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ranger中文的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch:深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用都 可以從中找到所需的評價。

另外網站ranger (简体中文) - ArchWiki也說明:定制. 第一次启动ranger 会创建一个目录 ~/.config/ranger/ 。可以使用以下命令复制默认配置文件到 ...

這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電所出版 。

國立政治大學 法學院碩士在職專班 劉定基所指導 王綱的 銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究 (2021),提出ranger中文關鍵因素是什麼,來自於雲端運算、委外雲端服務、個人資料保護、金融業委外雲端服務合約、金融機構作業委託他人處理內部作業。

而第二篇論文輔英科技大學 護理系碩士班 方莉、李佩育所指導 邵玉如的 音樂輔療介入對早產兒的生理指標與行為狀態之影響 -以南部某醫學中心為例 (2021),提出因為有 行為狀態、音樂輔療、生理指標、早產兒的重點而找出了 ranger中文的解答。

最後網站Takeway, the one and only mini clamp tripod則補充:T Series vs. Ranger Series. T Series. Takeway® T series clampods are the best solution to the issues of stability and strength that most mini tripods encounter ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ranger中文,大家也想知道這些:

全格局使用PyTorch:深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決ranger中文的問題,作者李金洪 這樣論述:

熟悉基礎,精通實戰。   接續了上一本實戰篇的基礎,本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後,接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上,針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化,並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫,並且應用了最新的資料集,讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上,不但有視覺應用,更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳,但又不知道怎麼用的模型,包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等,在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕,本書也難得介紹了Captum套件,讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分,也有大量DGL和NetworkX的範例,實戰篇+基礎篇兩本書,要不充分了解GNN都不行。 本書特色   ~GNN 最強實戰參考書~   ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision,GaitSet模型、CASIA-B資料集   ●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy   ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫   ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器   ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

ranger中文進入發燒排行的影片

哈囉~大家好!我是煙爺! (≧∀≦)ノ

這次最意外的大進化就是達森了吧w
難怪中間一直鋪路說他都太乖了www
果然戴上變身面具就可以好好做自己惹(?

煙爺的LBRY頻道開張囉!請大力追起來!!
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另外,我也有在Twitch TV上有作一些遊戲的實況,
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銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決ranger中文的問題,作者王綱 這樣論述:

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展,隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世,無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟,也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等),主因是考量法規依據與個資保護等議題,所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後,銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外,「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範,就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明,以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點,並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象,說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。

PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用

為了解決ranger中文的問題,作者李金洪 這樣論述:

本書通過深度學習實例,從可解釋性角度出發,闡述深度學習的原理,並將圖神經網路與深度學習結合,介紹圖神經網路的實現技術。本書分為6章,主要內容包括:圖片分類模型、機器視覺的 應用、自然語言處理的相關應用、神經網路的可解釋性、識別未知分類的方法——零次學習、異構圖神經網路。本書中的實例是在PyTorch框架上完成的,具有較高的實用價值。 本書適合人工智慧從業者、程式師進階學習,也適合作為大專院校相關專業師生的教學和學習用書,以及培訓學校的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、算法、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD算法工程師、架構

師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第1章 圖片分類模型 1 1.1 深度神經網路起源 2 1.2 Inception系列模型 2 1.2.1 多分支結構 2 1.2.2 全域均值池化 3 1.2.3 Inception V1模型 3 1.2.4 Inception V2模型 4 1.2.5 Inception V3模型 5 1.2.6 Inception V4模型 6 1.2.7 Inception-ResNet V2模型 6 1.3 ResNet模型 6 1.3

.1 殘差連接的結構 7 1.3.2 殘差連接的原理 8 1.4 DenseNet模型 8 1.4.1 DenseNet模型的網路結構 8 1.4.2 DenseNet模型的特點 9 1.4.3 稠密塊 9 1.5 PNASNet模型 9 1.5.1 組卷積 10 1.5.2 深度可分離卷積 11 1.5.3 空洞卷積 12 1.6 EfficientNet模型 14 1.6.1 MBConv卷積塊 15 1.6.2 DropConnect層 16 1.7 實例:使用預訓練模型識別圖片內容 16 1.7.1 瞭解torchvision庫中的預訓練模型 16 1.7.2 代碼實現:下載並載入預訓

練模型 17 1.7.3 代碼實現:載入標籤並對輸入資料進行預處理 18 1.7.4 代碼實現:使用模型進行預測 19 1.7.5 代碼實現:預測結果視覺化 20 1.8 實例:使用遷移學習識別多種鳥類 21 1.8.1 什麼是遷移學習 21 1.8.2 樣本介紹:鳥類資料集CUB-200 22 1.8.3 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 22 1.8.4 代碼實現:獲取並改造ResNet模型 27 1.8.5 代碼實現:微調模型 一層 28 1.8.6 代碼實現:使用退化學習率對 模型進行全域微調 29 1.8.7 擴展實例:使用亂數據增強方法訓練模型 30 1.

