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療癒的飲食與斷食：新時代的個人營養學

為了解決bmi計算年齡的問題，作者楊定一 這樣論述：

身心醫學暢銷經典 《真原醫》失落的一章、 每個人都需要的個人營養學—— 在這充滿變動、慮病、不安的時代， 這本書，來得正是時候。   　　「那麼多年，終於等到了。」   　　「地球的轉變速度太快，才有這個剛剛好的時點可以讓我談飲食、斷食和修行。現在你所讀到的這本書，能寫下它，也算是為我個人多年來的經過帶來一點安慰。」── 楊定一   　　第一本由調整內分泌、恢復代謝靈活性、扭轉慢性病體質出發，整合常見飲食法與斷食的重點，進入個人療癒與意識轉化的大眾書籍。   　　生命，並不是一個人去體驗靈性，而是完美的靈性來體驗人生。   　　要能配合地球的轉變，人類需要整體的提升。我們可以將自己準備好，

讓身心可以接受意識降落到每一個層面，讓每一個細胞真正活起來、發揮全部的潛能。   　　在生理的層面，透過飲食調整與運動恢復代謝靈活性，延緩甚至停止進入慢性病體質，這對個人的幸福、社會整體的醫療和服務成本都有直接而且重大的影響。   　　從生命整體來說，面對全球激烈的轉變，一個人更是要健康，而可以度過種種挑戰、摩擦和阻礙，有機會活出一種新的正常，自由自在活在心。   　　好的飲食，包括斷食、悅性飲食，以及運動、呼吸、睡眠、靜坐，都是在配合你我個人的領悟。也正因為如此，在這本書，楊定一特地整合這些觀念並提醒大家：「You do because you can, not because you ne

ed to. 你做，是因為你可以做，不是因為你需要做。輕輕鬆鬆進行就對了。」   　　飲食、健康和意識就像彩虹的光譜，不同的體質、不同的人生階段，都有最適合個人眼前的調整方法，來喚醒人人都有的療癒本能。然而，這更需要我們敞開心胸，親自來驗證、進行。   　　本書從理論基礎著手，楊定一由自身的觀察與體驗出發，整合事實和觀點，然後切入實作。讀者可以先建立正確的觀念，再拿自己的生活習慣來實驗，量身打造最適合自己現況的個人營養學。   　　〖作者另有「全部生命」App，可下載體驗運動、呼吸、靜坐課程 〗   　　【本書摘要】 　　#暢銷三十多萬冊《真原醫》失落的一章 　　2012年出版的《真原醫》，除

了談當時最先進的營養、運動、呼吸、壓力管理的科學觀念，原本也把斷食當作一個主要的主題。但這些觀念及知識對當時社會來說也許過於前衛，為避免爭議，最後只保留了一章，淺淺帶過。   　　此刻，時機到了，整體的意識不光可以接受這個主題，甚至可以進入更深的療癒。楊定一重拾斷食的主題，本書從整體醫學與健康的觀念切入，從恢復代謝靈活性為主的飲食調整出發，準備我們每一位可以用健康、輕鬆甚至享受的方式，得到斷食所帶來的清理和療癒。   　　#年紀增加，不等同於老化 　　楊定一強調，老化與年齡無關，而是身體的使用進入了一種僵化、失去彈性的局面。   　　長期飲食失衡會造出老化，身體隨時都有的過敏和發炎也會造出老化

，長時間沒有療癒的疾病、緊繃的生活方式，也一樣會造出老化。「抗老化」就是透過生活習慣的調整，扭轉容易發炎、代謝失衡的體質，而讓一個人恢復健康。   　　#重要的不是哪種飲食最符合理想，而是哪一種飲食對你的現況有幫助 　　不同的生長發育階段、不同的營養需求、不同的代謝障礙、包括體質的過敏和敏感，都有各自最適合的飲食。即使同一個人，在不同階段也有當時最合適的飲食。找出自己的需求、學會嘗試與調整、真正從飲食獲益，才是這本書想帶出來的飲食的療癒。   　　楊定一自己就是如此，大概一般人聽過的飲食法，他都親自嘗試並執行至少半年以上。這也是因為他科學家的個性，凡事都希望親自去觀察、去驗證，自己得出結論。

