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偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS

為了解決model y台灣的問題，作者張紹勳 這樣論述：

　　⊙從概念、原理，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用。 　　⊙理論與實務兼具，以實例展示SmartPLS分析過程，學以致用。 　　⊙適合社會科學、生醫、工程、財經等研究領域使用。 　　隨書附贈光碟含資料檔、專案檔、模型檔。 　　結構方程模型(structural equation model, SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，已成為當前發表文章中常見的統計分析。SmartPLS具有可分析小樣本、能精確估計中介和干擾等問題的特性，幫助研究者自動、快速完成統計程式，因此廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊等領域的愛載，迄今逐漸成為社會科學及

生醫的主流分析軟體。 　　本書以軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，一步一步向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。  

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結合科技接受模式及任務科技適配度探討專科護理師使用「預立特定醫療流程」對工作績效之影響

為了解決model y台灣的問題，作者呂敏甄 這樣論述：

衛生福利部於2015年公告專科護理師得由醫師預立醫療流程及相關規定，規範專科護理師於醫師監督下執行「預立特定醫療流程」之內容，用以協助專科護理師執行臨床業務時，維持醫療品質，確保病人安全，並在臨床執業上獲得保障。醫囑系統是直接與病人安全有密切關係的系統，在醫師或專科護理師開立醫囑過程中，同步彙整其他周邊資訊系統的信息來執行，「預立特定醫療流程」之標準作業程序建置於醫囑系統，專科護理師以此執行之項目、相關處置及措施來開立，因此醫囑系統應有正確的臨床指引、符合臨床使用習慣及介面設計易用性，才能有效運用「預立特定醫療流程」，提升系統滿意度及工作效率。本研究採用科技接受模式與任務-科技適配度整合模型

為理論基礎研究架構，探討專科護理師於執業上使用「預立特定醫療流程」，其適配度是否影響實際使用之意圖，進而影響工作績效。針對執業中之專科護理師進行問卷，回收有效樣本問卷為212份，並以統計軟體Smart PLS 3.0與SPSS 24.0來驗證各變數之間的假設關係及依變數間之解釋能力。研究結果發現，科技特性與任務科技適配度此兩個構面對於認知有用性具有顯著之影響，並影響實際使用。當醫囑系統效能、品質穩定及「預立特定醫療流程」所提供的內容與功能，符合專科護理師協助開立醫囑的任務需求，且個人有使用醫療資訊系統的正向經驗，並遵循相關法規執行醫療業務，有助於提升臨床工作品質、效率及執業安全，對於工作績效亦

有顯著影響。

深度強化式學習

為了解決model y台灣的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

專科護理師對能力進階的經驗與看法

為了解決model y台灣的問題，作者徐惠琪 這樣論述：

背景：專科護理師能力進階認證相關的國內文獻內容都是探討進階制度規劃及推動現況，沒有關於參與能力進階認證過程的經驗與看法的研究。所以本質性研究目的在對台灣專科護理師參與能力進階認證的經驗與看法進行深入了解。方法：本質性描述性研究設計，以面對面深入訪談進行資料收集。當資料達到飽即停止收案並使用內容分析方法對所收集的質性資料進行分析。結果：本研究包含以理論抽樣法所取得的12位工作於台灣南部某地區醫院的專科護理師。經內容分析發現專科護理師對能力進階的經驗主要可以分為三個主題。一、進階是一個過程，次主題包含「反對到接受」、「對進階初期規範的不確定感」；二、進階有相當程度的困擾，次主題包含「病例寫作及文

獻查詢的困難」、「準備時脾氣有些暴躁、易怒」、「停滯、延宕的家庭生活」及「認證後輔導他人的時間、壓力」；三、進階是非常值得的挑戰，次主題包含：「進階是一種挑戰」、「進階獲得的幫助」、「提升專業能力」、「批判性思考訓練」及「知識增長」。專科護理師對能力進階的看法主要可以分為三個主題。一、進階成功是有方法的，次主題包含「不放棄、不認輸」、「同儕的鼓勵，經驗的傳承」及「進階小組的協助」；二、獲得認證後的改變因人而異，次主題包含「對自我能力的認可、有自信」、「更有生涯規劃」、「進階津貼的取得」、「原就具備的能力」及「個人、家庭生活影響不大」；三、給未來參與者的建議，次主題包含「順應進階趨勢」、「進修的

必要」。結論：本研究提供專科護理師及相關人員對於專科護理師能力進階認證的經驗與看法。期望此研究發現得以協助未來參與進階認證的參者者並期望能有提升專科護理師的臨床專業能力及病人照護品質。關鍵詞：專科護理師、進階制度、經驗、看法、質性研究