8.8 擴展:分類模型中常用的3種損失函數 31 1.8.9 擴展實例:樣本均衡 31 1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵 33 1.9.1 使用鉤子函數的方式提取視覺特徵 33 1.9.2 使用重組結構的方式提取視覺特徵 34 第2章 機器視覺的 應用 37 2.1 基於圖片內容的處理任務 38 2.1.1 目標檢測任務 38 2.1.2 圖片分割任務 38 2.1.3 非極大值抑制演算法 39 2.1.4 Mask R-CNN模型 39 2.2 實例:使用Mask R-CNN模型進行目標檢測與語義分割 41 2.2.1 代碼實現:瞭解PyTorch中目標檢測的內置模型 41 2.2.2

 代碼實現:使用PyTorch中目標檢測的內置模型 42 2.2.3 擴展實例:使用內置的預訓練模型進行語義分割 43 2.3 基於視頻內容的處理任務 47 2.4 實例:用GaitSet模型分析人走路的姿態,並進行身份識別 47 2.4.1 步態識別的做法和思路 47 2.4.2 GaitSet模型 48 2.4.3 多層全流程管線 50 2.4.4 水準金字塔池化 51 2.4.5 三元損失 52 2.4.6 樣本介紹:CASIA-B資料集 53 2.4.7 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 54 2.4.8 代碼實現:用torch.utils.data.samp

ler類創建含多標籤批次數據的採樣器 60 2.4.9 代碼實現:搭建 GaitSet模型 64 2.4.10 代碼實現:自訂三元損失類 67 2.4.11 代碼實現:訓練模型並保存模型權重檔 69 2.4.12 代碼實現:測試模型 72 2.4.13 擴展實例:用深度卷積和 池化 優化模型 77 2.4.14 擴展實例:視頻採樣並提取 輪廓 78 2.4.15 步態識別模型的局限性 79 2.5 調試技巧 79 2.5.1 解決顯存過滿損失值為0問題 80 2.5.2 跟蹤PyTorch顯存並查找顯存洩露點 81 第3章 自然語言處理的相關應用 83 3.1 BERT模型與NLP任務的發展

階段 84 3.1.1 基礎的神經網路階段 84 3.1.2 BERTology階段 84 3.2 NLP中的常見任務 84 3.2.1 基於文章處理的任務 85 3.2.2 基於句子處理的任務 85 3.2.3 基於句子中詞的處理任務 86 3.3 實例:訓練中文詞向量 87 3.3.1 CBOW和Skip-Gram模型 87 3.3.2 代碼實現:樣本預處理並生成字典 88 3.3.3 代碼實現:按照Skip-Gram模型的規則製作資料集 90 3.3.4 代碼實現:搭建模型並進行 訓練 92 3.3.5 夾角余弦 95 3.3.6 代碼實現:詞嵌入視覺化 96 3.3.7 詞向量的應用 

97 3.4 常用文本處理工具 98 3.4.1 spaCy庫的介紹和安裝 98 3.4.2 與PyTorch深度結合的文本 處理庫torchtext 99 3.4.3 torchtext庫及其內置資料集與 調用庫的安裝 99 3.4.4 torchtext庫中的內置預訓練詞 向量 100 3.5 實例:用TextCNN模型分析評論者是否滿意 100 3.5.1 瞭解用於文本分類的卷積神經網路模型——TextCNN 101 3.5.2 樣本介紹:瞭解電影評論 資料集IMDB 102 3.5.3 代碼實現:引入基礎庫 102 3.5.4 代碼實現:用torchtext載入 IMDB並拆分為資料集

 103 3.5.5 代碼實現:載入預訓練詞向量並進行樣本資料轉化 105 3.5.6 代碼實現:定義帶有Mish啟動 函數的TextCNN模型 107 3.5.7 代碼實現:用資料集參數產生實體 模型 109 3.5.8 代碼實現:用預訓練詞向量 初始化模型 109 3.5.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型 109 3.5.10 代碼實現:使用模型進行預測 112 3.6 瞭解Transformers庫 113 3.6.1 Transformers庫的定義 113 3.6.2 Transformers庫的安裝方法 114 3.6.3 查看Transformers庫的版本資訊 115

