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MySQL 雲端資料庫 設計寶典

為了解決MySQL CREATE TABLE的問題，作者孫惠民 這樣論述：

　　「範例式引導講述，學習最有效率」   　　※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 　　※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 　　※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 　　※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。   　　MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來

管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！   　　本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！

MySQL CREATE TABLE進入發燒排行的影片

IoTtalk AA 子系統與帳號子系統設計與實作

為了解決MySQL CREATE TABLE的問題，作者張彧豪 這樣論述：

近年來，物聯網已經為我們的生活帶來極大的便利性。然而，伴隨便利性所產生的安全性問題也困擾著我們，如何在提升便利性的同時也保證其安全性是當前物聯網相關產業開發者的一大課題。對此，我們開發了Authentication and Authorization子系統 (AA 子系統)。AA子系統是一個實作在 IoTtalk 物聯網平台中的子系統。該子系統管理每一個與 IoTtalk 連線的物聯網裝置所使用的安全性資訊及權限，在其幫助下，每個物聯網裝置都會有一組連線時須使用的安全性資訊，稱之為「Connection Credential」。IoTtalk 也透過 AA 子系統為不同的 IoT devic

e 制定 permissions，稱之為「Permission Rules」。以AA子系統管理的 connection credentials 及 permission rules 並配合「Mosquitto」內建的存取控制功能，可以確保惡意的物聯網裝置不影響正常的物聯網裝置並同時保證使用中的裝置不會互相干擾。同時，我們利用「OAuth 2.0」與「OpenID Connect」開發集中式帳號子系統，提供使用者以單一帳號密碼即可存取各項以 IoTtalk 為基礎開發的物聯網服務。在本論文中，我們會描述AA子系統是如何管理物聯網裝置使用的安全性資訊、權限以及集中式帳號系統的實作細節。

MySQL 雲端資料庫 設計寶典

為了解決MySQL CREATE TABLE的問題，作者孫惠民 這樣論述：

　　「範例式引導講述，學習最有效率」   　　※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 　　※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 　　※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 　　※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。   　　MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來

管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！ 　 　　本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！

為降低醫師警示疲勞建構一套警示特徵系統

為了解決MySQL CREATE TABLE的問題，作者簡碩辰 這樣論述：

研究背景：為了減少錯誤並提高病人的安全，現代化醫療會於電子化醫令系統中導入警示。然而，系統中充斥著大量與臨床無關緊要的警示，最終導致「警示疲勞」的發生，病人風險反而因此提高。根據不同情況判斷個別警示的價值，以降低醫師警示疲勞便成為一個重要課題。研究目的：因此，本研究目的在於替電子化醫令系統打造一套警示特徵系統。透過收集主觀與客觀的特徵值，作為判斷警示價值的依據。接著，我們提出兩個降低醫師警示疲勞的方法:警示數量-效益比與情境化警示。警示數量-效益比可識別出系統中有問題與適當的警示。情境化警示則可智能地過濾掉醫師不會觀看的警示。同時，我們將探索醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。研究材料與方法：本研

究以臺灣北部某醫學中心全院門診做為研究對象。客觀資料由軟體工程方法，打造視窗專注偵測程式，收集的特徵包含警示訊息內容、警示停留時間、出現次數等。主觀特徵資料則採用結構化問卷方法，收集醫師對於個別警示的觀點，包含安全性、完整性以及看到的反應。警示數量-效益比，透過結合警示數量與醫師觀點，在四個象限中定義出適當與有問題的警示。情境化警示採用ANN, XGBoost, Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression共五種不同機器學習方法來完成。八組特徵(全部、警示、人口、環境、診斷、處方、檢驗、警示+人口)被用做輸入。輸出則使用警示停留時間，搭配自

訂義時間窗口(警示停留時間在時間窗口內定義為觸發，以外則定義為不觸發)。藉由改變時間窗口的左閥值(0.3s-4.0s每次向右移動0.1s至2.9s-4.0s)進行敏感度分析，用以找出最佳效能的時間窗口。在此同時，八組特徵也被分別用來建置模型，以確定他們對於停留時間的影響。最後，我們使用科技接受模型，以問卷方法找出醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。結果：我們的研究完整收集2020-2021年，醫院全院門診的警示發生紀錄共6,603,924筆，其中警示停留時間的峰值為1.0秒。接著我們調查了72位醫師對於系統中前20名常見警示的看法，結果顯示安全性、完整性以及看到的反應，平均得分為2.3、3.1與2.

9分。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示，佔總體發生次數的45%。接著，根據警示數量-效益比，我們使用了19個警示類別，共計813,026條記錄，建構情境化警示。它們皆屬於臨床類型或在系統中適當使用彈出式警示。敏感度分析的結果顯示，當時間窗口在0.3s-4.0s有著最好的效能(AUROC = 0.73, AUPRC = 0.97)。使用警示+人口的特徵組，並搭配XGBoost所建立的模型效能最好(AUROC = 0.73)，最重要的特徵組模型為警示(AUROC = 0.66)與人口(AUROC = 0.62)。而醫師們接受警示的關鍵因素，相較於字體大小、訊息內容、呈現方式等，他們最在意的

為警示頻率，並且建議應盡量精簡以降低整體的發生次數。結論：我們的研究成功建構一套警示特徵系統，並提出兩種方法:警示數量-效益比與情境化警示，用以改善醫師警示疲勞的情形。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示類別，它們有著高頻頻率卻無法提供相等的臨床價值。情境化警示可以智能地過濾醫師在特定情況下不會觀看的警示。我們還發現，醫師們其實樂意在臨床決策過程中使用警示，然而過於頻繁地提醒則會適得其反。通過這些方法，我們期待能夠改善醫師警示疲勞的發生情況，從而提高病人的安全性。