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黃玟君的觀念英文閱讀1：從看懂句子開始〔全新增訂版〕

為了解決routine中文的問題，作者黃玟君 這樣論述：

博客來語言學習類「年度之最」，熱銷10年全新改版！ 教你掌握讀英文最基本、最重要，卻最多人忽略的觀念： 「一個句子只有一個主詞、一個動詞！」 觀念正確，就算句子再複雜也能一看就懂！   　　「單字都看得懂，連在一起變成句子就一片混亂！」 　　「看完句子抓不到重點，只好從頭再看一次，花了很多時間！」 　　「想搞清楚句子裡的每個單字和文法，結果讀得很慢，也愈來愈沒興趣！」   　　本書作者黃玟君老師於國立台灣科技大學應用外語系任教多年，時常擔任國高中英語教學研習講師、受邀為企業開設英語進修課程。她觀察到，國人明明學了英文多年，卻還會有上述的困擾，多是出在學習觀念不正確，以至於出現「不斷背單字、

卻看不懂句子」的情況。 　　 　　本書的目標就是破解這些英文閱讀困境，從最核心的觀念「一個句子，只有一個主詞、一個動詞」出發，不論句子多長、多複雜，都可以運用這個原則，快速讀懂句子的重點，從此改造你的閱讀力！   　　一個句子只有一個主詞、一個動詞！ 　　每個英文句子都只能有一個主詞、一個動詞，其餘內容都是用於修飾、補充的「廣義形容詞」。舉例來說：   　　The girl in a beautiful red dress likes me. 　　The girl wearing a beautiful red dress with a lovely smile likes me.   　　這

兩個句子的主詞都是The girl（那個女孩）、動詞是likes（喜歡），雖然兩句各有修飾「女孩」的內容，但重點都是：The girl likes me.（那個女孩喜歡我。）只要找出句子的「主詞 + 動詞」，就已經掌握了句子的意思，閱讀內容再多、句型再變化也不怕！   　　跳躍式閱讀，英文別再逐字看！ 　　聰明的讀英文方式，不是由左而右一字一字前進的「線性閱讀」，而是「跳躍式閱讀」──聚焦句子的主詞、動詞，迅速掌握重點。你可以現在試試看：   　　After 10 years on the run, the criminal was apprehended by the police duri

ng a routine traffic stop.（逍遙法外十年的罪犯在警方一次例行的交通臨檢中被逮捕。）   　　如果你快速掃過這個句子，能夠一眼看出主詞是the criminal（罪犯）、動詞是was apprehended（被逮捕），就算沒有細讀每個字，也會立刻知道：「有個罪犯被逮捕了！」   　　用這樣的方式熟練跳躍式閱讀，聚焦重點、節省時間，不論在日常生活、考試、職場都能提高閱讀效率，把時間花在刀口上！   　　速度快、閱讀量增加，英文自然變好！ 　　黃玟君老師分享自己學英文時，如何從「隨時都想查文法書確認句型」轉變成「放下文法細則、駕馭語言」的過程，建議讀者不用過度追究文法，反而

應該掌握讀懂英文的訣竅，就能省下時間大量閱讀，讓英文實力像滾雪球一樣，不斷累積，快速增加！   　　適用讀者 　　強力推薦給以下讀者： 　　■ 單字看得懂，連成句子就一片混亂的英文初學者 　　■ 每天要看大量英文資料，時間就是金錢的上班族 　　■ 考試分秒必爭，閱讀速度愈快愈好的英文檢定考生   　　找出「主詞 + 動詞」，你的閱讀視角從此不一樣！   本書特色   　　主詞 + 動詞 + 廣義形容詞，拆解所有英文句子！ 　　本書將英文句子分解成「主詞」、「動詞」、「廣義形容詞」，並以皇后、國王、僕人作為比喻，透過輕鬆易懂的方式，引導讀者熟悉句子的組成。   　　140則例句分析，反覆訓練找主