3.6.4 Transformers庫的3層應用 結構 115 3.7 實例: 使用Transformers庫的管道方式完成多種NLP任務 116 3.7.1 在管道方式中 NLP任務 116 3.7.2 代碼實現:完成文本分類任務 117 3.7.3 代碼實現:完成特徵提取任務 119 3.7.4 代碼實現:完成完形填空任務 120 3.7.5 代碼實現:完成閱讀理解任務 121 3.7.6 代碼實現:完成摘要生成任務 123 3.7.7 預訓練模型檔的組成及其載入時的固定檔案名稱 124 3.7.8 代碼實現:完成實體詞識別任務 124 3.7.9 管道方式的工作原理 125 3.7.1

0 在管道方式中載入 模型 127 3.8 Transformers庫中的AutoModel類 128 3.8.1 各種AutoModel類 128 3.8.2 AutoModel類的模型載入機制 129 3.8.3 Transformers庫中 多的預訓練 模型 130 3.9 Transformers庫中的BERTology系列模型 131 3.9.1 Transformers庫的檔結構 131 3.9.2 查找Transformers庫中可以使用的模型 135 3.9.3 實例:用BERT模型實現完形填空任務 136 3.9.4 擴展實例:用 AutoModelWithMHead類 替換

BertForMaskedLM類 138 3.10 Transformers庫中的詞表工具 139 3.10.1 PreTrainedTokenizer類中的 特殊詞 139 3.10.2 PreTrainedTokenizer類的 特殊詞使用 140 3.10.3 向PreTrainedTokenizer類中 添加詞 144 3.10.4 實例:用手動載入GPT-2模型 權重的方式將句子補充完整 145 3.10.5 子詞的拆分 148 3.11 BERTology系列模型 149 3.11.1 Transformer之前的主流模型 149 3.11.2 Transformer模型 151

3.11.3 BERT模型 153 3.11.4 GPT-2模型 157 3.11.5 Transformer-XL模型 157 3.11.6 XLNet模型 158 3.11.7 XLNet模型與AE模型和AR 模型間的關係 161 3.11.8 RoBERTa模型 161 3.11.9 SpanBERT模型 162 3.11.10 ELECTRA模型 162 3.11.11 T5模型 163 3.11.12 ALBERT模型 164 3.11.13 DistillBERT模型與知識蒸餾 166 3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT模型來對中文分類 167 3.12.1 樣本介紹 167

3.12.2 代碼實現:構建資料集 168 3.12.3 代碼實現:構建並載入BERT預訓練模型 169 3.12.4 BERT模型類的內部邏輯 170 3.12.5 代碼實現:用退化學習率訓練模型 172 3.12.6 擴展: 多的中文預訓練模型 175 3.13 實例:用R-GCN模型理解文本中的代詞 175 3.13.1 代詞資料集 175 3.13.2 R-GCN模型的原理與實現 176 3.13.3 將GAP資料集轉化成圖結構資料的思路 179 3.13.4 代碼實現:用BERT模型提取代詞特徵 181 3.13.5 代碼實現:用BERT模型提取 其他詞特徵 183 3.13.6 

用spaCy工具對句子依存 分析 185 3.13.7 代碼實現:使用spaCy和批次 圖方法構建圖資料集 187 3.13.8 代碼實現:搭建多層R-GCN 模型 192 3.13.9 代碼實現:搭建神經網路 分類層 193 3.13.10 使用 交叉驗證方法訓練 模型 196 第4章 神經網路的可解釋性 197 4.1 瞭解模型解釋庫 198 4.1.1 瞭解Captum工具 198 4.1.2 視覺化可解釋性工具Captum Insights 198 4.2 實例:用可解釋性理解數值分析神經網路模型 199 4.2.1 代碼實現:載入模型 199 4.2.2 代碼實現:用梯度積分演算法

分析模型的敏感屬性 200 4.2.3 代碼實現:用Layer Conductance方法查看單個網路層中的神經元 202 4.2.4 代碼實現:用Neuron Conductance方法查看每個神經元所關注的屬性 204 4.3 實例:用可解釋性理解NLP相關的神經網路模型 205 4.3.1 詞嵌入模型的可解釋性方法 205 4.3.2 代碼實現:載入模型類並將其處理 過程拆開 206 4.3.3 代碼實現:產生實體並載入模型權重,提取模型的詞嵌入層 207 4.3.4 代碼實現:用梯度積分演算法計算模型的可解釋性 208 4.3.5 代碼實現:輸出模型可解釋性的視覺化圖像 210 4.4