  　　這種自我觀察→實驗→觀察、得出結論的過程，就是本書所希望強調的「自我療癒」。   　　#澄清主流營養學的誤區，恢復代謝靈活性，從天然飲食得到療癒與修復所需的原料 　　解開低脂飲食的觀念造出的營養與代謝失衡，楊定一希望幫助更多朋友從現代飲食的癮和代償脫身，重新進入一個放鬆而健康的內分泌與神經迴路，離開中年發胖、代謝症候群、慢性病的惡性循環。   　　#飲食調整成功的關鍵：不挨餓 　　吃對、吃飽、吃好，恢復健康，體重下降和指數改善是自然而然的結果。   　　在飲食調整的過程中，要懂得採用熱量密度足夠的食物，不要讓自己挨餓。一挨餓，身心當然會反彈，任何飲食計畫都很難成功。   　　守住代謝率

、重新設定身體的內分泌，再加上生機飲食帶來活的營養與微量元素，會得到更好的結果。即使一開始的出發點不是減重，但不知不覺也會瘦下來。就好像身體裡一組運作失常的環節得到修正之後，其他部位的負擔開始減輕，而能重新恢復正常運作。   　　#飲食調整需要好的脂肪來保護 　　調整飲食時，如果一下子減去太多熱量、造出很大的熱量赤字（吃進去的熱量比消耗少很多），這對身體是一種危機，而它自然會將一些不那麼緊急的功能給減緩或停止，與生殖有關的功能就是一例。   　　楊定一特別帶出各種方法，讓人在飲食調整期間補充大量的好脂肪。這除了能帶來飽足感和滿足感，而減輕饑餓感的不適，另一方面也是讓身體的正常運作、包括女士的生

理周期得到保護。   　　#腸道健康，比我們現在以為的可能還更重要 　　許多人可能沒想到，腸道健康，就連腦也可以得到健康。 　　 　　腸道和大腦之間的溝通，專家歸納稱為「腸–腦軸線」(gut–brain axis)，具體的溝通管道包括了神經、內分泌和免疫系統。這個溝通是雙向的，我們吃下去的食物、以及腸道裡微生物的反應，構成了這溝通裡重要的環節。   　　#接觸內環境的腸道上皮狀態，有時也會反映在我們接觸外環境的皮膚 　　許多朋友的腸胃道一有問題，臉部或身體的皮膚就開始發癢、過敏、起疹。消化道不光是讓食物通過、接受消化、被吸收的過道，它本身也不斷回傳訊息來影響身體的健康。   　　要建構腸道的內

環境，飲食是很重要的方式。   　　#用「減法」或「簡化」飲食調整，來進行「自我療癒」 　　現代人過敏的問題很嚴重，從飲食帶來的發炎和自體免疫疾病也相當普遍，然而，就連純淨的有機飲食也不乏讓人過敏的成分。   　　無論哪一種過敏，都可以進行「減法」或「簡化」的飲食調整，也就是如果原本的飲食中有一些成分會刺激身體、甚至導致過敏，就把這個成分挪開，給身體一些空間恢復。   　　#抗老化的兩把鑰匙：飲食和運動 　　飲食：從斷糖開始，守住能量代謝的平衡點。透過飲食和生活調整可以改變體質、共病與健康──不吃精製糖、減少精製澱粉攝取、低醣飲食，可以減少對身體的刺激、不再那麼大量分泌胰島素，而讓人有機會反轉

