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溫暖的魄力（親簽版）：陳時中的從醫初心

為了解決聲音起伏英文的問題，作者陳時中,李翠卿 這樣論述：

★陳時中 唯一授權傳記 ★辯贏不是贏，把自己放小，做對的事   　　我們是醫者，也是仁者，要用同理心去處理事情， 　　處理事情要嚴謹，但處理人不要嚴苛。 　　真正能讓人心甘情願捨己付出的， 　　從來不是恐懼，而是信任與情感。──陳時中   　　衛福部部長陳時中在2020年擔任中央流行疫情指揮中心指揮官後，一戰成名，每天下午兩點，由指揮官率領防疫團隊召開記者會，秉持著「總統知道的，國民也知道」的「公開透明」原則，向全體國民說明疫情的進展、疫調的進度與政府相關決策，對記者提問也據實以告，絕不迴避。   　　他沉穩的風格、不疾不徐且條理分明的說話方式，在疫情嚴峻的當下，無疑成為穩定民心很重要的力

量。第一次武漢包機回台，有確診者被夾帶上機，陳時中在記者會時忍不住落淚。醫福會執行長王必勝說，那時部長已超過一天沒睡，但是：「流完淚，他就無敵了。」   　　這樣一位「鋼鐵部長」，他的高EQ是如何養成的？為什麼與他共事，團隊都樂意相挺？   　　他說辯贏不是贏，團結才能成功； 　　他是數字控，決策都有所本，沒有數字逃得過他的法眼； 　　他身先士卒，不讓部屬與長官孤軍奮戰； 　　他面對不同意見，不以權威碾壓別人， 　　總是以過人耐心真誠溝通，整合各方意見，創造多贏。   　　在出任衛福部部長之前，陳時中是優秀的牙醫師。當年牙醫界密醫充斥，且潔牙觀念還有待推廣。他想扭轉牙醫業的亂象，因此加入了公會

，藉群體的力量，翻轉這個行業，讓民眾因正確的醫療行為而獲益。   　　他在民間耕耘多年，尤其在眾聲紛擾的情況下，終於成功推動了全民健保牙醫總額預算制度，又曾擔任衛生署（衛福部前身）副署長，歷練豐富。上任衛福部部長後，就開始推動刻不容緩的長照政策、完善社會安全網；健保未來如何改革，也是陳時中最重視的一環，因為現在不做 以後就來不及了。   　　陳時中以第一人稱，自我剖析「鋼鐵部長」的內心世界。   　　我給自己立下幾個期許：第一是「守法」，第二是「守分」，第三是「誠實」面對問題，然後「盡責」去處理，最後只求「無愧」。──陳時中   專文推薦   　　蔡英文　中華民國總統 　　賴清德　中華民國副總

統 　　陳建仁　中華民國前副總統 　　蘇貞昌　行政院院長 　　 　　‧我要推薦這本書給每一位關心、熱愛台灣的朋友。相信當你們閱讀每個篇章時，將宛如置身指揮中心記者會，聽著陳指揮官在台上娓娓道來，並再一次感受到台灣的團結與努力。──蔡英文   　　‧台灣如果能有更多的「陳時中」願意挺身而出，協助化解社會上各項重大爭議，不但會讓台灣進步的速度更快，也將消弭社會上許多不必要的對立與暴戾之氣。──賴清德   　　‧本書是從陳部長的家庭教育、學思歷程、從醫初衷、參與牙醫師公會公共事務、投入公職推動衛福政策，到擔任中央防疫指揮官的點點滴滴與寶貴心得，讓讀者更加認識這位全心投入防疫、維護全民健康的傑出指揮官

。──陳建仁   　　‧外界或許只看到時中沉著、冷靜、專業的形象，我卻知道其間有許多不足為外人道的辛苦；他在防疫指揮中心休息室的牆面，貼滿了每一個確診的病例、沙發上他堅守辦公室躺出的頭印，都默默見證了這兩年多來，他扛著壓力走過的足跡與印記。──蘇貞昌

聲音起伏英文進入發燒排行的影片

擺盪在「而立」、「不惑」之間：母親教師的為難

為了解決聲音起伏英文的問題，作者林喬文 這樣論述：

隨著少子化、精緻教職與密集母職意識型態盛行，教師媽媽在專業工作與家庭、親職與責任上面臨更嚴峻的挑戰，然而新世代教職媽媽，在學校工作與親職母職的雙重交互作用下的處境，多半被理所當然或是忽略，很少受到關注，相關研究大多作到情況描述或是兩者間的分述研究。本研究檢視她們從事教職專業工作內涵與成為母親的親職經驗分享。 本研究針對年齡介於「而立」而「不惑」之間擺盪的「七年級生」女性教師的角度，探索其面臨的教職角色與母職時，是困境還是相輔相成？是同中求異還是異中有同的特質，透過半結構式深度訪談，敘說其感覺、經驗、困境與期望。冀透過這樣的研究，提供讀者了解女性教師在工作和親職之間所面臨的角色認