 實例:用Bertviz工視覺化BERT模型權重 211 4.4.1 什麼是Bertviz工具 212 4.4.2 代碼實現:載入BERT模型並視覺化其權重 212 4.4.3 解讀BERT模型的權重視覺化結果 216 4.5 實例:用可解釋性理解影像處理相關的神經網路模型 219 4.5.1 代碼實現:載入模型並進行圖像分類 219 4.5.2 代碼實現:用4種可解釋性演算法對模型進行可解釋性計算 220 4.5.3 代碼實現:視覺化模型的4種可解釋性演算法結果 221 4.6 實例:用可解釋性理解圖片分類相關的神經網路模型 222 4.6.1 瞭解Grad-CAM方法 223 4.6.2 

代碼實現:載入ResNet18模型並註冊鉤子函數提取特徵資料 225 4.6.3 代碼實現:調用模型提取中間層特徵資料和輸出層權重 226 4.6.4 代碼實現:視覺化模型的識別區域 227   第5章 識別未知分類的方法——零次 學習 229 5.1 瞭解零次學習 230 5.1.1 零次學習的思想與原理 230 5.1.2 與零次學習有關的常用資料集 232 5.1.3 零次學習的基本做法 233 5.1.4 直推式學習 233 5.1.5 泛化的零次學習任務 233 5.2 零次學習中的常見問題 233 5.2.1 領域漂移問題 234 5.2.2 原型稀疏性問題 235 5.2.3 

語義間隔問題 235 5.3 帶有視覺結構約束的VSC模型 236 5.3.1 分類模型中視覺特徵的本質 236 5.3.2 VSC模型的原理 237 5.3.3 基於視覺中心點學習的約束方法 238 5.3.4 基於倒角距離的視覺結構約束方法 239 5.3.5 什麼是對稱的倒角距離 239 5.3.6 基於二分匹配的視覺結構約束方法 239 5.3.7 什麼是指派問題與耦合矩陣 240 5.3.8 基於W距離的視覺結構約束方法 240 5.3.9 什麼是 傳輸 241 5.3.10 什麼是 傳輸中的熵 正則化 242 5.4 詳解Sinkhorn 演算法 244 5.4.1 Sinkhor

n演算法的求解轉換 244 5.4.2 Sinkhorn演算法的原理 245 5.4.3 Sinkhorn演算法中參數ε的 原理 246 5.4.4 舉例Sinkhorn演算法過程 246 5.4.5 Sinkhorn演算法中的品質守恆 248 5.4.6 Sinkhorn演算法的代碼實現 250 5.5 實例:使用VSC模型來識別未知類別的鳥類圖片 252 5.5.1 樣本介紹:用於ZSL任務的鳥類資料集 252 5.5.2 代碼實現:用遷移學習的方式獲得 訓練資料集分類模型 253 5.5.3 使用分類模型提取圖片視覺 特徵 254 5.5.4 代碼實現:用多層圖卷積神經 網路實現VSC模

型 255 5.5.5 代碼實現:基於W距離的損失 函數 256 5.5.6 載入資料並進行訓練 257 5.5.7 代碼實現:根據特徵距離對圖片 進行分類 258 5.6 針對零次學習的性能分析 259 5.6.1 分析視覺特徵的品質 259 5.6.2 分析直推式學習的效果 260 5.6.3 分析直推模型的能力 261 5.6.4 分析未知類別的聚類效果 262 5.6.5 清洗測試集 263 5.6.6 利用視覺化方法進行輔助分析 264 第6章 異構圖神經網路 267 6.1 異構圖的基礎知識 268 6.1.1 同構圖與異構圖 268 6.1.2 什麼是異構圖神經網路 268 6

.1.3 二分圖 268 6.1.4 局部圖卷積 270 6.2 二分圖的實現方式 270 6.2.1 用NetworkX實現二分圖 270 6.2.2 使用DGL構建二分圖 272 6.2.3 二分圖物件的調試技巧 275 6.3 異構圖的實現方式 276 6.3.1 創建異構圖 276 6.3.2 設置異構圖的節點個數 277 6.3.3 異構圖結構的查看方式 278 6.3.4 異構圖與同構圖的相互轉化 280 6.3.5 異構圖與同構圖的屬性操作方式 281 6.4 隨機行走採樣 282 6.4.1 什麼是隨機行走 283 6.4.2 普通隨機行走 283 6.4.3 帶停止概率的隨機

