日 盛 SMART的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

音波療癒：人體能量場調諧法

為了解決日 盛 SMART的問題，作者艾琳．黛．麥庫希克 這樣論述：

　　～以音波療癒情緒、記憶、疾病和創傷～ 　　★音療領域及能量醫學長暢鉅作 　　★美國亞馬遜4.7星，2000多則至高好評，暢銷改訂第二版！ 　　現代科學終於認識到身體藍圖是能量構成的。 　　而聲音的能量振動，可用於改變身體藍圖、提升身心健康平衡。 　　這個發現對藝術及科學而言是一次開創性的突破， 　　更重要的是，它提供了新的療癒途徑。 　　人類的「生物場」會紀錄從妊娠期開始迄今的痛苦、壓力和創傷。 　　作者艾琳．黛．麥庫希克發現透過音叉，可聽出個案的生物場所受的干擾，且找出其位置。 　　這些干擾通常與個案一生所經歷的情感和身體創傷有關； 　　而將音叉伸入生物場中的這些

區域，不但會改正聽到的扭曲振動聲， 　　而且還可以——有時候是立即——緩解個案的疼痛、焦慮、失眠、偏頭痛、抑鬱、纖維肌痛、消化系統疾病和多種其他不適。 　　經過科學及生物驗證，近二十年後的現在， 　　麥庫希克完整開發出「聲音平衡法」的音波治療法， 　　並製作生物場地圖，精確揭諸累積情緒、記憶、疾病和創傷的位置。 　　《音波療癒：人體能量場調諧法》用多幅生物場解剖圖對聲音平衡治療法做了完整解說。 　　解釋以音叉尋找並清除生物場中疼痛和創傷的方法， 　　也揭示了傳統脈輪的原理及位置，與生物場直接對應的情形。 　　麥庫希克檢視科學上對於聲音和能量的研究，藉以探索聲音平衡法背後的科學， 　　並且

解釋創傷經驗在生物場中產生「病態振盪」， 　　導致身體秩序、結構、功能崩潰的過程， 　　對於思想、記憶和創傷提出了的革命性的觀點， 　　為能量工作者、按摩治療師、聲音治療師以及想要克服慢性疾病， 　　釋放過去創傷的人提供全新的治療途徑。 本書特色 　　◎檢視聲音和能量的科學研究，藉以探索聲音平衡法作用的原理。 　　◎透過音叉，找尋生物場所受的干擾，揭諸累積情緒、記憶、疾病和創傷的位置。 　　◎非侵入性溫和緩解疼痛、焦慮、失眠、偏頭痛等身心問題，開創全新治療途徑。 專業推薦 　　◎缽樂多聲波能量療癒工作室／劉昱承(Kevin) 　　◎知己琴床聲動所／范晴雯

日 盛 SMART進入發燒排行的影片

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決日 盛 SMART的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。

人人都能學會靠ETF聰明存千萬全圖解

為了解決日 盛 SMART的問題，作者《Smart智富》「真．投資研究室」 這樣論述：

ETF存股再進化！ 只要用對方法，靠ETF存出千萬資產不是夢 　　隨著全球資金持續湧入ETF市場，無論是國內還是海外，ETF無疑是當今最受歡迎的投資工具之一。聚焦台灣ETF市場，截止至2022年6月底，國內ETF數量已突破200檔，總管理資產金額更來到新台幣2兆1,900億元之多，不論是在檔數還是資產規模上更屢屢刷新國內ETF市場的新紀錄，顯示投資人對ETF的熱愛與關注更是有增無減，ETF儼然已成為這個時代下的投資新顯學，實在很難想像在10幾20年前的台灣，在那個ETF尚未風行的年代，可投資的ETF寥寥無幾，對比今日盛況空前的景象，猶如兩個世界。 　　過去ETF時常被認為是種「無腦的懶

