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走過愛的蠻荒：撕掉羞恥印記，與溫柔同行的偏鄉教師【博客來獨家限量親簽版】

為了解決救護車的問題，作者文國士 這樣論述：

爸媽在精神療養院相遇、相戀，生下他。 「瘋子的小孩！」曾令他羞恥， 「我會發病嗎？」是最大恐懼。 但他翻寫了命運。他成為TFT的老師。   曾經我恨死自己為何出生，恨透這世界！ 曾經我擔心，自己是不是也瘋了？ 但如今明白了， 站在懸崖邊的我，只渴求有人堅定而溫柔地對我說： 「我愛你，只因為你是你。」   　　父母都患思覺失調症，被症狀折磨時， 　　跟著幻聽與妄想，混亂而狂暴。 　　他更一度放棄自己，吸毒、飆車，差點殺人！ 　　寫下親身故事，像是用雙氧水洗傷口一樣灼熱而痛苦， 　　但，療癒從此開始……   　　媽媽悄悄告訴我：「你的親生父親，其實是黃義交！」 　　爸爸因妄想喊叫：「怎麼辦？有

人要殺我！」 　　在我家，這叫平靜。 　　媽臉上有一道長長刀疤，是爸爸抓狂砍的，他硬指媽媽偷人。 　　奶奶曾被媽媽失心瘋地痛揍，只因我黏奶奶，不肯叫聲「媽」。 　　任鄰居指指點點，看著爸媽被五花大綁地押上救護車……家是避「瘋」港，在我家，這叫常態。   　　「爸媽都是精神病患」是跟著文國士長大的烙印，旁人的排擠、畏懼有如凌遲，羞恥感揮之不去，年少的他只能化身成張牙舞爪的獸，保護自己。   　　然而，正是匍匐過那片荒地，每一滴愛都彷彿甘霖，在他心靈的空洞漸漸育出沃土，幫助他成為更好的自己，並且轉化為對孩子的關注。   　　有人質疑他：「爸媽都有精神病，你這樣還能當老師嗎？」 　　但正因背著這宿命

，走過惶惑，他更深刻懂得：好好長大是需要運氣的。 　　他但願成為孩子們的幸運。   　　◎【多麼艱難地走過，但他沿途種出豐美的生命智慧】 　　●我清楚自己或許不同，但我沒有比較差。 　　像我這樣背景的人沒有比較高明，也沒有比較不堪。我勇敢地抗拒旁人的異樣眼光，只為了讓自己更自由一點，更自在一些。   　　●那些「我都是為了你好」，而不談的事…… 　　許多人之所以不談，是因為在「愛」裡，不知如何面對。想訴說的人擔心自己的坦誠招來廉價回應；願意聆聽的人忘了傾聽就是同在，同在就能給出力量。   　　●問題學生是被問題纏繞的學生，而不是問題本身。 　　少年時那個火爆的自己其實好怕好怕喔！在泥淖裡掙扎著

，盼望身旁的大人們扶我一把，願意蹲在我旁邊，拾起我的失落，嘗試用我的視角看看這個世界。   　　●有妄想的爸媽讓我學會：不要自以為是地認為別人的想法是荒唐的，別人的感受是虛假的。 　　只要當事人這樣想、這樣感覺，哪怕在旁人眼裡無足輕重到滑稽可笑，對他自己來說都是真實存在的。   　　●精神病友及家屬，沒有人應該為這場病感到羞恥。 　　這一切，都不是誰的錯。這個生命課題確實讓全家人活在各種苦楚之中，但誰的家都有苦楚，都有辛酸處，誰的家都有對愛的期待、滿足與遺落。   　　●正常和瘋癲、「我們」與「他們」，沒有那麼不同。 　　我們可能也會排斥異己、拒絕包容，他們則也能接納多元、理解差異，我們也會思

路渾沌，表現得冷漠無情，而他們也有思緒清晰、情感豐沛的時候。若撇開二分法，誠實地去諦聽這些生命，也許將進一步地發現：原來都只是自己故事的另一個版本。   本書特色 　 　　◎文國士：「對我來說，『溫柔』從來就不是容易的事，那是不存在於我的感受和記憶裡的東西。沒領受過的，要怎麼給？但我想是可以的，只是需要更用力地練習。我會繼續練習當個溫柔的人，因為我們都想要被溫柔地對待。」   　　◎媒體專訪（圖文）： 　　‧《鏡週刊》「走過愛的蠻荒──偏鄉教師文國士」：reurl.cc/lbWEY 　　‧《風傳媒》「遭譏『你爸媽肖ㄟ』……」：reurl.cc/vbzyo 　　◎文國士相關影音： 　　‧《鏡人物

》「走過愛的蠻荒──偏鄉教師文國士」：reurl.cc/j4KMn 　　‧《風傳媒》「投身偏鄉教育的『問題少年』」：reurl.cc/QlKp5 　　‧TFT「為台灣而教」〈【你拿幸運做什麼】快閃教室〉：reurl.cc/XrK6j 　　‧TFT「為台灣而教」〈教育的力量〉：reurl.cc/vbRDN 　　‧「從美國底層社會看台灣教育困境」講座：reurl.cc/ZdLQQ 　 名人推薦   　　‧│專文力推│ 　　李茂生（國立台灣大學法律學院教授） 　　劉安婷（TFT「為台灣而教」基金會創辦人）   　　‧│動容強推│ 　　王政忠（「我有一個夢」全台教師自主工作坊發起人） 　　王浩威（精神