行走 284 6.4.4 帶路徑概率的隨機行走 284 6.4.5 基於原圖的隨機行走 285 6.4.6 在基於異構圖的隨機行走中設置停止概率 286 6.4.7 基於隨機行走採樣的資料處理 287 6.4.8 以隨機行走的方式對鄰居節點採樣 287 6.5 DGL庫中的塊圖結構 289 6.5.1 設計塊圖的動機 289 6.5.2 將同構圖轉化成塊圖 290 6.5.3 塊圖的屬性操作 290 6.5.4 將二分圖轉化成塊圖 291 6.6 實例:使用PinSAGE模型搭建 系統 292 6.6.1 準備MoiveLens資料集 292 6.6.2 代碼實現:用Panadas庫載入數據 

293 6.6.3 Categories與category 類型 294 6.6.4 代碼實現:生成異構圖 295 6.6.5 代碼實現:用邊分組方法拆分並保存資料集 296 6.6.6 PinSAGE模型 299 6.6.7 代碼實現:構建帶有鄰居節點採樣功能的資料載入器 300 6.6.8 代碼實現:PinSAGE模型的採樣 過程 305 6.6.9 代碼實現:搭建PinSAGE模型 309 6.6.10 代碼實現:產生實體PinSAGE模型類並進行訓練 315 6.6.11 代碼實現:用PinSAGE模型為 使用者 電影 315 6.6.12 擴展:在PinSAGE模型中融合 多的特徵資

料 317 6.7 總結 317

音樂輔療介入對早產兒的生理指標與行為狀態之影響 -以南部某醫學中心為例

為了解決ranger中文的問題,作者邵玉如 這樣論述:

研究背景:早產兒因為過早出生來到世界,器官尚未發育成熟,除了受死亡的威脅外,隨之而來的各種急慢性問題常會影響他們未來的生長與正常發育。近年來醫療逐漸進步,早產兒存活率不在是探討重點,如何維持神經學功能正常發展,已經逐漸替代存活率的探討。研究目的:探討音樂輔療介入對早產兒生理指標與行為狀態之影響成效。研究方法:本研究分為實驗組(音樂輔療介入-東方南管音樂)與對照組(一般常規照護),以隨機方式進行兩組早產兒收案,收案條件包括(1)早產兒收案週數為大於28週至小於34週;(2)體重小於2500公克;(3)早產兒父母同意參與本研究。排除條件包括(1)早產兒目前有使用呼吸器及鎮靜止痛藥物;(2)聽覺障

礙、畸形、中樞神經系統問題、心臟病或其他先天疾病等。本研究共收案41位,包含實驗組21人、對照組20人。音樂輔療介入前先進行前測收集,每天聆聽一次音樂輔療連續3天,於第4天、第5天與第7天再進行資料收集,資料以Excel 2010工作簿建檔,並利用SPSS 25 for Windows套裝軟體(IBM公司)進行資料建檔與統計分析。以描述性統計(百分比、平均值、標準差)和廣義線性迴歸模式(GEE)分析等進行推論性統計資料分析。研究結果:研究結果顯示接受音樂輔療的早產兒(實驗組)比接受一般常規照護(對照組)的早產兒其生理指標心跳、呼吸與血氧(p<0.05),且擁有較長的睡眠時間,與較少的哭泣行為(

p<0.05),雖然音樂輔療介入對體溫與血壓不具明顯差異變化(p>0.05),但經由GEE發現實驗組後測平均血壓逐漸降低。討論與結論:本研究發現早產兒聆聽東方南管音樂對於生理指標心跳、呼吸與血氧會逐漸穩定,行為狀態中睡眠時間與轉換期出現次數增加,哭泣行為逐漸減少,有利於早產兒睡眠-清醒警覺行為狀態改變。在研究中也發現體溫與血壓並未隨著音樂輔療介入後出現顯著變化,此結果可能與聆聽天數與時間、早產兒週數等是否有關值得未來繼續進行探討。本研究驗證只要是音樂旋律屬低頻、旋律簡單,不論東西方音樂都可以讓早產兒能穩定生理指標,睡眠行為平穩,本研究能提供早產兒發展性照護的一項輔助照護方式,未來希望能將音樂輔

療納入護理教育常規課程中,提供以家庭為中心全人護理,降低早產家庭父母壓力與焦慮,提升臨床照護品質指標。