胰島素阻抗與慢性病體質。   　　運動：現在動起來，立即消耗糖，讓肌肉恢復對胰島素的反應，也就有機會解除胰島素過量的危機。動起來，還能重新喚起身體與腦的連結。一個人如果能持續運動，可以啟動 7000 個有益健康的基因表現。這些基因活化起來，也就從最基礎的層面為身體建立全新的迴路。   　　#現在就動起來，是最重要的！ 　　楊定一在《真原醫》提過，想要轉化習氣，讓身體動起來、真正去做，是最好的方式。   　　這一方面讓念頭不只是念頭，不再只是腦神經一個不斷無效重複的小迴路，而是透過肌肉的動，與回傳到腦部的訊息，讓這個迴路擴大，變成一個在全身暢行無阻的迴路。   　　另一方面，很多人都這個經驗，有

時候心裡會浮出一些靈感、動機或直覺，但不到幾秒，腦的迴路和舊習氣馬上會冒出來，阻止新的行動。所以，把握時間更是關鍵。現在就開始動起來吧！   　　#不吃什麼比吃什麼還重要；而進食的頻率降低，又遠比吃多少更為關鍵 　　其實我們每天睡覺的時候都在斷食，只是自己不知道、也不重視。 　　 　　光是每天少吃一餐，就能讓身體得到斷食的好處。能長期穩定維持一日兩餐或一餐，身心沒有什麼反彈，這樣的效果比勉強自己進行長時間斷食更好。   　　#斷食有什麼好處？ 　　第一，斷食促進自噬作用，讓老舊或不再用的組織細胞重新組合，甚至將廢物消化掉，這為身體帶來很大的淨化。 　　第二，斷食幫助身體將胰島素和血糖都降下來。

　　第三，腸道也得到調整，而生長激素和免疫力提高。最後，體重自然降下來，人變得清爽。 　　【以醫療目的進行的斷食，為保護患者，需要由專業醫師來協助】   　　#斷食為什麼能療癒？ 　　在停止進食時，身體可以立即得到休息。身體平常將大量的能量和注意力耗費於消化之上。這一個負擔如果得以解除，身體就能將能量轉為療癒。   　　斷食所產生的危機，對健康和生長中的細胞有利。有缺陷的細胞在壓力下無法正常運作，會在短時間內死亡，為身體所清除。死去細胞內的可用養分則為身體回收，以製造其他細胞;廢物則被排除。這是我們每個人都能運用的療癒。   　　#斷食的時候，身體要運作，能量從哪裡來？ 　　現代人對飲食的上

癮有許多層面，除了能量和營養之外，最主要還是心理層面的依賴。   　　一般人所謂的正常飲食其實含著太多的糖類和澱粉，而進食又過於頻繁、不斷刺激胰島素，幾乎沒有機會讓身體去燃燒脂肪。斷食就好像為車子換一套新的引擎，讓身體用不同的效率來燃燒能量，而且是燃燒身體本來就有的脂肪。   　　一個人原本的飲食是健康的、血糖穩定、能量代謝的負擔也不重，可以很容易順利度過斷食。如果原本已經有代謝不靈活的情況，要做這個整頓自然很費力。   　　楊定一建議從減醣的健康飲食做起，讓身體不再只依賴碳水化合物作為能量，而又能補充身體修復需要的營養。等血糖穩定下來，無論吃或不吃都不會帶來障礙，自然可以輕鬆進入斷食。  

　　#飲食調整、運動和斷食，輕輕鬆鬆進行就對了 　　只是一個念頭的轉變，把非做不可的心態轉成一切都好的心態，那麼飲食調整、運動、斷食都是非常輕鬆的，都是身體本來就會做的事。   　　生命本來是完整的，所謂的調整其實都是你本來就可以做，且容易配合生活的節奏來進行、來完成的。如果說我們還需要再額外做點什麼，那最多也只是放過它、不再用自己的想法去干涉它。   　　「全部生命系列」簡介   　　人的健康，身、心、靈從來沒有分開過。楊定一站在全人健康的角度，重新整合從古到今、世界各地的健康法門與哲學系統，用現代的語言重新表達，幫助你我活出全部的生命潛能。   　　《真原醫》、《螺旋舞》、《結構調整》、《