人投資」，其實並不完全正確，最主要的原因是這些年來在ETF蓬勃發展下，標的種類愈來愈多元、指數運作邏輯也有趨複雜的現象。同時，ETF當然也不是投資「萬靈丹」，畢竟每檔ETF的選股邏輯、運作特色不同，最終所得到的投資效果也會有著極大的差異。 　　在這個ETF百花齊放的時代，無論是投資小白或是股市老手，「如何挑選ETF」已成為無法迴避的課題，勢必得花更多時間與心力細細研究，尤其是對長期投資的存股族來說，最害怕的無非就是選錯ETF存股標的、發生「存股」變「存骨」的憾事。「選對標的」、「用對方法」就顯得至關重要。 　　因此，本書將帶領讀者更進一步了解ETF存股的實戰情況，例如「該如何選出適合自己的

ETF？」「ETF可以存嗎？」「存個股和存ETF有何不同？」「什麽樣類型的ETF適合存？」「該怎麼存效益最大？」「高息型ETF或特定產業的主題型ETF⋯⋯，這種熱門ETF可以長期持有嗎？」「如果想利用ETF做退休規畫，可以怎麼做搭配或組合？」「用ETF存到千萬資產可行嗎？」諸多疑問，本書將以平易近人的文字搭配圖像化的表格與圖解，一一為你解開ETF投資路上的種種困惑與疑難雜症。 　　在這個通膨嚴峻、薪資漲幅跟不上房物價飛漲的年代，別再猶豫，勢必更得好好利用ETF這項投資工具，透過正確的投資觀念與方式，聰明投資、放大荷包，及早邁向理想的嶄新人生。 　　本書重點精華 　　存股再進化》存ETF可行

嗎？和存個股差異在哪？ 　　選對ETF存股才有效》害怕選錯標的、存股變「存骨」？手把手帶你挑出好標的 　　存股試算》如何靠ETF存到千萬資產？算給你看！ 　　存股掃雷》ETF不是投資萬靈丹！3大ETF存股地雷先避開 　　靈活搭配》不再是無腦投資！ETF聰明混搭，養出自己的存股金雞母

學業自我概念之大魚小池效應與學業成就關係探究：以TIMSS 2019為例的跨國多層次分析

為了解決日 盛 SMART的問題，作者林青松 這樣論述：

本研究使用2019國際數學和科學研究趨勢（TIMSS 2019）的數據，以檢驗納入統計的44個國家或地區中，八年級學生的學業自我概念之大魚小池效應與學業成就關係。大魚小池效應(Big Fish-Little-Pond-Effect)，係指當所處群體的平均能力較高，學生會因為與同儕的社會比較而產生較低的學業自我概念；反之然當所處群體的平均能力較低，學生則產生較高的學業自我概念。主要研究目的歸納如下：(一)探討學生數學自我概念對於數學學業成就的影響。(二)探討個體與班級層面之數學學業成就對於學生的數學學業自我概念的影響。(三)探討個體層面之數學學業成就、知覺相對位階(perceived rela

tive standing對學生的學業自我概念中之BFLPE的影響。據此，本研究提出三個研究假設模型，第一個統計模型是數學自我概念的驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）模型。第二個統計模型是Lüdtke et al.(2008)提出的多層次潛在共變項模型(multilevel latent covariate model)的擴展。在第三個統計模型中，與先前的研究一致(Wang＆ Bergin,2017，Huguet et al.,2009，Wang, 2015)，加入知覺相對位階以作為組內層次數學自我概念的附加預測因子。研究結果顯示：(一)班級間

平均數學學業自我概念有顯著不同。(二)學生個人與班級之數學學業成就對學生的數學學業自我概念有顯著預測力。(三)學生個人之數學學業成就、知覺相對位階對學生的數學學業自我概念有顯著的預測力。本研究僅基於研究的相關發現與研究過程所遇挑戰提出後續研究的建議，依內容分為對教育實務方面與對後續欲進行類似取向的研究提出相關議題之建議，期能將研究結果提供教育行政主管機關、學校行政人員、教師及未來研究者作為參考。