同與困境，同時能夠讓敘說的教師重新檢視自己與生涯發展和生命經驗交織的啟示。誠如熊同鑫（2001）所指出的：「透過個案方式的檔案紀錄，了解『個人』成為教育工作者的歷程與理念，呈現教育工作者生涯發展歷程與生命關鍵點，研究成果可供他人對教育現場工作者有所了解，認知影響教育工作者的社會環境因素，啟發他人成為一位教師的信念與理念」。 透過本研究，可以發現女性教師的角色期望與社會文化理想母職的形象有所重疊和影響。因此我們想知道：「而立」而「不惑」之間的教師母親其教職角色期望為何？「而立」而「不惑」之間的教師母親其母職困境為何？「而立」而「不惑」之間的教師母親，在母職交織下的居家教養經驗為何？「而立」

而「不惑」之間的教師母親其自我教職角色期望與母職交織下，此階段母親教師的「為難」？ 本研究希望透過質性研究，以半結構式深度訪談和敘事研究，針對四位教師母親的焦慮，了解三十到四十歲之間的中學女性教師，如何將過往的生命歷程延續到現今的教職經驗，並於生活中將詮釋所面臨的母職困境，探討教職角色期望對於母職下的為難，所反映觀念與實踐影響之敘說研究，故本研究歸結出（一）教師職業對母職的負向效應：相互拉扯；（二）教師職業與母職交互下的正向效應：相輔相成；寫到最後，盼處在而立而不惑之年的教師母親們，能夠「鬆開，纏在身上的文化母職裹腳布」；若可以，從自己的內心去探索，敞開心房面對根深的文化纏足，聆聽內心的

聲音；身為教師母親，我們已經比自己所想的還要努力、還要勇敢；作為教師母親，如同教學生般，成為陪伴和栽植成長的守護園丁，而非雕琢成品精緻的雕刻師。

溫暖的魄力：陳時中的從醫初心

為了解決聲音起伏英文的問題，作者陳時中,李翠卿 這樣論述：

★陳時中 唯一授權傳記 ★辯贏不是贏，把自己放小，做對的事   　　我們是醫者，也是仁者，要用同理心去處理事情， 　　處理事情要嚴謹，但處理人不要嚴苛。 　　真正能讓人心甘情願捨己付出的， 　　從來不是恐懼，而是信任與情感。──陳時中   　　衛福部部長陳時中在2020年擔任中央流行疫情指揮中心指揮官後，一戰成名，每天下午兩點，由指揮官率領防疫團隊召開記者會，秉持著「總統知道的，國民也知道」的「公開透明」原則，向全體國民說明疫情的進展、疫調的進度與政府相關決策，對記者提問也據實以告，絕不迴避。   　　他沉穩的風格、不疾不徐且條理分明的說話方式，在疫情嚴峻的

當下，無疑成為穩定民心很重要的力量。第一次武漢包機回台，有確診者被夾帶上機，陳時中在記者會時忍不住落淚。醫福會執行長王必勝說，那時部長已超過一天沒睡，但是：「流完淚，他就無敵了。」   　　這樣一位「鋼鐵部長」，他的高EQ是如何養成的？為什麼與他共事，團隊都樂意相挺？   　　他說辯贏不是贏，團結才能成功； 　　他是數字控，決策都有所本，沒有數字逃得過他的法眼； 　　他身先士卒，不讓部屬與長官孤軍奮戰； 　　他面對不同意見，不以權威碾壓別人， 　　總是以過人耐心真誠溝通，整合各方意見，創造多贏。   　　在出任衛福部部長之前，陳時中是優秀的牙醫師。當年牙

醫界密醫充斥，且潔牙觀念還有待推廣。他想扭轉牙醫業的亂象，因此加入了公會，藉群體的力量，翻轉這個行業，讓民眾因正確的醫療行為而獲益。   　　他在民間耕耘多年，尤其在眾聲紛擾的情況下，終於成功推動了全民健保牙醫總額預算制度，又曾擔任衛生署（衛福部前身）副署長，歷練豐富。上任衛福部部長後，就開始推動刻不容緩的長照政策、完善社會安全網；健保未來如何改革，也是陳時中最重視的一環，因為現在不做 以後就來不及了。   　　陳時中以第一人稱，自我剖析「鋼鐵部長」的內心世界。   　　我給自己立下幾個期許：第一是「守法」，第二是「守分」，第三是「誠實」面對問題，然後「盡責」去處理，最後