好睡》與《最簡單、居家隨時做的結構調整運動》是從身心，也就是從「有」看著這個世界。希望在這個快步調的社會，幫助你我身心做一個整合，希望每一個人回到均衡。畢竟，在失衡的狀態下，一個人隨時都會被身心的不均衡給拉扯，而難以體會生命更深的層面。然而，一切都是幾面一體。有了「全部生命系列」的基礎，自然可以在這個最完整的預防醫學的每一個角落，體會到愛、平等、寧靜與希望。   　　從《靜坐》，「全部生命系列」《全部的你》、《神聖的你》、《不合理的快樂》到《我是誰》、《集體的失憶》、《落在地球》、《定》、《奇蹟》，再到兩本問答《十字路口》、《插對頭》，以及之後的《時間的陷阱》、《短路》、《頭腦的東西》、《無事

生非》、《清醒地睡》、《我：弄錯身分的個案》、《豐盛》、《唯識》、《必要的創傷》、《轉捩點》，逐漸地，自然移動角度，從二元對立轉到一體，從「空」看著「有」，從內心看著外在，從「在」看著「做」，從「心」看著「人」。   　　隨著每一個作品，我們深入的，不是知識，而是每一個人內心都有的層面——生命最深的智慧與慈悲。這，是人類終極的療癒。

bmi計算年齡進入發燒排行的影片

全方位身體管理服務模式之減肥成效因素探討

為了解決bmi計算年齡的問題，作者余品賢 這樣論述：

目的:肥胖為個人及社會帶來嚴重影響，減重則視為獲得健康及提升生活品質的重要 方法，進而提升全體社會福利。本研究目的旨在探討全方位身體管理對減重成效整體 提升的效率。研究方法:本研究樣本男性 24 位、女性 87 位，共計 111 位，平均年齡 36.77±8.96 歲。1. 將過去影響減重因素如:性別、年紀、睡眠時數、運動習慣、減重 前 BMI、工作型態、飲食習慣等納入學員問卷，並將飲食單紀錄作為遵從度指標，以 成對 T 檢定、獨立 T 檢定、變異數分析為統計方法;2. 比較目前坊間的減重方法及成 效，以體重、體脂肪、BMI 及腰圍作為比較基準;3. 探討地域性對續報率之影響。結 果:1.

全體學員完成十週計畫後，體重平均變化為-3.12(kg)±2.65(p

[精準活用祕笈]超實用!提高數據整理、統計運算分析的Excel必備省時函數

為了解決bmi計算年齡的問題，作者張雯燕 這樣論述：

　　★ 步驟教學說明一定學得會 　　★ 買一本不再每次都Google 　　★ 熟用秒算＋直接提早下班   　　※快速了解公式及函數重要知識點 　　※熟悉學術、生活及職場應用的必備函數 　　※方便查詢函數功能、語法、參數與實例 　　※除了傳統函數外，也介紹最新版函數 　　※提供大量應用實例，有助提昇工作效率   　　內容豐富實用，簡單易操作，一本在手，輕鬆解決EXCEL函數疑難雜症！   　　本書統整了適用於大數據．人資．行政．總務．業務．會計．生管．財務．企宣．公務員．市場調查．銷售管理．產品研發…等商務應用、資料分析的重要函數，並搭配實例，示範如何將函數應用在實際工作中。   　　Par

t1→介紹公式與函數的重要知識點(詳見第01章)。 　　Part2→介紹各種類別旳實用函數，包括數值運算、邏輯、統計、資料取得、日期、時間、字串、財務、會計、資料驗證、資訊、查閱與參照等。(詳見第02~08章) 　　Part3→以完整的商務性綜合範例將多種函數交互應用，包括在職訓練成績計算排名與查詢，及現金流量表製作等。(詳見第09章)   　　書中所有介紹的函數都有對應的實例教學，而且每一個函數的介紹安排，包括功能說明、通用語法、引數解說、實作前的範例檔案、操作過程及實作後的成果展示。   　　【數值函數】 　　✧以自動加總計算總成績  　　✧以自動加總計算總成績平均  　　✧忽略空白儲存格

