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探討初期慢性腎臟病患加入論質計酬照護方案對病程變化之影響

為了解決ray大的vpn的問題，作者郭娓吟 這樣論述：

研究背景與動機： 2011健保署年推動『初期慢性腎臟病醫療給付改善方案』(early-CKD P4P)，積極進行疾病管理，提供治療及衛教措施，期能延緩腎功能惡化。但過去因資料取得上的困難，致使全國性early-CKD P4P方案評估的相關研究相當少。因此，本研究透過目前可取得之全國性資料，進行early-CKD P4P方案之成效評估，並達成以下目的。研究目的： 探討初期慢性腎臟病期別與健康狀況對病患加入early-CKD P4P方案的影響；比較加入early-CKD P4P方案對初期慢性腎臟病人病程惡化之影響；探討合併有糖尿病之初期慢性腎臟病患同時加入兩項論質計酬照護方案(early-CK

D P4P、DM P4P)對病程惡化之影響。研究方法：以2015年至2017年中央健康保險署『全民健康保險保險人資訊整合應用服務中心』之健保就醫資料以及健保資訊網服務系統(VPN)資料以及即時就醫資訊資料檔為資料來源，並以2015年為初期慢性腎臟病(Stage 1-3a)的病人為研究對象，觀察至2017年底。以Cox Proportional Hazards Regression探討初期慢性腎臟病期別與健康狀況對加入early-CKD P4P方案的影響。另外，再以1:1的比例進行傾向分數配對法(Propensity score matching, PSM)，配對加入與未加入early-CKD

P4P方案的初期慢性腎臟病患後，以觀察至2017年底，同樣以Cox Proportional Hazards Regression探討加入early-CKD P4P方案對緩解腎功能惡化之影響。最後再以同時合併有糖尿病的初期慢性腎臟病患為研究對象，同樣以1:1:1:1的比例進行傾向分數配對，配對同時加入early-CKD P4P方案與DM P4P方案、僅加入early-CKD P4P方案、僅加入DM P4P方案與完全未加入P4P照護方案等四組後，觀察至2017年底，同樣以Cox Proportional Hazards Regression探討加入同時加入兩項P4P照護方案對緩解腎功能惡化的加乘

效果。結果：2016年新診斷為初期慢性腎臟病的病人約有48,388人，其中僅有25.1%加入early-CKD P4P方案，stage 2(HR=1.30, 95%CI:1.22-1.39)與stage 3a(HR=1.24, 95%CI:1.18-1.31)的初期慢性腎臟病人加入early-CKD P4P方案的機率顯著高於stage 1，健康狀況並不顯著影響其加入early-CKD P4P。另本研究以1:1的比例進行加入與未加入early-CKD P4P方案的PS Matching後，共有27,800人納入分析。加入early-CKD P4P方案的病人中約有13.6%的病人其腎功能eGFR下

降超過25%，約3.6%的病人其腎功能eGFR惡化為stage 3b以上，皆顯著低於未加入early-CKD P4P的病人(22.6%, 8.9%)；經控制相關變項後，加入early-CKD P4P方案的初期慢性腎臟病人，eGFR下降超過25%的風險顯著較低(HR=0.83, 95%CI:0.77-0.88)，eGFR惡化為stage 3b以上的風險亦顯著較低(HR=0.58, 95%CI:0.51-0.65)。stage 3a加入early-CKD P4P方案的初期慢性腎臟病人，eGFR下降超過25%與惡化為stage 3b以上的風險顯著較低(HR=0.79, 95%CI:0.73-0.85

)，但stage 1與stage 2加入early-CKD P4P方案其eGFR下降超過25%的風險與未加入方案的病人沒有統計上的顯著差異(p>0.05)。本研究中同時罹患糖尿病之初期慢性腎臟病患共有35,718人。經1:1:1:1的PS Matching後，共有8,464人納入分析。結果顯示，同時加入early-CKD P4P與DM P4P方案的病人與僅加入early-CKD P4P的病人，其腎功能eGFR下降超過25%的比例分別為14.8%與14.5%，相對低於僅加入DM P4P(25.8%)的病人與完全未加入照護方案(28.3%)的病人；經控制相關變項後，相較於同時加入兩項方案的病人，僅

加入early-CKD P4P方案的病人，不論是在eGFR下降超過25%(HR=1.16, 95%CI:0.98-1.36)或eGFR惡化為stge 3b以上(HR=1.23, 95%CI:0.92-1.64)，皆無統計上的顯著差異(p>0.05)。結論：初期慢性腎臟病人的期別顯著影響其加入early-CKD P4P方案，但健康狀況並不顯著影響其加入方案；加入方案後，確實可以降低其腎功能惡化的風險；對於罹患糖尿病的慢性腎臟病人同時加入early-CKD P4P與DM P4P方案，對避免腎功能惡化的風險並無顯著的加乘效果。

