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氣的樂章 (二十周年紀念全新修訂版)

為了解決千變萬化相似的問題，作者王唯工 這樣論述：

　　【二十周年紀念全新修訂版 收錄珍貴手稿照片】 　　氣血共振理論先行者  脈診奠定醫理未來  　　美國約翰霍普金斯大學生物學物理博士 王唯工教授 35年科學脈診心血精華 　　改寫近代西方血循環理論  重新定位中醫氣與經絡共振的科學脈絡   　　中醫聖經《黃帝內經》以降，最重大的科學突破； 　　結合物理與生理，理解氣與經絡共振的科學本質，破解中醫把脈的偉大之謎！ 　 　　氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　 　　西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是這項醫

學史上的重要突破並非新發現，中醫三千年前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。   　　透過本書，將可以了解以共振理論為基礎的脈診觀點： 　　◆氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　　◆經絡、穴道與器官如何形成共振網路。 　　◆以共振觀點看循環系統結構與功能。 　　◆中醫如何治療循環的病。 　　◆脈診如何定位病灶。 　　◆中藥和脈診如何相輔相成。 　　◆由脈診觀點看日常保健。   　　本書作者王唯工教授以共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作就像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現

代科學證明了中國古人的智慧，並且利用脈診儀分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，更是朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　我們的十大死因大都與循環有關。西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是，這項醫學史上的重大突破並非新發現，中醫三千前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。本書作者根據共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現代科學證明了中國

古人的智慧，並且利用新式儀器還能分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　關於「中醫科學化」，長久以來，一直存在著幾派不同的聲音。有一群人將科學化解釋為西醫化，認為中醫落後於西醫，不屑於氣與經絡的科學化研究。還有一種人認為中醫本身即是科學的，不需再於此多作辯證，應思考中醫本身的優勢，以中醫的思維來思考中醫的未來。當然，也有一群科學家，不論主客觀的條件如何，在相信中醫的信念下，默默地為中醫的科學證據和解釋努力著。   　　在這當中，最具劃時代意義的，當屬王唯工教授的論述。    　　當其他人仍找不出脈搏與生理現象的關聯時，王教授以壓力和共振

理論來類比血液在人體中的運作，成功地突破了困境，不僅為長久以來破綻百出的西方循環理論找到一個新出口，也為中醫建立了一套現代化語言。此外，王教授基於共振理論發展出的「經絡演化論」──DNA提供成長的材料，經絡提供生長的能量──也預示了生物演化研究下一波的契機。   　　王教授的理論與中醫的精神極為契合，並且能夠數量化與公式化，是先前倡導中醫現代化、科學化者所未達到的。他找到了一個讓中醫以科學語言溝通的方法，提供一種角度，讓不懂中國傳統文化思維的對象，也能理解中醫，理解「氣」、「經絡」、「陰陽五行」……之於人體的意義。    　　當然它必然將面臨典範、觀念、臨床以及時間的考驗與修正，甚至必須面對一

些非理性與教條式的反對。但是一個以中國文化為根基，卻又吸收了最先進的西方科技手段的創新理論，很可能將對二十一世紀的生命科學（如病理、胚胎、復健……）等各領域，產生革命性的影響。   專文推薦 　 　　臺大榮譽教授 李嗣涔  　　古典針灸派傳人、《經絡解密》系列書作者 沈邑穎 　　衛生福利部中醫藥司司長 黃怡超（按姓氏筆畫序）

千變萬化相似進入發燒排行的影片

銅質導線燃燒熔珠之研究

為了解決千變萬化相似的問題，作者王評 這樣論述：

綜觀國內外住宅火災事故的成因類型當中，電氣火災事故之因素，所佔比例居高不下；而電氣火災事故又以電線短路所引起之火災的因素為最大之成因。因為火場的環境因素千變萬化，使得調查鑑定結果的難度加大，致使影響最終的鑑定結果。 本研究將以多種模擬外部熱源情境，經實際燃燒未通電之各種式樣線徑規格的銅質電線後，取為樣品透過數位顯微鏡觀察其所形成的熔痕形狀、熔珠形態，做銅質電線未通電受燒後所形成之熔痕分析為主。另將以直流(DC)電焊機、交流(AC)電焊機模擬家用通電之情境，經觸碰短路、過負載短路、無負載受燒短路後的實驗樣品，透過數位顯微鏡觀察其所形成的熔痕形狀、熔珠形態的熔痕分析為輔，再將之與各

國文獻比對並詳加記錄。期許實驗結果所建立的樣品檔案資料，能提供相關領域研究人員做為有效益之參考依據。 研究實驗結果顯示：因實驗方法與實驗環境設定不同，銅質電線在通電受燒與未通電受燒的樣品，經與國內外之文獻分析比對後，部分樣品其外觀熔痕形狀及氣孔孔隙大小、深淺多寡，與文獻記載吻合。另於未通電受燒的樣品分析比對中，外部熱源以氧氣乙炔受燒銅質電線，在三種溫度模式實驗下皆會形成熔珠。緩升溫與快速升溫二種模式受燒熔斷後之銅導線所形成的熔珠，其外觀形態二者非常的相似；而在瞬間高溫受燒熔斷後的銅質電線也會產生熔珠，但是產生的樣品數較少，究其原因，應是瞬間高溫因為是氧化焰燃燒，其氣體噴流度比較強，而將高

