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高雄醫學大學 生物醫學暨環境生物學系碩士班 張學偉所指導 葉芸喬的 無細胞毒性紅石榴素透過影響EMT和MAPK訊號 抑制口腔癌細胞遷移 （2020），提出exclude縮寫關鍵因素是什麼，來自於細胞遷移、紅石榴素、口腔癌細胞。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 李財福所指導 曾順光的 應用人工智慧演算法分析 影響網路金融詐騙交易之風險因子 （2020），提出因為有 網路詐欺、機器學習、金融科技、詐欺檢測的重點而找出了 exclude縮寫的解答。
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療鬱：不吃藥的憂鬱解方
為了解決exclude縮寫 的問題，作者詹姆斯．葛林布拉特 這樣論述：
全球憂鬱症人口有3.3億人 用藥市場達205億美金 台灣精神科用藥每年約200億元 每年吞下2億顆安眠藥 當憂鬱症與癌症、愛滋病並列二十一世紀三大疾病 讓詹姆斯．葛林布拉特（James M. Greenblatt, MD）醫師 憂鬱症整合醫療的開拓者── 告訴你不吃藥的療鬱解方 ★詹姆斯的沉重警訊：「二○二○年，憂鬱症將被視為心臟病以外的第二大殘疾。」 ★「過度悲傷伴隨而來的憂鬱，會嚴重侵蝕生活。」 失去所愛、離婚、殘障、長期臥病、精神或生理創傷、濫用藥物、新手父母及失業……都是造成憂鬱症的主要成因。 ★「如果沒
有對症下藥，藥吃再多，病也不會好！」 精神疾病的藥物，就像所有的藥物一樣，已經被過度販賣。 ★「愈來愈多憂鬱症患者接受治療，但整體情況並沒有改善。」 詹姆斯呼籲：合併傳統藥理科學、營養學及補充療程的綜合治療方法，才能有效「療鬱」。 ★「憂鬱症的典型指標，就是習慣以負面的想法看待事物。」 詹姆斯建議：運用正念（mindfulness），挑戰你的「螞蟻」（ANTs）；心靈平靜，不只是不再憂鬱，而是活得更加積極。 ★「THE ZEEBrA」九步驟抗鬱解方： 照顧好自己（Take care of yourself）、荷爾蒙（Hormones）、排除（E
xclude）、鋅（Zinc）、必需脂肪酸和膽固醇（Essential fatty acids and cholesterol）、運動和能量（Exercise and energy）、維生素B群（B vitamins）、參考腦波圖（referenced-EEG）、胺基酸和蛋白質（Amino acids and proteins）。 名人推薦（按姓氏筆劃排列） 陳皇光醫師（康聯診所院長） 陳俊欽醫師（杏語心靈診所院長） 黃培嘉諮詢師（霈思國際心靈成長中心執行長） 歐忠儒 博士（中華功能醫學協會理事長） 鄭光男醫師（光能身心診所院長） 謝明哲博士（台北醫學大
學保健營養學系講座教授）
無細胞毒性紅石榴素透過影響EMT和MAPK訊號 抑制口腔癌細胞遷移
為了解決exclude縮寫 的問題，作者葉芸喬 這樣論述：
實驗室以前曾研究過富含抗氧化劑的紅石榴提取物可以抑制口腔癌細胞的遷移。但紅石榴中主要生物活性成分之一，Punicalagin (PUNI)的遷移對於口腔癌細胞仍不清楚。許多抗遷移性癌症研究均基於高細胞毒性劑量，這不能排除細胞死亡導致繼發遷移受到抑制的可能性。在我的研究中，使用了無細胞毒性劑量的PUNI 評估在口腔癌細胞中的遷移效果。在無細胞毒性劑量(< 10 μg/ml)下，PUNI在wound healing、transwell、matrigel invasion和zymography遷移實驗方面，均顯示出抑制細胞遷移的劑量反應性效應。Western blot結果顯示PUNI降低了口腔癌細
胞中的上皮-間質轉化(epithelial-mesenchymal transition; EMT)信號表達。由於有絲分裂激活的蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase; MAPK)可以調節基質金屬蛋白酶(matrix metalloproteinase; MMP)。因此，需要進一步研究MAPK在PUNI誘導的抑制遷移中的作用。結果顯示，PUNI誘導MAPK家族中Jun N-terminal kinase (JNK)和p38的磷酸化，但不誘導extracellular signal-regulated kinase (ERK)的磷酸化。 JNK和p38抑制劑可
回復被PUNI所抑制的細胞遷移和侵襲能力以及分泌MMP-2/-9活性。結論是，PUNI透過JNK和p38 MAPK信號傳導，抑制口腔癌細胞的細胞遷移與侵襲。
應用人工智慧演算法分析 影響網路金融詐騙交易之風險因子
為了解決exclude縮寫 的問題，作者曾順光 這樣論述：
目的 :本研究主要應用人工智慧演算法針對金融交易數據集進行分析，探討金融交易樣本特徵與詐欺交易行為之相關性，並建立預測模型檢測異常金融交易中之潛在詐欺行為。材料與方法 : 本研究首先預處理交易樣本之缺失值並進行特徵資料型態轉換，透過探索性數據分析(Exploratory data analysis, EDA)數據集之交易特徵與異常交易行為，排除及建立有效之特徵因子數據集，並對特徵數據集標準化(Standardization)進行資料前處理優化，以監督式機器學習演算法排序特徵之重要性進一步探討特徵因子對於金融交易樣本之相關性。以有效之特徵因子數據集建立邏輯斯迴歸(Logistic regres
sion, LR)、Adaboost (Adaptive Boosting, Adaboost) 演算法與隨機森林(Random forest, RF)演算法預測模型，並以網格搜尋法(Grid search)穩健優化演算法之模型，後透過準確率(Accuracy, ACC)、受試者特性曲線下面積(Area under the ROC curve, AUC)、真實陰性率(Negative predictive value, NPV)及真實陽性率(Positive predictive value, PPV)對模型進行效能評估。結果 : 本研究對原始交易樣本數據集進行探索性數據分析，根據交易樣本原始
特徵與詐欺交易相關性，排除與詐欺交易無相關性之特徵，即支出帳戶、收款帳戶與系統性詐欺，並生成支出餘額誤差特徵，保留交易方式、交易金額、支出前餘額、支出後餘額、收款前餘額、收款後餘額、階段特徵，並選擇交易方式中包含詐欺交易樣本之現金提取及轉帳方式之交易樣本數據集作為監督式機器學習演算法之數據集。以挑選後之特徵因子建立之演算法結果如下: 邏輯斯迴歸模型AUC: 0.78，模型穩健優化後提升為AUC:0.88； Adaboost 模型AUC: 0.88，模型穩健優化後提升為AUC:0.92；隨機森林模型AUC: 0.97，模型穩健優化後提升為AUC: 0.99，並以監督式機器學習演算法排序特徵因子重
要性做為本研究挑選因子之輔助依據。結論 : 本研究使用超參數穩健優化提升演算法預測模型的準確度，建立之模型可準確判斷本研究之金融交易樣本異常詐欺，可做為警方及金融相關機構判斷異常交易檢測之協助工具。結果表明了以三種監督式機器學習演算法建立之模型在使用網格搜尋法優化後模型準確度皆有提升，由本研究之特徵分析之結果對於網路金融詐欺交易之重要特徵包含交易之時間頻率及雙方交易之餘額誤差提供警方作為參考依據。