人工智慧的未來：揭露人類思維的奧祕

為了解決ray大的vpn的問題，作者RayKurzweil 這樣論述：

大數據的下一步：人工智慧！ 　　「2029年，聽得懂笑話、理解愛的機器人就會出現。」 　　「2045年，人類將進入技術奇點，電腦可以與人腦完美結合。」 　　這是本書作者雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil）的大膽預測。他目前擔任Google公司的工程總監，是當今最具影響力的發明家、思想家、創業家、未來學家、人工智慧的先驅研究者。 　　他在這本書中，將揭露「人類－機器」文明史上最重要的計畫，也就是運用「逆向工程」來還原人腦的運作模式，利用模擬人類的大腦運作，來開發更高智慧的電腦。 　　人工智慧的概念，大約起於1940年代，圖靈（Alan Turing）、馮諾曼（John von

Neumann）等人進行的思考實驗與實作……直到今天，無人機、無人車、iPhone上的Siri、工業用與服務用機器人開始量產，人工智慧的成果已開始進入人們的生活。 　　然而，電腦能夠變得如此聰明，要歸功於幾十年來腦科學、神經科學方面的大幅進展。作者估計，人腦的新皮質中大約有3億個模式辨識器（pattern recognizer），它們是同步運作的，可以處理從低概念層級的例如視覺、聽覺的基本輸入，到高概念層級的判斷、預測、表達等等；而各個神經元之間有一千兆個連結，使得「學習」成為可能。重點是，人腦的新皮質是一種層級式的結構，而人工智慧的模型也依此而建立。 　　書中將重點介紹「思維模式辨識理論

」（Pattern Recognition Theory of Mind），據以建立模擬人腦的模型。將來，電腦將具有學習能力、能夠具有意識、能夠理解情感、表達情感。或許，就像動物權一樣，以後「機器人權」或許會引起人類社會的大辯論。 　　融合了神經科學研究以及最尖端的電腦科技，這本書解釋了人工智慧的基本原理與實作，以及未來的發展方向，我們將會造出比人類更聰明的機器，並且幫助解決人類社會的重要問題。 　　★在本書出版一個月之後，Google就聘請了作者庫茲威爾擔任工程總監，掌管機器學習和語言處理的新專案計畫。 本書特色 　　台灣第一本徹底解析人工智慧發展的書！ 專業推薦 　　于天立 國

立台灣大學電機工程學系助理教授 　　楊 千 國立交通大學EMBA榮譽執行長 　　蔡惠卿 上銀科技總經理 　　鄭國威　PanSci泛科學總編輯 　　羅仁權　國立台灣大學電機工程學系講座教授暨終身特聘教授 　　「庫茲威爾對於人工智慧未來潛力無限的預測，不但言之有理還有立論根據，對於地球上機器人的最高統治者──人類──來說，這本書應該能讓我們高枕無憂，為人工智慧的超神速發展做好準備。」──《紐約時報》（The New York Times） 　　「令人耳目一新的創見……庫茲威爾這本書讓樂觀主義者大聲叫好。」──蘿拉‧史平尼（Laura Spinney），《新科學人》（New Scientist）

　　「關於未來學的一本引人入勝的傑作。」──《柯克斯評論》（Kirkus Reviews） 　　「《人工智慧的未來》是難得一見的好書，每一頁都帶給你不一樣的啟示。庫茲威爾擅長運用推論處理看似棘手的挑戰，最後並能讓讀者相信，人類有辦法創造出比自己更聰明的機器。」──拉斐爾‧萊夫（Rafael Reif），麻省理工學院校長 　　「庫茲威爾這本有關思維的新作寫得好極了，符合時下所需，而且立論十足！」──馬文‧明斯基（Marvin Minsky），人工智慧之父、麻省理工學院的人工智慧實驗室共同創始人暨媒體藝術與科學教授 　　「如果你曾好奇自己的大腦究竟是怎樣運作的，那麼你一定要好好看看這本書