溫銅液噴離，以至於較少有熔珠狀態之呈現。 固此：銅質電線在熔斷後，其熔斷點亦或是熔斷截面處及被燒熔之線體，是否會形成熔珠，與銅導線是否通電或無通電並無正相關因素；銅導線在熔斷後，其熔斷點亦或是熔斷截面處是否會有熔珠的形成，跟溫度的高低應該會有比較大的正相關的因素。

時光小學四：暴龍爸爸回來了

為了解決千變萬化相似的問題，作者王文華 這樣論述：

＝當四分五裂的家終於團圓，我們就能獲得幸福了嗎？＝ 金鼎獎作家王文華 ╳ 書展大獎雙冠插畫家貓魚 共同打造的《時光小學》．中年級篇第二彈──讀者敲碗上市！ 　　暴龍頭升上四年級後，爸爸也從「那裡」回來了，梅拉拉立刻昭告天下： 　　「暴龍爸爸從監獄出來了！」 　　我才懶得理她……但是，阿媽覺得很丟臉。原本，我很期待爸爸回家的，可是，出獄後的爸爸找不到工作，只知道喝酒；阿媽每天撿回收來賣，還要被隔壁阿姨罵「把蟑螂老鼠帶回家」。在學校裡，有的同學不敢和我對到眼，有的遠遠看到我就繞路，好像我的身上有細菌。 　　 　　他們都說，我是「壞人的兒子」…… 　　大家看到的是： 　　暴龍頭的家，在

他國小一年級時就已經四分五裂，爸爸和媽媽都暫時離開了家，剩下阿媽帶著他生活。爸爸出獄後，卻陷入失業、酗酒、情緒暴躁的漩渦；原本不算富裕的暴龍頭家，現在只靠著阿媽撿回收餬口。 　　低年級時，同學眼中的暴龍頭總是劍拔弩張，遇到不開心的事只懂得「動手動腳」；和同學一起到千金小姐梅拉拉家玩，卻因為身上的味道不大好聞，被拒於門外，而且口罩戴了好多天都不換！ 　　但是這些⋯⋯都不是暴龍頭願意的，而是環境不容許他有其他選擇。 　　大家不知道的是： 　　功課不好、在學校裡常「出問題」的暴龍頭，其實早早就開始承擔起照顧家人的責任。 　　他知道在阿媽傷心的時候，只要把頭靠在她的肩上，阿媽就沒事了。 　　他對

爸爸很寬容，只要爸爸認真想要嘗試新的工作，他都會給爸爸最大的鼓勵、和爸爸一起努力。 　　他對媽媽很體貼，即使別人覺得媽媽做事、說話「憨慢」，他還是最喜歡媽媽了。 本書特色 　　【認識非典型的家庭樣貌】 　　俄國作家托爾斯泰的名著《安娜．卡列尼娜》在開場白曾說：「幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。」作者帶領讀者從更生人家庭孩子的視角出發，看到家人面臨的困境、周遭鄰里的不友善，及孩子在校園裡受到的不公平對待。 　　【藉由故事，學習同理】 　　暢銷作家王文華老師於小學執教31年，回顧過往遇到的辛苦家庭與孩子，以其為原型，透過舉重若輕的詼諧敘事，試圖化解因「不理解」而產生的歧視和排擠

，用同理和溫柔好好「接住」那些向下墜落的孩子。 　　【透過付出，創造幸福】 　　「世事千變萬化，幸福需要自己去追求，建構在想像裡的美滿來得太輕易，幻滅得也就特別容易；只有捲起袖子，為自己的家貢獻心力，我們的『家』才會完整與強大。」——王文華 名人推荐 　　「跟實際法律個案相比，像暴龍頭這樣的孩子，要何等幸運，才能在同學間活出自我，沒有離開光的照拂走到陰影底下。」 　　◥執業律師．《家事法官沒告訴你的事》作者◤楊晴翔．專文導讀推荐

基於YOLO模型的時尚圖像物件辨識研究

為了解決千變萬化相似的問題，作者李佳芳 這樣論述：

在這電子商務已十分成熟的時代中，目前時裝電商業者，皆已積極導入人工智慧來進行轉型與優化，除了瞄準顧客需求，快速掌握消費者喜好以增加公司營收外，另一部分，亦可經由系統與技術的提升，來達到更好的用戶體驗。然而，時尚服裝的風格、用途、剪裁等千變萬化，故電商業者若要快速進行服裝物件辨識，其實為一大難題。本研究針對W公司所提供之圖像數據樣本，期望透過YOLO模型來快速進行商品物件識別，並建立一個服裝物件辨識模型，提供服裝電商業者物件識別之參考，進而奠定該公司未來系統的整合基礎。在圖像資料部分，所有的圖像樣本皆為女性服飾圖像，並且圖像皆非專業攝影師所拍攝，因此整體資料包含了許多不同背景、角度與跨姿勢的圖

像。選擇辨識目標物件共分為4大類別，面對此種較大眾化的圖像資料集，其辨識度會比僅有單一物件圖像還要困難外，在服裝表現上，該資料集的各類物件是同時包含了不同的款式於其中，不同物件類別所包含的子項物件萬一與其它類別的某項子項物件十分相似時，便容易造成辨識錯誤，因此整體的辨識度更為複雜。針對W公司的圖像數據樣本，本研究首先進行清理數據再個別對其物件目標作資料擴充，以解決小型服裝電商公司資料不足的問題。最後，使用物件偵測模型(YOLOv3)來完成物件辨識之目的。研究結果顯示物件偵測部份mAP測得結果為45.67%，而物件辨識則可達8成以上結果皆被辨識正確。