區相對穩靜，ESE向及SE向入射角度偏南，波浪容易直接入射至港內，示性波高在外港區較高，在內港區四個波浪方向差異性小，但亞重力波的空間分佈差異性大，呈現不同的共振結構，入射波浪ESE向亞重力波能量在港內高於其他波浪方向，入射波浪E向亞重力波能量最低，值得注意的是ENE向與SE向亞重力波能量接近甚至稍高於SE向，表示港內亞重力波能量大小不會因波浪直接入射至港內就越大。本研究之數值模式提供長週期波在港內所有位置之空間分佈，可作為港灣防颱策略與港灣規劃之參

考。

神奇酷地理套書1：自然環境大探祕

為了解決台灣 衛星影像 圖的問題，作者AnitaGaneri 這樣論述：

讓孩子人文社會與自然科學力， 一次到位的超酷選擇！ 　　繼「神奇酷科學」、「神奇酷數學」系列，小天下再度推出暢銷全球的兒童科普經典──「神奇酷地理」系列（全8冊）！ 　　比小說更生動、比漫畫更爆笑，帶領孩子進入超乎想像的地理世界中，囊括國中小適讀的重要地理概念，全系列包括雨林、島嶼、沙漠、風暴、火山、地震、極地、高山等八大主題。簡明扼要的圖解說明、勁爆的探險故事，你意想不到的地理小檔案，統統都在這裡！ 　　《神奇酷地理1：生機勃勃的雨林》 　　一星期只上一次廁所的超懶動物是誰？ 　　要怎麼躲過吸血蝙蝠的攻擊？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《生機勃勃的雨林》裡！ 　　《神奇酷

地理2：豐富多樣的島嶼》 　　島嶼是怎麼形成的？ 　　哪座島上有活生生的「龍」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《豐富多樣的島嶼》裡！ 　　《神奇酷地理3：變幻莫測的沙漠》 　　海市蜃樓是怎麼形成的？ 　　為什麼沙子會「唱歌」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《變幻莫測的沙漠》裡！   　　《神奇酷地理4：威力驚人的風暴》 　　用什麼方法可以降低風暴的風速？ 　　到底是誰負責幫颱風命名？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《威力驚人的風暴》裡！ 　　【三大保證】 　　▲保證符合108課綱，閱讀理解力輕鬆培養 　　▲保證爆笑又有趣，孩子看了絕對哈哈大笑 　　▲保證易讀又易懂，搭配圖解9-9

9歲都適讀 系列四大特色 　　1.刺激精采的探險故事 　　涵蓋了從古至今的精采探險故事，呈現探險家憑著智慧、機智和勇氣，越過沙漠、深入原始叢林、挑戰極地、高山……探索未知的領域，一場又一場冒險犯難的故事，激發孩子的勇氣與求知的慾望。   　　2.簡明扼要的圖解說明 　　以幽默活潑的圖象，輕鬆簡明的文字，說明各種地理現象形成的過程，輕鬆了解雨林的分層、環礁的奧祕、火山的類型、沙漠的分布……讓地理知識變得好讀好吸收。   　　3.包羅萬象的主題內容 　　「神奇酷地理」系列共8本，主題包含雨林、島嶼、沙漠、風暴、地震、火山、極地、高山，內容有探險歷程、地科原理、生態奇景、自然景觀、人文故事、環境

省思……內容包羅萬象，精采可期。   　　4.國小社會科最佳輔助教材 　　對於地理、大氣現象的解釋，力求簡單扼要，難度適中、輕鬆幽默的文字書寫，讓中高年級的孩子可以自行學習、閱讀。類型多元的資料和數據，更可當作家長與教師教學上方便實用的資料庫。 得獎紀錄 　　★加拿大皇家地理學會銀獎　 　　★藍彼得圖書獎  

結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究

為了解決台灣 衛星影像 圖的問題，作者林子傑 這樣論述：

台灣坐落在西北太平洋上，為熱帶氣旋與颱風侵襲的主要路徑，平均每年有四到五個颱風侵襲台；同時台灣山高地狹、地形陡峭、川短流急，使得颱風所帶來的豐沛雨量引發水庫排洪不及的危機，而準確的降雨預報可提高流量推估之準確性，有助於水庫的防洪操作策略之參考，可提前預放與調節水庫水位，預留足夠的防洪空間，此為值得探討且重要的議題。本研究以石門水庫集水區最為研究區域，透過蒐集颱風時期集水區測站之歷史資料與ERA5大氣參數之網格資料，建置倒傳遞神經網路模式(BPNN)以預測未來1~3小時之集水區降雨量，並依照不同輸入項與降雨量之移動平均之結合可分三種模式，模式一(篩選大氣參數)、模式二(篩選參數之前十個主成分)

與模式三(篩選參數之前五個主成分)，以分析輸入因子對BPNN模式預測結果之影響，並討論大氣參數與降雨量之關係。根據結果顯示，以篩選參數作為輸入項之BPNN模式大致上能掌握降雨趨勢，說明本研究所篩選之大氣參數若颱風時期能取得即時觀測資料，能作為推估未來時雨量之參考依據；模式二與模式三之結果表現均優於模式一，可證明經由主成分分析保留重要特徵的降維方式，能提高模式之預測準確度及運算效率。