來計算平均成績 　　✧求取商品銷售總額  　　✧求取對應儲存格商品銷售總額  　　✧針對篩選的項目進行總數小計  　　✧全班各科分數最高分及最低分 　　✧將商品折扣價格以三種函數取捨進位  　　✧團體旅遊的出車總數及費用  　　✧在固定預算下購買商品的數量及所剩金額  　　✧隨機產生摸彩券中獎號碼 　　✧外包錄音（或錄影）費用結算表 　　✧股票停損停利決策表  　　✧以BMI 指數來衡量肥胖程度  　　✧求取0到16所有數值平方根  　　✧畢氏定理的驗證  　　✧不同測量系統之間的轉換   　　【邏輯與統計函數】 　　✧學校英語能力檢測  　　✧期末考成績人數統計表  　　✧分別統計期末考男生

及女生及格人數  　　✧中秋禮盒調查表  　　✧指定員工禮盒購買金額  　　✧指考成績人數統計表  　　✧記錄缺課人數  　　✧計算全班男生平均成績  　　✧全班男生及女生平均成績  　　✧不同班級男生及女生平均成績  　　✧多益成績各成績區間落點的人數 　　✧計算投籃大賽的中位數與眾數  　　✧列出段考總分前三名及後三名分數  　　✧將全班段考成績由大到小排名  　　✧投籃機高手團體賽  　　✧IQ智商表現水平描述 　　✧輸出各種考試科目最高分及最低分  　　✧旅遊地點問卷調查  　　✧不同摸彩獎品組合可能的總數  　　✧不同密碼字母排列的可能總數   　　【資料存取與資料庫函數】 　　✧統

計旅遊地點的參加人數  　　✧找尋招生最好的學校及季別  　　✧將多個符合條件的欄位進行加總 　　✧考試的及格標準百分比制定 .4-9 　　✧給定學生的成績表現評語  　　✧以VLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格 　　✧以HLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格 　　✧傳回指定參照的資料內容應用 　　✧軟體授權價目表查詢  　　✧以INDEX及MATCH軟體授權費用查詢  　　✧彙總平均分數、前3名及倒數3名分數   　　【日期與時間函數】 　　✧將生日取出年月日三種資訊  　　✧食品保鮮期追蹤  　　✧建立同仁的出生年月日基本資料 　　✧記錄各年度全馬平均時間  　　✧同仁虛

歲年齡計算  　　✧同仁年齡計算到月份  　　✧吃到飽自助餐平日及假日收費表 　　✧軟體開發時間表實際工作日  　　✧軟體開發專案付款日  　　✧實習工作體驗日申請計畫  　　✧設定軟體試用到期日  　　✧全馬平均時間計算時、分、秒三欄位資訊   　　【字串函數】 　　✧CHAR與CODE函數應用  　　✧線上軟體登入帳號的大量生成  　　✧FIND()函數的各種不同實例  　　✧從識別證文字取出欄位資訊  　　✧以國字表示貨品金額  　　✧將姓名首字大寫、國籍全部轉換為大寫  　　✧快速變更新舊產品編號與名稱  　　✧各種TEXT()函數的語法實例  　　✧候選人看好度  　　✧合併來自多個

範圍和/或字串的文字  　　✧TEXTJOIN函數應用範例1 　　✧TEXTJOIN函數應用範例2   　　【財務與會計函數】 　　✧購屋準備─零存整付累積頭期款 　　✧計算每期償還的貸款金額  　　✧儲蓄型保單利率試算 　　✧試算投資成本 　　✧貸款第一個月的償還本金的試算 　　✧貸款第一個月的償還利息的試算 　　✧達到儲蓄目標金額所需的期數 　　✧保險單淨值計算  　　✧傳回現金流量表的淨現值  　　✧評估儲蓄險的效益  　　✧已償還的貸款本金  　　✧機動利率定期存款的本利和   　　【資料驗證、資訊、查閱與參照函數】 　　✧全形的電話轉換成半形 　　✧限定密碼不可少於8位 　　✧不允許