只求「無愧」。──陳時中   專文推薦   　　蔡英文　中華民國總統 　　賴清德　中華民國副總統 　　陳建仁　中華民國前副總統 　　蘇貞昌　行政院院長 　　 　　‧我要推薦這本書給每一位關心、熱愛台灣的朋友。相信當你們閱讀每個篇章時，將宛如置身指揮中心記者會，聽著陳指揮官在台上娓娓道來，並再一次感受到台灣的團結與努力。──蔡英文   　　‧台灣如果能有更多的「陳時中」願意挺身而出，協助化解社會上各項重大爭議，不但會讓台灣進步的速度更快，也將消弭社會上許多不必要的對立與暴戾之氣。──賴清德   　　‧本書是從陳部長的家庭教育、學思歷程、從醫初衷、

參與牙醫師公會公共事務、投入公職推動衛福政策，到擔任中央防疫指揮官的點點滴滴與寶貴心得，讓讀者更加認識這位全心投入防疫、維護全民健康的傑出指揮官。──陳建仁   　　‧外界或許只看到時中沉著、冷靜、專業的形象，我卻知道其間有許多不足為外人道的辛苦；他在防疫指揮中心休息室的牆面，貼滿了每一個確診的病例、沙發上他堅守辦公室躺出的頭印，都默默見證了這兩年多來，他扛著壓力走過的足跡與印記。──蘇貞昌

利用類神經網路和梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)做語音情緒辨識

為了解決聲音起伏英文的問題，作者李曼華 這樣論述：

隨著AI人工智慧技術的提升，各行各業開始導入AI技術，醫療產業也不例外。在醫療智慧照護中關於醫師和病患情緒延伸出的議題為「人工同理心」，亦是近年熱門的話題。目前「人工同理心」主要是利用AI臉部情緒辨識技術判斷醫師和病患的情緒，提醒醫師即時關心病患的情緒起伏。在實現人工同理心的過程中由於臉部情緒辨識有一些阻礙，時常偵測不到臉部情緒。因此我們希望加入語音情緒辨識，提升情緒辨識環境。語音是人類最為自然的溝通方式，除了訊息傳遞也包含情緒的傳達。近年來利用人工智慧進行語音情緒辨識備受關注，語音已經成為和機器互動不可或缺的一種方式。許多國家開始著手研究不同語言的語音情緒辨識，先前研究常使用的語音資料

約4~10秒不等的德語或英語長句，由於目前缺乏以國語短句為主的語音情緒辨識，本實驗將使用國語短句並利用聲音特徵搭配類神經網路(ANN)做語音情緒辨識，使機器去學習並判斷人類的情緒種類，並利用本實驗之方法，提升語音情緒辨識之準確率。 實驗語音資料蒐集來自兩部分，一是從知名影音平台YouTube國語音訊，二是收錄四位醫生實際看診對話。在進行語音情緒辨識前，我們將音訊切為每一秒為一個觀察單位並以人工標注情緒，情緒種類有四種分別為中性、生氣、開心、傷心。本研究用來訓練類神經網路的聲音特徵為梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)第一至十三維度，並擷取其特徵向量包含最大值、最小值、平均值、中位數、標準差，共65

個特徵值。類神經網路使用Matlab深度學習工具箱當作辨識的分類器，實驗設定訓練集為70%，驗證集和測試集皆是15%，隱藏層神經元個數10個，輸入值為音訊之65個特徵值，輸出為四種情緒類別。 本研究建立兩個語言的語音情緒辨識模組，一為國語語音情緒辨識模組，二為德語語音情緒辨識模組。國語語音情緒辨識模組總共使用610秒的音訊資料，模組辨識準確率為91.3%。其他診間音訊資料為三十筆5~6分鐘的診間音訊，並使用國語語音情緒辨識模組測試其他診間音訊，其準確率為88.6%。德語語音情緒辨識模組使用的資料為柏林語音情緒資料庫總共343秒，根據本研究實驗設定所訓練的德語語音情緒辨識模組，其準確率達84.

7%。 由結果可得知，本實驗使用聲音特徵梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)結合類神經網路(ANN)所建立的國語語音情緒辨識模組，可以讓機器學習並辨識人類的情緒可提供後續研究使用。在未來希望能透過語音的特徵分析人類的情緒，並將此技術導入醫療環境中，利用語音情緒辨識的輔助，讓醫師在替病患治病時能了解病患情緒起伏，並提供一個舒適且關懷的環境提升醫病關係。