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國防醫學院 醫學科學研究所 黃翊恭所指導 洪浩淵的 血衍嗎啡素 7 (LVV-hemorphin-7) 在酒精使用疾患中的疼痛異常上可能扮演的角色 （2021），提出Induction cut關鍵因素是什麼，來自於酒精使用疾患、酒精戒斷、貧血、血衍嗎啡素-7、疼痛。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 徐偉倫的 基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現 （2021），提出因為有 跌倒偵測、頻率調變連續波雷達、距離都卜勒、深度學習、雙向長短期記憶網路的重點而找出了 Induction cut的解答。
Induction cut進入發燒排行的影片
⬇️⬇️English recipe follows⬇️⬇️
高速煲支竹炆鵝掌
材料：
急凍鵝掌8隻
廣西支竹半斤
辣椒仔3隻
芫荽1棵
處理：
1. 支竹，清水浸軟，剪一塊塊。
2. 芫荽，清水洗淨，切碎。
辣椒仔，洗淨，切粒。
3. 在高速煲內煲滾水1升，放鵝掌出水，加入紹興酒1湯匙及少量鹽去除羶味。
4. 水已滾起，倒去水分，加入清水浸3分鐘，再倒去水分，開住水喉，逐隻鵝掌，清洗乾淨，擎乾水。
5. 用洗潔精，洗乾淨高速煲，才繼續使用。
6. 用菜刀切去鵝掌的趾甲，放入高速煲內，加入調味料：
a. 紹興酒1湯匙
b. 冰糖幾粒
c. 辣椒仔2隻（搣去椗）
d. 老抽半湯匙，撈勻
e. 生抽半湯匙
f. 蠔油1湯匙
加入清水400毫升。
6. 加入支竹。
烹調：
1. 所有材料在高速煲內炆40分鐘。
2. 放高速煲在電磁爐上煮至收汁。
3. 上碟，灑上芫荽碎及辣椒粒。
4. 完成，可享用。
Braised geese feet with bean curd with high speed cooker
Ingredients:
Frozen geese feet 8 Nos.
Bean curd 0.5 catty
Chili 3 Nos.
Coriander 1 No.
Preparation:
1. Bean curd, soak in tap water until it turns soft. Cut in pieces.
2. Coriander, rinse with tap water. Chop well.
3. Heat up water 1L in high speed cooker. Put in geese feet. Add in Shaoxing wine 1 tbsp and little salt to remove the unpleasant smells.
4. Water boils up, pour away the water. Add in tap water, soak for 3 minutes, pour away water again. Rinse the geese feet one by one under running tap. Drain.
5. Rinse the high speed cooker with detergent. Rinse thoroughly. Continue cooking.
6. Cut the geese nails with chopper. Put into high speed cooker. Add seasoning:
a. Shaoxing wine 1 tbsp
b. Rock sugar several cubes
c. Chili 2 Nos. (With no stems)
d. Dark soya sauce 0.5 tbsp, mix well.
e. Light soya sauce 0.5 tbsp
f. Oyster sauce 1 tbsp
Add in tap water 400ml.
6. Add in bean curd.
Steps:
1. Put all ingredients in high speed cooker, braise for 40 minutes.
2. Put the cooker on induction cooker. Continue braising until the sauce becomes thick.
3. Put on plate. Put coriander and chili cubes on top.
4. Complete. Serve.
?電飯煲(系列) 播放清單
https://www.youtube.com/playlist?list=PLkU_SdeTtB_QJioaKfRBLAnmFBKfUtGxD
?這系列全部影片都有中英文翻譯
Braised Goose Feet with Bean Curd Sticks?So Tender & Tasty ?Impossible to
Stop Eating❗
枝竹炆鵝掌
又淋又好味
好食到停唔到口
Braised Goose Feet
血衍嗎啡素 7 (LVV-hemorphin-7) 在酒精使用疾患中的疼痛異常上可能扮演的角色
為了解決Induction cut 的問題，作者洪浩淵 這樣論述：
酒精已被證實會對痛覺產生影響，但是詳細的作用機轉仍屬未知。而血衍嗎啡素-7（LVV-hemorphin-7，以下簡稱：LVV-H7）是由血紅素的 β-chain 切斷而來，被視為一非典型類鴉片胜肽。過去文獻已發現其可結合至多種受體，也被證實具有止痛作用，但詳細作用機轉仍未完全了解。過去離體實驗已經證實，酒精可活化 LVV-H7 的生成酶–cathepsin D，進而使 LVV-H7 大量產生。此外，研究也證實長期使用酒精可能增加貧血風險，因貧血會使血紅素減少，可能也會造成 LVV-H7 降低。綜整上述，我們推測長期使用酒精可改變血中及腦中 LVV-H7 之濃度，其含量變化可能在酒精依賴性及止
痛上扮演重要之角色。在本研究中，我們使用動物模式分別探討酒精給藥前、中、後 LVV-H7 濃度之變化。其後利用額外給予 LVV-H7 及 cathepsin D 抑制劑–pepstatin 來使 LVV-H7 的含量出現變化，藉此探討 LVV-H7 是否參與酒精造成之酬賞作用與止痛。此外，我們也藉由設計 retrospective matched cohort study 及使用健保資料庫的方式，來評估酒精使用疾患（alcohol use disorder，以下簡稱：AUD）日後罹患疼痛相關疾病及使用止痛藥的風險，藉此重複驗證我們在動物實驗的研究結果。簡而言之，本研究目的為探討 LVV-H7
在酒精使用疾患中的疼痛異常上所扮演之角色。在動物實驗中，我們使用腹腔注射的方式給予雄性 Sprague-Dawley 大鼠每公斤 0.5 克的酒精（濃度為10%），藉由先連續給予 15 天再戒斷 5 天的給予方式，成功建立 passive chronic alcohol exposure 的動物模式。此部分的結果顯示：在給予酒精的初期會先產生止痛作用，但是隨著給予時間的增加，這種止痛作用會逐漸消失，然後在戒斷期間引起痛覺過敏的作用；重要的是，我們發現上述的作用可能是由 LVV-H7 的含量變化所導致。我們的實驗結果證實 LVV-H7 的含量與止痛作用呈現正相關，若 LVV-H7 的含量明顯減少
則會產生痛覺過敏的作用。此外，我們也證實 LVV-H7 的含量是由 cathepsin D 的活性和紅血球/血紅素的含量所決定，而 cathepsin D 的活性與紅血球/血紅素都會受到酒精的影響。此外，在我們的 14-year cohort study，我們發現了與未曾罹患過 AUD 之對照組相比，AUD 患者日後發生疼痛相關疾病的風險較高 [adjusted hazard ratio (aHR) = 1.290, 95% confidence interval (CI): 1.045–1.591]，日後使用止痛藥的風險也較高（aHR = 1.081, 95% CI: 1.064–1.312
），而且無論在 opioids 或是 non-opioid analgesics 的使用都有相似的上升趨勢；AUD 患者在止痛劑使用天數、止痛劑使用劑量以及止痛劑所使用的成本，也均會明顯增加。此外，在此研究中我們也發現 AUD 患者日後有較高的風險罹患貧血（aHR=2.772，95% CI：2.581–2.872），與我們在動物實驗所發現的結果一致：長期使用酒精的確會導致貧血，使紅血球/血紅素的含量均減少。由這兩部分的研究結果可得知：酒精引起的疼痛惡化與 LVV-H7 的減少有關，這可能是由於酒精引起的貧血所導致。更證實了 AUD 病人日後容易罹患疼痛相關疾病，也會有更嚴重的 opioids/
analgesics misuse 之問題；如能盡早介入及控制疼痛，將可改善此類病人的生活品質。本研究可能有助於在未來開發一種基於 LVV-H7 結構的新型止痛劑，用於治療酒精引起的疼痛障礙，從而改善酗酒者的預後。
基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現
為了解決Induction cut 的問題，作者徐偉倫 這樣論述：
由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權
問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖
丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。