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風化台北：性產業的第二人稱敘事

為了解決翔 部 首的問題，作者梁評貴 這樣論述：

　　什麼是半套、全套？養生館是做什麼的？台北哪裡還看得到阻街女郎？ 　　網路上的夜遊資訊是真是假？個人工作室又是在做什麼工作的？ 　　以第二人稱敘事散文筆法紀錄台北城裡的風花雪月   　　風化」一詞本身有兩種涵義，其一，指物理學上的物體風化，物體與自然空氣接觸風蝕，最終分解為細小的土石沙礫。其二，即是社會所指稱的「風化產業」，廣義上進行性交易的相關產業。一座城市的風化，往往從最不易為人所見的角落開始，這些性工作者的命運、產業型態，也常受到忽視，她們是這座城市的一部分，卻也是最不起眼的一部分，在沒有明確法令的保障下，日復一日地被磨損虛耗，最後從這座城市的暗角被解離，化為細小的微塵砂粒，風吹四

散，無處依託。因此本項計畫的「風化」，將物理上的風化之意，借用為這座城市風化產業之風化，以第一、二人稱視角的敘述形式，將這些不為人所見的產業書寫出來，使讀者能對從事相關性工作產業之人，有更多的理解、包容與辨識。   　　本書共分為十五篇散文，十五種屬於臺北風化產業的當下現況。全書分為五輯，分別是：輯一、半套店：一半的愛情、輯二、外送茶：解渴的宅急便、輯三、流鶯：巷弄裡的飛翔、輯四、個工：兩小時的歸人、輯五、豆干厝：糖醃的豆干。將個人生命故事，與臺北土地、風化產業型態、生命記憶相互結合。

翔 部 首進入發燒排行的影片

傳統民營銀行數位金融創新之研究

為了解決翔 部 首的問題，作者薛丞邑 這樣論述：

在網際網路蓬勃的發展下，金融科技的出現無疑是改變了整個金融業，我國金融監督管理委員會於2019年首度開放3張純網銀執照，造成傳統銀行相當大的衝擊，迫使傳統實體通路銀行的經營模式改變，以防止客源流向純網銀，各家傳統銀行逐漸成立數位金融部，打造自身的數位品牌，開創出數位銀行的通路，讓人們不必再跑到實體分行，也能從行動裝置、電腦完成各項業務，且不再受到傳統銀行有營業時間上的限制。本研究蒐集相關文獻及各學者理論作為參考，以傳統銀行所推出的數位銀行是如何轉型使民眾的使用意願提升，及目前數位銀行推行的各項服務是否能獲得民眾的認可，並改變實際使用的習慣，以達成傳統銀行轉型的目的為探討。本研究採用問卷調查法

為主要研究方法，於2022年5月13日至2022年5月20日進行發放，共計7天，以網路問卷方式進行，採滾雪球方式發放。問卷總共回收333份，其中有效問卷為332份，無效問卷為1份。本研究針對回收之有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、效度分析、差異性分析及迴歸分析，分析結果顯示當民眾對數位銀行的功能需求性、行銷策略、服務體驗及服務品質感到滿意時，皆會提升民眾使用數位銀行之意願，且能有效改變民眾的使用習慣、減少前往實體分行辦理業務的次數。

治咳寶典【2022增訂版】：臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀

為了解決翔 部 首的問題，作者羅仕寬,羅際竹 這樣論述：

【最新增訂】長新冠八大QA一次看懂 　　★咳嗽需要吃藥嗎？一直咳不停怎麼辦？每次感冒都很嚴重？ 　　事實上，「咳嗽」多半是感冒加上原本無症狀細菌感染有關，而感冒只是一個啟動咳嗽的開關。尤其，健康良好的少數感冒病人，常常2~3天之後就大幅好轉，是不會有咳嗽症狀的。特殊的是，大部分咳嗽原因是支氣管被「黴漿菌」感染到引發的，而黴漿菌是一個從恐龍時代至今成功繁衍不息的古老細菌，是羅仕寬醫師數十年來從高倍顯像顯微鏡發現的鐵證。 　　感冒病毒引發自身免疫反應，讓黴漿菌有機會趁機大量繁殖。如果沒有正確的診斷加上正確的治療與正確的保養，輕症就是變成慢性咳嗽，重症患者再併發更多細菌感染，例如：肺炎鏈球菌

