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愛現小學趣味發明史1：從沖水到洗澡的發明

為了解決領域分類的問題，作者潘美慧 這樣論述：

　　★培養科學素養的知識讀本系列★ 　　趣味發明史✚科學圖解✚圖文並茂 　　發明是為了解決生活中的不便利！ 　　有沒有一本書，能詳細介紹生活中彼此相關的物品是如何發明出來的？ 　　例如肥皂、自來水、水龍頭與熱水器等。 　　別擔心，你終於找到這本書了！ 　　一起跟著本書學習關於洗澡的發明故事， 　　輕鬆提升閱讀力，從小培養科學素養精神！   　　為了讓生活更舒服， 　　古人非常認真的動腦發明！   　　你知道史前人類並不會每天洗澡嗎？ 　　古羅馬人竟然用油和沙子洗澡？ 　　中世紀的歐洲人不愛洗澡，只會噴香水？ 　　古人沒有肥皂和沐浴乳， 　　甚至也沒有自來水， 　　為了洗澡

想出好多發明和方法， 　　一起來學習他們的異想天開吧！   　　【學習主旨】 　　1.學習去汙原理 　　2.認識古羅馬自來水系統 　　3.了解洗澡用具的發明史 　　【本書資訊】 　　◎關鍵字：自來水系統、無患子、黑死病、溫泉的形成、致病菌、錫浴缸、水龍頭、去汙原理 　　◎書籍資訊：有注音，適合8歲以上閱讀。 　　◎教育議題分類：能源教育、科技教育、閱讀素養 　　◎學習領域分類：自然科學、健康與體育、綜合活動   本書特色 　　1.大字體有注音，輕鬆閱讀無負擔。 　　2.豐富照片清楚呈現，加深記憶。 　　3.科學圖解，簡單易懂。

領域分類進入發燒排行的影片

關鍵基礎設施持續營運之因子探討-以醫院為例

為了解決領域分類的問題，作者吳雨萱 這樣論述：

台灣於2018年修訂的「國家關鍵基礎設施安全防護指導綱要」，在「國家關鍵基礎設施領域分類」中，把「緊急救援與醫院」列為八大主要領域當中的其中一項，可見其對國家永續發展扮演相當重要的角色。而國家關鍵基礎設施安全防護（Critical Infrastructure Protection,，CIP）的目標是在維護國家與社會功能持續運作，以全災害為安全防護考量，辨識潛在威脅與災害影響，降低設施脆弱性，縮減設施失效影響範圍與程度，提高應變效率並加速復原。 安全醫院（Safe Hospitals）定義係指在天然災害發生期間以及災後的階段，依然能夠在自身的基礎設施上提供緊急醫療服務並全面運轉

的醫療機構。醫院持續營運管理重點程序可以分為：營運衝擊分析、營運中斷風險評估、國內外關鍵資源分析及建立持續營運策略。另外針對持續營運因子的探討，主要是利用SHEL模型來進行分類，將其區分為軟體(Software)、硬體(Hardware)、環境(Environment)和人員(Liveware)。 本研究經由訪談關鍵基礎設施防護專家學者及醫院實際從業人員的問卷，藉由一致性模糊偏好關係(CFPR)得到結果，關於醫院持續營運管理因子第一層面以「硬體設備層面」權重最高，占38.03%；「人員與管理層面」權重次之，占23.05%。而醫院持續營運因子共計有20項，其整合權重後，以「電力系統與發電備

援」指標權重最高，占10.02%；「供水系統與水塔備援」次之，占6.98%；「醫療氣體供應」為第3名，占6.68%；而「保安人員」指標權重最低，占2.84%。

科學實驗王第二部3：加密貨幣與區塊鏈

為了解決領域分類的問題，作者Storya. 這樣論述：

密碼學的起源竟然與戰爭有關？ 虛擬世界的戰爭更促進加密技術！   　　競爭激烈的宣傳大使選戰， 　　阿爾法小隊想出了致勝奇招！   　　為了當選博覽會宣傳大使， 　　阿爾法小隊全心投入影片製作， 　　卻仍然比不上知名創作者杜萊特的人氣。 　　不過，在江士元加入直播節目後， 　　阿爾法小隊的投票數便大幅上升。 　　而歐若拉為了逆轉勝，採取了特殊戰略……   　　【第二部的3大特色】 　　1.介紹最新科技趨勢與議題 　　2.操作生活化的科學實驗 　　3.補充跨領域的綜合常識 　　  　　【重點科學原理】  　　1.密碼的發展 　　2.利用光波長的科技 　　3.區塊鏈的概念     　　【書籍資

訊】  　　◎書籍資訊：無注音，適合國小中年級以上閱讀。 　　◎學習領域分類：自然科學、綜合活動

中文互動式疾病諮詢對話系統之研究

為了解決領域分類的問題，作者蘇佳益 這樣論述：

本論文基於中文自然語言處理提出疾病資訊檢索之互動式對話系統。相較於英文，中文較難進行處理。舉例來說，我們通常將台語或是一些火星文以中文的方式進行表示。這些將中文及台語或是火星文混和運用之方法也造成在演算法上訓練之困難。就斷詞而言，中文之斷詞通常也須根據上下文進行斷詞。由於中文在表示上並不是以空格的方式來區分每個語詞，因此，在斷詞上並無法利用空格將語詞進行斷詞而是須採用上下文進行斷詞。此外，中文疾病文本通常也較稀少。因此，本論文主要解決研究中文互動式對話系統之困難。為了訓練一較通用之模型，本論文新增一些特殊的語詞到文本以利於將文本進行正規化。此外，本研究也將要分類之疾病類別進行處理，以降低分類

領域之數量。本論文也提出一個權重法來訓練一個BERT 模型同時學習序列標記任務以及領域分類之任務。在領域分類以及序列標記任務上，本研究所訓練的模型在兩個任務皆可達到92% 的正確率。此方法也讓我們可以降低運算資源。為了解決資料稀少之問題，本論文利用增強學習讓系統在佈署之後仍然可以繼續學習對話之決策。最後，本論文也進行主觀評估。評估結果也顯示，本論文之系統優於目前的單輪對話系統以及使用圖形化介面之系統。