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另外網站Relaxation Techniques | NIOSH | CDC也說明：Meditation – focus on something such as a sound, visualization, or the breath to increase awareness of the present moment, reduce stress, ...

輔仁大學 護理學系碩士班 徐育愷所指導 黃惠如的 探討生理回饋輔助橫膈呼吸訓練對產後婦女焦慮程度改善之成效 （2021），提出deep breathing中文關鍵因素是什麼，來自於產後焦慮、生理回饋、橫膈呼吸。

而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系碩士在職專班 邱銘傳所指導 陳 全的 驗證深度學習軟體準確率於不同行動裝置穩定性之實證研究 （2021），提出因為有 軟體品質、自動化測試、深度學習、呼吸音的重點而找出了 deep breathing中文的解答。

最後網站deep breathing翻譯及用法- 英漢詞典 - 漢語網則補充：deep breathing中文 的意思、翻譯及用法：深呼吸的。英漢詞典提供【deep breathing】的詳盡中文翻譯、用法、例句等.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了deep breathing中文，大家也想知道這些：

探討生理回饋輔助橫膈呼吸訓練對產後婦女焦慮程度改善之成效

為了解決deep breathing中文的問題，作者黃惠如 這樣論述：

背景：當新生兒出生後，母體內的荷爾蒙產生巨大改變，加上產婦們的精神、體力都消耗在新生兒照護上，導致無法放鬆，影響睡眠及情緒，產婦的焦慮行為常常被視為是正常的反應，往往不易被察覺。目的: 探討為期四週的生理回饋輔助橫膈呼吸訓練對緩解產後焦慮的成效。方法: 採雙組前後測三盲隨機控制試驗，在新北市某區域教學醫院產後病房招募20-49歲、足月生產且產後第一天（前測）情境特質焦慮量表（STAI-S）分數≧40分之產後婦女，預收128位，前測後將個案隨機分派至實驗組（n=64）及控制組（n=64），實驗組教導每分鐘4-6次之橫膈呼吸法，並輔助生理回饋儀（StressEraser），以監測呼吸訓練成效，控

制組則一般常規照護追蹤，兩組分別於產後四週進行後測。測量指標包括焦慮程度、心跳及血壓。統計分析將以成對樣本t檢定，做組內前後測之差異比較。另以廣義估計方程式檢驗兩組間焦慮程度及生理指標變化，並以上述求得之數值看兩組改善成效差異，及介入措施與時間效應對產後焦慮的影響。結果：本研究參與之產後焦慮產婦共有80位，無個案流失，平均年齡32.81±4.67歲，情境焦慮（STAI-S）分數46.86±7.96，前測之背景資料除產次及家庭哺餵支持度外，皆無組間之差異。在心理方面，兩組在前後測情境焦慮（STAI-S）分皆有顯著改善（all p < .05），且實驗組的改變量顯著高於對照組（p=.02）。生理方

面，兩組在心跳的數值均有顯著改善（p

驗證深度學習軟體準確率於不同行動裝置穩定性之實證研究

為了解決deep breathing中文的問題，作者陳 全 這樣論述：

軟體測試是為了評估軟體應用程式之功能與穩定性，確保功能有達到指定之需求且無任何問題，從而產生出高品質的產品，進一步推展自動化測試於大量且重複性的產品測試會有極高的效率，且對於效能、負載及壓力測試皆有助益，能降低人為錯誤與疏失，長遠來看甚至能大幅降低人力成本。本研究將以建立深度學習軟體之自動化測試流程，驗證深度學習軟體之準確率於不同行動裝置之穩定性，隨機錄製多份吸吐氣之呼吸音檔，給予多位專業臨床醫療人員進行吸氣音標註，並與Linux©系統上之TensorFlow©及多種Android©行動裝置上之TensorFlow Lite©產出之推論資料進行Jaccard相似係數分析，藉由統計軟體之Min

itab© 17版，進行One-way ANOVA檢定，於95%之信賴區間下，其P值為0.033，雖有顯著上差異，但經由混淆矩阵（Confusion Matrix）所得之TensorFlow©產生之推論資料準確率平均為99.1%，行動裝置之TensorFlow Lite©準確率平均皆為96.4%，皆有高達95%以上之準確率；同種行動裝置前後三次重複產生之推論資料皆為一致，而不同種類行動裝置之間之推論資料也皆為一致，顯示有極高的穩定性。後續軟體或深度學習模型之改動，須滿足近乎於原始模型之準確率，且不同行動裝置間需維持一致之穩定性，以此為驗證標準與流程，並擴大驗證資料集，以達軟體品質之需求；品質滿

足顧客需求，已成為現今社會衡量產品價值的最重要標準，在不斷的品質改善過程中創造顧客價值，能使企業邁向更高的層次。

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