詞、動詞的能力！ 　　全書共收錄140則例句分析，讓讀者運用書中所學，分析不同的英文句型，訓練找出「主詞 + 動詞」的能力，掌握句意的精準度。   　　熟練跳躍式閱讀，從看懂句子開始！ 　　全書不斷提醒讀者透過「跳躍式閱讀」，快速聚焦句子重點。文章由句子組成，如果能精準掌握句意，就能進而了解文章內容，確實提升閱讀力。

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以疾病不確定感理論發展整合性心動健康網路照顧模式提升心房顫動病人因應策略之成效探討

為了解決routine中文的問題，作者謝慧玲 這樣論述：

正文目錄正文目錄『表』目錄 IV『圖』目錄 V『附錄』目錄 VII中文摘要 VIII英文摘要 X第一章 緒論 1 第一節 研究背景、動機及重要性 1 第二節 研究目的 7第二章 文獻查證 8 第一節 心房顫動疾病簡介 8 第二節 疾病不確定感理論 15 第三節 疾病不確定感相關研究 22 第四節 整合性健康網路照顧模式的發展及運用 31第三章 研究架構與假設 36 第一節 研究架構 36 第二節 研究假設 37 第三節 名詞界定 38第四章 研究方法與過程 43 第一節 研究設計 43 第二節 研究對象及場所 45 第三節 研究工具 46

第四節 研究工具之信效度檢定 52 第五節 研究過程 59 第六節 研究倫量 63 第七節 資料處理與統計分析 64第五章 研究結果 66 第一節 心房顫動病人的基本屬性68 第二節 心房顫動病人的症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前後測情形 76 第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之成效 85第六章 討論 107 第一節 心房顫動病人的基本屬性現況分析 108 第二節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人症狀困擾之成效 111

第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病知識之成效 113 第四節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人社會支持之成效 115 第五節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病不確定感之成效 117 第六節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人因應策略之成效 119 第七節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人心理困擾之成效 121 第八節 研究限制 124第七章 結論與建議 125 第一節 結論 125 第二節 建議 127參考文獻 129附錄 141『表』目錄表1. 資料處理

與分析 65表2. 心房顫動病人之人口基本屬性 70表3. 心房顫動病人的疾病特性 74表4. 心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前測與後測結果 83表5. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人症狀困擾改變之成效 86表6. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人疾病知識改變之成效 89表7. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人社會支持改變之成效 92表8. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人疾病不確定感之改變成效 95表9. 以GEE方法探討整合性心動健康網路

照顧模式對於心房顫動病人因應策略改變之成效 98表10. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人心理困擾改變之成效 103『圖』目錄圖1. 不確定感理論架構 21圖2. 研究架構圖 36圖3. 研究設計 44圖4. 流程圖 67圖5. 兩組在第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 87圖6. 兩組在心房顫動知識量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 90圖7. 兩組在醫療社會支持量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 93圖8. 兩組在中文版Mishel疾病不確定感量表平

均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 96圖9. 兩組在簡易因應量表之應對因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 99圖10. 兩組在簡易因應量表之迴避因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 100圖11. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 104圖12. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之焦慮次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 105圖13. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之憂鬱次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 106『附錄』目錄附錄一

心房顫動病人基本屬性量表 附錄一附錄二 第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表 附錄二附錄三 心房顫動知識量表 附錄三附錄四 醫療社會支持量表 附錄四附錄五 中文版Mishel疾病不確定感量表 附錄五附錄六 簡易因應量表 附錄六附錄七 醫院憂鬱焦慮量表 附錄七

AI 2041: Ten Visions for the Future

為了解決routine中文的問題，作者Lee, Kai-Fu,Qiufan, Chen 這樣論述：

─────科學 + 科幻───── AI趨勢專家李開復 × 全球華語科幻星雲獎得主陳楸帆 聯手創作20年後的美麗AI新世界 李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像 秉持以人為本的態度，懷抱人類獨具的智慧，貼近技術的未來 　　AI時代已經開啟。在我們面前，機遇與挑戰並存。 　　如AI與人性特質如何共存等諸多課題，都需要深入探索和思考。──李開復 　　想要創造什麼樣的未來，就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆 　　．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？ 　　．如何應對未來的職場挑戰？ 　　．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？ 　　．如何教導下一代適應人類與AI共存的新