。庫茲威爾的獨到見解透露出人類思維深處的關鍵祕密，也讓我們發現重建人類思維的能力。這是一本說服力十足又發人深省的佳作。」──迪安‧卡門（Dean Kamen），物理學家、首創可擕式胰島素幫浦、家用透析機、IBOT移動系統的發明人、FIRST基金會創辦人、美國國家科技獎章得主 　　「雷‧庫茲威爾是人工智慧領域的傑出先驅之一，他的新書說明了生物與非生物的智慧本質。這本書把人類大腦比喻成一部可以理解階層概念的機器，從最基本的了解椅子的形狀，進而到理解幽默的本質。庫茲威爾的重要發現突顯出，『學習』在大腦和人工智慧中都扮演著關鍵角色。這本書提供可靠的指南，讓人們打造出超越人類智慧的機器，而這將是解決人

類重大問題所不可或缺的條件。」──拉吉‧瑞迪（Raj Reddy），卡內基梅隆大學機器人研究所創始董事、美國電腦協會圖靈獎（Turing Award）得主 　　「雷‧庫茲威爾率先開發出許多人工智慧系統，包括可讀取以任何形式列印之印刷品的光學辨識技術，以及可合成語音和音樂並理解語言的語音辨識技術。這些系統是現代機器學習改革的先驅，科學家也是憑藉這些基礎，打造出能在西洋棋賽中擊敗人類對手、在《危險境地！》（Jeopardy!）益智問答節目中贏過人類、以及懂得駕駛汽車的智慧電腦。庫茲威爾的新書對於促使這次智慧科技革命發生的進展，做出清楚明瞭又令人信服的介紹，尤其是機器學習方面的進展更值得我們注意。

另外，這本書也針對『人腦如何運作、如何產生智慧？』這個我們即將開始解決的問題，提出重要的見解，我相信這也是當前科技面臨的最重要問題。」──托馬索‧波吉歐（Tomaso Poggio），麻省理工學院腦科學暨認知科學系Eugene McDermott講座教授、生物暨電算學習中心主任、McGovern人腦研究所前任所長、全球最受推崇的神經科學家之一 　　「這本書是解釋人類思想奧祕的可靠線索。更驚人的是，這本藍圖告訴我們如何創造出跟我們人類同樣具有說服力和情感的人工意識。」──馬蒂娜‧羅斯布拉特（Martine Rothblatt），聯合治療生技公司（United Therapeutics）董事長暨

執行長 　　「庫茲威爾的書充分展現他的驚人才能——融合不同領域的思想，再以簡要明確的語言向讀者解說。就像奧克塔夫‧沙努特（Octave Chanute）的著作《飛行器的發展》（Progress in Flying Machines），這本書預告出人工智慧革命即將引爆，庫茲威爾對於人工智慧所做的預言也將在這次革命中應驗。」──迪利普‧喬治（Dileep George），人工智慧科學家、大腦新皮質階層式模型先驅、Numenta and Vicarious Systems共同創辦人 　　「雷‧庫茲威爾對大腦和人工智慧的理解，將徹底改變我們生活各個層面和地球上的各行各業，也讓我們對未來的看法多所改

觀。如果這正是你所關切的事，那麼這本書你非看不可！」──彼得‧戴曼迪斯（Peter H. Diamandis），X Prize董事長暨執行長、奇點大學執行董事長、暢銷書《富足》（Abundance）作者

基於Openstack的異地備援實踐研究

為了解決ray大的vpn的問題，作者陳鵬順 這樣論述：

雲端運算技術普及與物聯網應用帶動下，資料儲存的需求足年倍增，傳統的資料中心儲存基礎架構難以克服現今大規模資料應用、整合與彈性等難題。資料是企業的重要無形資產，但是如天災意外引起斷電或使用者操作不當導致系統當機，都會讓資料永久毀損，造成無法估計的損失。所以備份與保證資料的完整是值得探究的重要課題。較簡易的就是使用更大容量的設備來備份，稍先進的就是建置一個異地中心來備份，這種作法無疑較具彈性，但是也帶來額外成本。有鑑於此，基於軟體定義儲存架構(Software-Defined Storage, SDS)的方案紛紛提出。使用者能夠透過軟體來定義儲存架構，所以能夠有彈性地管理各種不同規模、類型的資料

。系統的效能也因為資源可以更有效的配置而獲得提升。我們的系統藉助了OpenStack Swift分散式儲存的特性，利用PPTP工具建置本地端儲存節點與異地端儲存節點VPN專屬的網路隧道，並搭配Ceilometer模組來監控Swift物件數量流量，打造一套低成本與高效能的最佳異地備援儲存方案。經由模擬三種儲存節點發生異常實驗，我們得知儲存節點發生異常時，系統可在不停機狀態下，能夠正常執行讀寫與存取資料，當該故障儲存點修復恢復正常時，便會自動更新與資料的抄寫，保持各個儲存節點資料的一致性。