科醫師／作家） 　　李牧宜（作家 ） 　　李崇建（作家） 　　許伯崧（udn鳴人堂主編） 　　郭彥麟（精神科醫師／作家） 　　陳安儀（資深媒體人／親職教育專欄作家） 　　黃致豪（執業律師／司法心理學研究者） 　　鄧惠文（榮格心理分析師／精神科醫師） 　　盧建彰（導演） 　　賴芳玉（律師） 　　謝依婷（成大醫院兒少精神科主治醫師） 　　蘇文鈺（國立成功大學資訊系教授／中華民國愛自造者學習協會理事長） 　　蘇明進（國小教師） 　　（皆依姓名筆劃序排列）

救護車進入發燒排行的影片

BIM應用於科技廠房設施維護管理之案例探討

為了解決救護車的問題，作者葉上菁 這樣論述：

科技廠房設施的營運管理與一般建築設施並不相同，本研究乃針對一個具有儲存環館的科技廠房設施為研究案例，該設施提供世界上亮度最高的光源以供國內外相關研究用戶前來實驗，而在要求實驗數據的高品質、高精度前提下，該設施必須無時無刻維持最佳的營運環境狀況。然而該設施目前的營運管理模式大都採被動式管理，新完成的儲存環館建築量體龐大且為環狀，進而使得此特殊廠房之設施維護管理更加複雜。為嘗試不同做法，本研究探討應用建築資訊模型(Building Information Model或BIM)技術於該設施有關建築物維護管理及新實驗站建置之可行性。本研究嘗試應用BIM於四種情境，包括(1)應用於機電土木小組之設施維

護管理、(2)應用於跨部門之共同作業設施維護管理、(3)應用於實驗站之空間模擬與碰撞檢討，以及(4)應用BIM與GPS於環狀建築之座標測量。研究結果顯示應用於四種情境皆具可行性。第一，將5年期間建築消防維修紀錄，全部鍵入BIM模型資料庫，經彙出明細表整理出同性質的維修項目，可與廠商簽訂年度開口合約議價，透過長期合作以量制價應可減少維修成本。另外藉由BIM圖層色塊清楚可顯示出週期性的待維修或換修，將更有效率改被動為定期主動式維護換修。第二，透過應用BIM共同作業於拆牆合併辦公室的情境，應可減少約15%工作天及減少約10%工程費。第三，將光束線實驗站建置於BIM模型上，可做空間模擬與碰撞檢討，也可

出圖作高精準度的放樣，且透過修改參數即可自動連結更新圖面。第四，在此大型環狀科技廠，利用GPS測量儀器於各出口位置測量，將數據儲存於BIM資料庫，並在各出入口標示BIM 3D模型圖結合GPS座標值，應可應用於緊急事故發生時救護車與消防車可迅速準確到達正確廠房的位置進行搶救。

關鍵時刻能救命的急救指南

為了解決救護車的問題，作者賈大成 這樣論述：

8大急救場景x118個急救技巧， 讓你面對突發狀況，也能不慌不亂！   　　家庭、戶外、車上、校園、水中等各式場景， 　　配搭兒童、成人、老人等不同年齡層的急救方式， 　　讓你在遇到休克、溺水、中風、燒傷等意外事故前， 　　具備基本急救知識，讓你在最短時間冷靜的自救及救人！   本書特色   　　✎ 關鍵時刻，讓你掌握黃金搶救期 　　運用8大急救場景及118個急救技巧，並一一說明，帶你建構急救第一步的知識，讓你在搶救的關鍵時刻，冷靜做出相對應的判斷！   　　✎各式急救場景，配搭相對應急救方式 　　家庭、校園、電梯內、車上、戶外、水上等各式場景，配搭常出現的突發狀況，以及解決方式，讓你能臨

危不亂的應對現場狀況！   　　✎常見突發狀況，應對大解密！ 　　溺水、燒燙傷、骨折、扭傷、休克、摔倒、眼睛進異物、流鼻血等生活中常見的突發狀況，帶你科普自身知識，讓你能冷靜自救、救人。   真誠推薦   　　這本書的施救場景包括：家庭、戶外、校園；施救人群包括：成年人、兒童、老年人、已病人群。此外，本書還包括針對處理心肺復甦、昏迷、休克、溺水、觸電、燒傷、中毒、動物咬傷等問題的近120種急救技巧。賈大成用他專業的知識，風趣幽默的語言，深入淺出地將急救知識打碎揉細，講得通俗易懂，可以達到現學現用的地步。──張海澄（北京大學醫學繼續教育學院院長、北京大學人民醫院心血管內科主任醫師）   　　掌握

了這本書中的急救要領，你可以在遇到各種突發情況時得心應手。我建議大家無論多忙也要抽出時間讀一讀，畢竟治病救人的方法，越早學到越有用。學習急救知識不僅可以維護自己的健康，還能夠為家人和身邊的親朋好友帶來福音。──張紅蘋（國家衛生健康委員會人口文化發展中心媒體與信息管理處處長，中國家庭報社社長、總編輯）   　　賈大成老師的這本書不繞彎子，不兜圈子，沒有空話，沒有套話，也沒有長篇大論，而是用簡短、通俗、直白的語言，將急救技能乾貨告訴大家，實用性很強，易記、易學、易做。──孟憲勵（人民日報社《健康時報》總編輯）

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決救護車的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。