社會？ 　　．面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰，我們如何抉擇？ 　　AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，能把人類從日常工作中解放出來。 　　不過，AI也會帶來無數挑戰和風險，例如演算法偏見、安全隱患、深度偽造、對隱私資料的侵犯、對自主武器的使用，以及取代人類員工等。不過，這些情況並非AI主導造成的，其根源在於惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。 　　全球AI領軍人物李開復最關切的是，AI正飛速發展，人類的未來將通往何方？他放眼20年後的新世界，架構10幅「技術藍圖」，再由科幻小說家陳楸帆據此構思10個故事。虛構的敘事與非虛構的科

技評論完美結合，展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。 　　歡迎來到2041！   (中文簡介來自天下文化出版《AI 2041：預見10個未來新世界》書籍介紹) 　　How will artificial intelligence change our world within twenty years?   　　“This inspired collaboration between a pioneering technologist and a visionary writer of science fiction offers bold and urgent insights.”

—Yann LeCun, winner of the Turing Award; chief AI scientist, Facebook 　 　　“Amazingly entertaining . . . Lee and Chen take us on an immersive trip through the future. . . . Eye-opening.”—Mark Cuban 　　AI will be the defining development of the twenty-first century. Within two decades, aspects of dail

y human life will be unrecognizable. AI will generate unprecedented wealth, revolutionize medicine and education through human-machine symbiosis, and create brand-new forms of communication and entertainment. In liberating us from routine work, however, AI will also challenge the organizing principl

es of our economic and social order. Meanwhile, AI will bring new risks in the form of autonomous weapons and smart technology that inherits human bias. AI is at a tipping point, and people need to wake up—both to AI’s radiant pathways and its existential perils for life as we know it. 　　In this pr

ovocative, utterly original work, Kai-Fu Lee, the former president of Google China and bestselling author of AI Superpowers, teams up with celebrated novelist Chen Qiufan to imagine our world in 2041 and how it will be shaped by AI. In ten gripping short stories, they introduce readers to an array o

f eye-opening 2041 settings, such as: 　　• In San Francisco, the “job reallocation” industry emerges as deep learning AI causes widespread job displacement 　　• In Tokyo, a music fan is swept up in an immersive form of celebrity worship based on virtual reality and mixed reality 　　• In Mumbai, a teen

age girl rebels when AI’s crunching of big data gets in the way of romance 　　• In Seoul, virtual companions with perfected natural language processing (NLP) skills offer orphaned twins new ways to connect 　　• In Munich, a rogue scientist draws on quantum computing, computer vision and other AI techn

ologies in a revenge plot that imperils the world 　　By gazing toward a not-so-distant horizon, AI 2041 offers urgent insights into our collective future—while reminding readers that, ultimately, humankind remains the author of its destiny. Kai-Fu Lee is the CEO of Sinovation Ventures and New York

Times bestselling author of AI Superpowers. Lee was formerly the president of Google China and a senior executive at Microsoft, SGI, and Apple. Co-chair of the Artificial Intelligence Council at the World Economic Forum, he has a bachelor’s degree from Columbia and a PhD from Carnegie Mellon. Lee’s

numerous honors include being named to the Time 100 and Wired 25 Icons lists. He is based in Beijing. Chen Qiufan (aka Stanley Chan) is an award-winning author, translator, creative producer, and curator. He is the president of the World Chinese Science Fiction Association. His works include Waste

Tide, Future Diseases, and The Algorithm for Life. The founder of Thema Mundi, a content development studio, he lives in Beijing and Shanghai.

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決routine中文的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。