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社會研究法(概要)精萃(含社會統計)

為了解決wheel中文的問題，作者張海平 這樣論述：

　　本書完整收錄近20年各類國家考試之社會研究法相關試題，內容完整涵蓋「社會研究法」、「社會研究方法」、「社會工作研究方法」、「社會調查與研究」等名稱相異、內容雷同之試題，堪為坊間唯一收錄試題適用對象最完整之考試用書。其篇幅精巧，難易適中，極適合國考的考生研習、鑑往知來。本書特色如下： 　　一、定義周延、中英對照 　　本書所涉及的專業術語，一律給予周延而嚴謹的概念定義，全力杜絕望文生義的直覺。重要概念一律標示英文以避免多種譯名的誤解，並竭力註記所有的中文譯名，以供對照。在每章末更對歷年相關名詞解釋做詳解，以消除任何留下想像空間的模糊地帶。 　　二、圖表定位、全書導航 　

　本書依據Walter Wallace所提出的科學之輪（the wheel of science），強制貫穿各個看似分崩離析的章節，並在每章開頭標示個別章節在整體圖像上的定位，以讓讀者建立統整的理解。 　　三、事例齊備、活學活用 　　各章中，以對稱且齊備的方式安排每一環節的應用事例。相較於一般教科書較為艱難與駁雜的事例（雖亦頗有價值），本書為幫助考試而生，自然應安排簡短、切題且不會留有額外想像空間的範例，尤其在社會統計部分，生硬的公式最需搭配簡要事例的解說，本書為此提供最有效率的認知捷徑。 　　四、試題索引、鉅細靡遺 　　本書以多種方式將試題融入學習當中。在各章末尾收錄相關之選擇題、申論題

及名詞解釋題（來自所有科別之試題），進行破題指導與解析。 　　五、歷屆試題、鑒往知來 　　書末蒐納至111年試題，期能幫助讀者瞭解命題核心及掌握趨勢。

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滾珠螺桿溝槽研磨轉速控制對螺帽品質與砂輪壽命之研究

為了解決wheel中文的問題，作者蘇承緯 這樣論述：

中文摘要 隨著科技的進步，電子產業、半導體業、航太產業、工業加工業、車用工業等領域不斷在進步，使得在加工物件上的需求大增。且科技不斷的進步，各行業對產品的精密度、精準度要求也越來越高，故在磨削的過程中，砂輪對加工物件的磨耗參數設定是相當重要的。 本論文之主要研究為透過修改與設定內徑研磨用主軸的轉速、參數，並藉由砂輪磨削對滾珠螺桿中內螺紋的成型變化作為實驗對象，依照歌德型滾珠螺桿的原理為主要探討，並透過精密輪廓量測儀測量內螺紋的螺紋角與粗糙度之結果。利用紀錄每個加工物件測量與參數修改之結果，並利用這些量測與參數修改的分析，找出生產中對品質與速度最好的參數，並利用管制上下限規範分析後，能夠提

前預防不良率的狀況發生，並且延續砂輪在研磨過程中更換的壽命與確保品質的穩定度。 而由研究結果得知砂輪與參數的搭配關係，進而影響了加工物件的內螺紋的螺紋角度、粗糙度。並透過減少修整砂輪量，提高研磨過程中轉速與修整砂輪轉速的過程中，確保牙型角度、粗糙度不變，且能延續砂輪壽命，增加成本效益之結果作為探討，而如何在品質與成本效益中找到最佳平衡點為後續所要面臨的重要課題。

社會工作研究方法精研(含社會統計)

為了解決wheel中文的問題，作者張海平 這樣論述：

　　本書完整收錄近10年社工師考試之相關試題，內容完整涵蓋「社會研究法」、「社會研究方法」、「社會工作研究方法」、「社會調查與研究」等名稱相異、內容雷同之試題，堪為坊間唯一收錄試題適用對象最完整之考試用書。其篇幅精巧，難易適中，極適合國考的考生研習、鑑往知來。本書特色如下： 　　一、定義周延、中英對照 　　本書所涉及的專業術語，一律給予周延而嚴謹的概念定義，全力杜絕望文生義的直覺。此外，重要概念一律標示英文以避免多種譯名的誤解，並竭力註記所有的中文譯名，以供對照。最後，在每章末更對歷年相關名詞解釋做詳解，以消除任何留下想像空間的模糊地帶。 　　二、圖表定位、全書導航 　

　本書依據Walter Wallace所提出的科學之輪（the wheel of science），強制貫穿各個看似分崩離析的章節，並在每章開頭標示個別章節在整體圖像上的定位，以讓讀者建立統整的理解，沒有任何遺世獨立的片段。 　　三、標題一貫、平行比較 　　本書以直角座標系的精神強制貫穿所有章節，把一切頑強的不可共量性都暴露在放射線下，透明評比，讓讀者在研讀時能逐章過關斬將。 　　四、事例齊備、活學活用 　　各章中，以對稱且齊備的方式安排每一環節的應用事例。相較於一般教科書較為艱難與駁雜的事例（雖亦頗有價值），本書為幫助考試而生，自然應安排簡短、切題且不會留有額外想像空間的範例，尤其在社會

統計部分，生硬的公式最需搭配簡要事例的解說，本書為此提供最有效率的認知捷徑。 　　五、試題索引、鉅細靡遺 　　本書以多種方式將試題融入學習當中。首先，在各章內文標記過往出題紀錄；其次，在各章末尾收錄相關之選擇題、申論題及名詞解釋題（來自所有科別之試題），進行破題指導與解析。 　　六、歷屆試題、鑒往知來 　　書末蒐納至110年試題，期能幫助讀者瞭解命題核心及掌握趨勢。

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決wheel中文的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。