Hydraulic engineerin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

呼吸器依賴病患實施肺部復健運動成效之探討 -以南部某醫學中心為例

為了解決Hydraulic engineerin的問題，作者曾惠美 這樣論述：

長期呼吸器使用之病患常因活動量減少與肌力減退，增加呼吸器脫離之困難度，造成病患及家屬心理壓力與增加醫護人員的照護負荷。透過肺部復健運動可提升肌肉耐受力，改善活動能力並提高呼吸器成功脫離率。本研究之主要研究目的在於探討呼吸器依賴病患執行肺部復健運動後，四肢肌力及握力的之改善成效，並探討病人屬性與肺部復健運動成效是否為呼吸器成功脫離之相關影響因素。本研究採用回溯性病歷記錄研究分析，回顧2015至2016年於亞急性呼吸照護病房，呼吸器依賴之整合性照護個案共151位。病患入住單位後，安排適當肺部復健運動，在每天二次1小時的會客時間執行肺部復健運動30分鐘，並於轉入後、每七天及轉出前測試病患四肢肌力與

握力，以評估復健運動後成效。肺部復健後的成效評估工具包含肌肉測試量表及手握式測力計（JAMA）。資料收集後，以成對t檢定檢測肺部復健運動前後之四肢肌力與握力差異，以獨立t檢定與卡方檢定比較病患性別、年齡、意識狀態、疾病嚴重度、疾病歸屬、住院天數、肺部復健運動成效在呼吸器脫離成功與呼吸器脫離失敗二組間的差異，並以二元邏輯斯迴歸模式分析呼吸器脫離成功的預測因子。研究結果顯示呼吸器依賴病患經執行肺部復健運動後，其上肢肌力( p = 0.000 )、下肢肌力( p = 0.000 )及握力( p = 0.000 )均有顯著改善；且呼吸器依賴病患的昏迷指數( p = 0.005)、疾病嚴重度( p =

0.003)、運動前後上肢肌力差距分數( p = 0.000)、運動前後下肢肌力差距分數( p = 0.000)及運動前後握力差距分數( p = 0.016)，在呼吸器脫離成功與呼吸器脫離失敗二組間有顯著差異。進一步以邏輯斯廻歸分析，結果顯示病患的昏迷指數之呼吸器脫離成功勝算比為1.212( p = 0.017)、運動前後下肢肌力差距分數之呼吸器脫離成功勝算比為3.547( p = 0.001)及運動前後握力差距分數之呼吸器脫離成功勝算比為1.327( p = 0.035)，模式解釋力為26.8%，顯示昏迷指數、下肢運動成效與握力運動成效為預測呼吸器脫離是否成功之顯著預測影響因子。本研究證實呼

吸器依賴病患實施肺部復健運動後，能改善四肢肌力及握力，且昏迷指數、下肢肌力和握力的增加可以顯著影響呼吸器成功脫離。早期復健運動訓練對臥床病患有實質幫助，建議加護病房呼吸器依賴病患在急症緩解後，應及早給予肺部復健運動改善四肢肌肉耐力，以能及早成功脫離呼吸器。臨床上，肺部復健運動的執行仍需靠團隊的努力、病患及家屬的堅持，才能達到政策、醫療、病患三贏局面。

資料探勘技術應用於營業人員違規交易預警模式之建構

為了解決Hydraulic engineerin的問題，作者林義傑 這樣論述：

隨著資訊科技與網路的發展，「資料儲存成本」與「資料取得成本」逐年下降，催 生了大數據的興起。也因為數據的取得不再是科學研究最大的難處，如何「探勘」巨量 數據，並成功地「解釋」分析結果，成為新的挑戰與研究重點。龐大的訊息正以巨量的程度成長，其中尤以非結構化文字的資料數量最為驚人。如 何利用自動化文字探勘技術應用於非結構化資料之處理，並輸出有用的預測或趨勢資 訊，近年已成為熱門的討論與研究議題。各級法院的判決書也是屬於非結構化文字資 料，對於此類非結構化資料，如何以文字探勘技術去分析、建構判決書分類並導出違規 交易的預警模型，是本文主要研究之目的。營業人員觸犯的刑事案件類型中，以偽造文 書之犯罪

類型最為常見，其行為依循公司日常的作業中發生，往往被輕視忽略，管理階 層總是在被動得知後，才發見問題的嚴重性。因此，本文將以營業人員觸犯偽造文書之法院判決書為文字探勘對象，利用結巴斷 詞演算法(Jieba)、 TF-IDF，嘗試探求判決書分類之關鍵字詞，將文字資訊轉為數值化使 用，並利用決策樹(Decision Tree)、支持向量機(Support Vector Machine)、簡單貝葉斯(Naive Bayes)之分類方法及 CRISP-DM 流程等技術與研究方法，以提供建構自動化判決書分類 及提出違規交易預警參考模型，以呈現出探勘法院判決書之價值與知識。