、金黃色葡萄球菌、綠膿桿菌等等，開始嚴重咳喘有黃綠膿痰，容易病情惡化成肺炎、肺浸潤、肺纖維化、阻塞性肺炎……。 　　事實的真相是，無論大小感冒造成咳嗽最常見的主力細菌軍就是「黴漿菌」，重症會嚴重到造成肺炎、肺浸潤，甚至危及生命！ 　　★揪出慢性咳嗽的真相：感冒一直咳，多半是黴漿菌惹的禍 　　感冒會不會咳嗽？其實跟黴漿菌有直接與間接的關係。黴漿菌本身就可以引起咳嗽，又會加重各種會引起咳嗽的病毒細菌感染，尤其今日大家在新冠肺炎的威脅之下，真的需要詳細了解黴漿菌為什麼這麼厲害？控制好黴漿菌，還可以幫助大家渡過新冠肺炎感染呢！ 　　十幾年來透過顯微鏡觀察與臨床實務，加上飲食習慣和生活環境的比對下

，羅醫師發現：1.絕對多數咳嗽病人，血液內黴漿菌數量很多；2.任何一人咳嗽，全家就會被感染；3.腸胃健康幾乎都不太好，竟然多是澱粉惹的禍；4.飲食材屬性不忌口，讓腸胃虛冷或發炎；5.生活環境狹小潮濕、常又通風不良等5大原因，影響著一個人感冒以後會不會咳嗽與嚴重程度。 　　★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學心得 　　咳嗽的保養還是要從整體健康著手，如果你常常容易咳嗽，代表你容易被各種呼吸道的病毒細菌感染，並因此留下後遺症，主要原因就是免疫防護力不足，也就是你的健康有不足之處，需要全方位的保養，才能夠真正遠離呼吸道感染咳嗽的威脅。為此，羅醫師特別分享他38年整合醫學的臨床心得： 　　●其

實感冒藥不用吃，絕大多數是白吃了！ 　　●感冒初期，每小時吃1次維生素C配大量溫水，有效緩減感冒不適。 　　●感冒時，每天刷牙3~5次，降低喉嚨反覆感染的機會。 　　●感冒時，每天洗鼻子4~5醤，有助清除和稀釋鼻咽腔內黏著的病毒細菌。 　　●感冒時，吃好油、海鹽，拒絕白糖、白麵粉、白飯，免疫自然好。 　　●洗手後，順便清洗鼻孔內側長鼻毛的地方，有效預防呼吸道疾病。 　　●預防感冒，減少白色澱粉和糖攝取量，例如麵粉、白米、精緻糖和所有甜食。 　　●鼻孔勤擦護唇膏，不只保濕，還可以減少病毒入侵的機會。 　　●每晚睡前用10CC苦茶油、椰子油漱口15分鐘殺菌，降低身體感染。 　　●蛋白質攝取量占一日

飲食的3分之1，身體負擔輕，感冒自然遠離。 　　●每天攝取10~20CC的紫蘇油、亞麻仁油或印加果油，減少發炎指數。 　　●不吃煎炸烤的食物，多吃辛香料、五顏六色蔬菜和有酸味的水果。 　　●搭乘大眾運輸工具後，閉著眼睛遠遠地朝臉、頸、頭髮、袖口噴酒精消毒。 　　●勤洗手，盡量不亂碰任何公共地方的把手、按鈕。 　　●公共場合戴口罩，手不亂摸口罩。 本書特色 　　★從感冒、流感、黴漿菌肺炎，到新冠肺炎的治咳寶典 　　★揪出慢性咳嗽的真相：感冒一直咳，多半是黴漿菌惹的禍 　　★久咳不癒、慢性咳嗽、一感冒就咳嗽、免疫力低下的救星 　　★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學與預防醫學心得  

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決翔 部 首的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。