重複收集相同的單字  　　✧由購買次數來判斷是否為老客戶 　　✧IS系列函數綜合應用  　　✧ROW/COLUMN函數綜合運用  　　✧ROWS/COLUMNS函數綜合運用  　　✧TRANSPOSE函數綜合運用 　　✧網站超連結功能實作 　　✧CELL函數綜合運用 　　✧查看Excel不同的類型編號所取得的訊息 　　✧不同資訊類型文字的回傳結果  　　✧不同引數值的TYPE 函數回傳結果  　　✧實測OFFSET不同引數值的回傳結果  　　✧實作SHEET/SHEETS兩者間的差別  　　✧FORMULATEXT函數不同引數的不同回傳結果  　　✧ADDRESS函數不同引數的回傳結果  　　

✧從類別編號自動填入書籍的類別名稱   　　【綜合商務應用範例】 　　✧運用填滿方式來填入員工編號  　　✧以自動加總計算總成績  　　✧計算成績平均  　　✧排列員工成績名次  　　✧建立員工成績查詢表  　　✧顯示合格與不合格人數 　　✧使用名稱管理員 　　✧使用「範圍名稱」運算 　　✧設定表首日期 　　✧自動顯示異常資料 　　✧動態月份表單製作

比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果

為了解決bmi計算年齡的問題，作者吳勻 這樣論述：

機器學習在生物醫學領域中的醫學影像有不少成功的研究，特別是癌症檢測。然而基於基因體數據去發掘與疾病相關的單核苷酸多型性 (single nucleotide polymorphism, SNP) 的能力，尚未有系統性地評估機器學習是否優於傳統全基因組關聯性分析 (genome-wide association study, GWAS)，一個原因是機器學習需要電腦內存來進行龐大的運算；另一個原因則是大多數SNP無法提供與疾病相關的訊息，導致機器必須從基因組上的低密度訊息中學習。為了解決這個問題，我們首先使用臺灣人體生物資料庫的Affymetrix genotyping array 6.0資料對

肥胖表型（病例樣本 = 1457人，對照樣本 = 7510人）進行全基因組關聯性分析，並使用邏輯斯迴歸校正性別、年齡和前十個主成分 (principal components, PCs)。接著為了克服機器學習的運算限制，我們使用GWAS篩選出的前1000個與肥胖顯著相關的SNP輸入六種不同的機器學習演算法：單純貝氏 (naïve bayes)、懲罰性邏輯迴歸 (penalized logistic regression)、支持向量機 (support vector machine, SVM)、極限梯度提升 (extreme gradient boosting)、隨機森林 (random for

est, RF)和深度神經網路 (deep neural network, DNN)。為了量化哪個結果較好，我們將每種模型的前100個最佳學習的SNP對應到它們的基因位置，計算基因所對應之蛋白質數量與蛋白質和蛋白質交互作用總數，並且假設模型越好就會識別出越多富含該疾病的蛋白質途徑。在對每種算法進行10倍交叉驗證後，發現與GWAS相比機器學習識別出更多的蛋白質和蛋白質-蛋白質交互作用，指出機器學習是有可能超越GWAS的。在最後一節中，我們建構了一個卷積神經網絡 (CNN) 與GWAS和隨機森林 (RF) 進行比較，以研究通過one hot encoding簡化基因數據後，機器學習是否可以有效地汲

取特徵。結果指出CNN可以汲取到特徵而做出高準確度的預測分類：最佳模型有相對低的test loss為0.332，準確度高達0.895。此外我們也發現CNN與RF皆具有很高的準確度，而挑選出來的高貢獻SNP則不盡相同。從這個結果我們可以知道，機器學習具有更快、更準確地分析基因組數據的潛力，可以應用於全基因組定序資料和疾病之間的關聯性研究。