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我的慢療之路：拒絕沒有靈魂的醫療，一場追求醫者初心的朝聖之旅

為了解決小工具箱的問題，作者VictoriaSweet 這樣論述：

　　慢療，指的不是時間的慢， 　　而是一種對病人的細心觀察與理解，是一種冷靜、有條理的循序漸進， 　　也是當醫生與病人面對面相視而坐的一種互相療癒。 　　疾病的療癒不是靠神乎其技，而是需要時間── 　　因應身體和資料需要時間，正確的診斷和治療也需要時間。 　　「舒默先生坐在檢查台上，他一開口就說，他有一個禮物要送我。他從一個棕色紙袋裡取出一個玻璃罐，罐子裡裝著朦朧的液體，我看到裡面浮著一大塊組織，那是他的動脈瘤……我看著那個東西，它看起來像一團不規則的團塊。但是你仔細思考的話，那其實是一個生命。直到今天，我仍在思考它意味著什麼，代表著什麼。」 　　全球正在興起一股「慢療運動」！這種全

新看待身體與健康的方式，企圖結合快與慢的醫療系統。醫生不僅應該是個熟練的技師，從各種線索追根究柢病人痛苦的根源；醫生也應該是個園丁，自問是什麼阻礙了患者本身的自癒力，再幫患者移除阻礙。 　　得獎作家史薇特醫生深諳這個道理，因為她在卓越的職涯中學習及經歷了這一切。她在書中娓娓道出一個又一個令人難忘的動人故事。故事中的老師、醫生、護士和病人幫她體悟了慢療之道，使她不僅成為慢療界的先驅，也成為激勵大家參與的靈感來源。 　　史薇特醫生帶我們瞭解，醫療既是一門技藝，也是一門科學，更是一門藝術；醫療也是人際的、私密的，甚至是精神的。醫療工作需要得來不易的智慧累積，那是演算法所無法取代的。那是以一種真正

有成效、有效率、充滿人性又永續的療癒方式，用來融合「快」與「慢」。 名人推薦 　　王浩威  （精神科醫師） 　　林文源  （國立清華大學通識教育中心教授） 　　林益仁  （臺北醫學大學醫學人文研究所所長） 　　徐超斌  （急診室醫生） 　　鄭凱云  （知名主播／健康2.0主持人） 　　專業推薦 各界讚譽 　　「令人驚嘆……真摯動人……細膩而深刻……醫療從業人員可以從史薇特這本書中學到照護患者最重要的課題：『做出正確的診斷，幫患者移除不必要的藥物、副作用和不良反應，以及運用大量的時間。長遠來看，如此省下的支出遠比花費的成本還多。慢慢來，但效果更好。』《紐約時報》書評 　　「考慮進醫學院

或正在攻讀醫學院的人都該拜讀這本書，其實其他人也該看……史薇特這本書是她慢慢找到終生志業的回憶錄。書中不只談如何學習懸壺濟世，也談如何開創生命……她的醫師養成歷程遠比任何爭論式的宣言更加動人。」《大西洋月刊》（The Atlantic） 　　「史薇特透過病患的動人故事，以及她在醫學院求學的經歷，探索她如何找到一種慈悲的醫療照護方式。這是排解當今一大熱門議題的詳盡指南。」《好當家》（Good Housekeeping） 　　「這是對一種更人道的療癒體系做出熱情的呼籲，對醫療從業人員或患者來說都是難能可貴的好書。」《舊金山紀事報》（San Francisco Chronicle） 　　「針對

當前那種犧牲療癒、只講效率的專橫療法，史薇特提供了另一種替代方案。」聖塔克魯茲的《美好週報》（Good Times） 　　「優美動人……史薇特行文明晰直率，字裡行間洋溢著溫情與智慧。從開篇就緊緊扣住讀者的心弦，一開始即提到其父親住院並與死神擦身而過的揪心經歷……她以冷靜明晰的方式帶大家瞭解，當醫療照護只講求經濟而不再是使命，充滿訴訟而毫無尊重時，我們因此失去了什麼。我們只能祈禱史薇特不是在荒野中吶喊的先知。」《聖雲遊客》（St. Cloud Visitor） 　　「故事精彩動人……讀來令人不忍釋卷……患者可以從這位良醫的溫馨、親切、博學的療法中獲得慰藉。」科克斯書評（Kirkus Revi

ews） 　　「這是醫療照護者都該聽取的完善建議。專業人士和普羅大眾都會受到這本好書的吸引。」圖書館雜誌（Library Journal）  

小工具箱進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決小工具箱的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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鉛筆素描的訣竅

為了解決小工具箱的問題，作者飛樂鳥 這樣論述：

這本素描「干貨」的最大特點，它集合了飛樂鳥全部頂級畫師，經過2年心血才創作而成的，專門為喜歡畫畫的朋友真正從零開始掌握一門技術。這本書也是飛樂鳥所有素描作品中最有分量的，也是最權威的，看這一本就夠了。不用麻煩你，也不需要你有多大天賦，只要你動動手，跟着思路走，不知不覺中就能學會。在所有的畫畫里面，鉛筆素描是最基礎的，也是最容易同時又是最難的，要打好基礎、隨心所欲畫出成熟的作品，就要掌握最基礎的素描技巧。本書就是從基礎的線條開始，一步步引導你畫線描，了解透視原理，掌握對象光影，再到畫組合圖形，設計高級場景，動動你手里的筆，一本書看下來就能讓你成為素描高手。飛樂鳥，國內新生代插畫家，80后漫畫師，

擅長Q版、小清新、溫情治愈系等多種繪畫風格，具有深厚的繪畫功底和多樣的繪畫表現形式，創作有《花之繪》、《貓咪繪》、《色鉛筆的故事》、《1000種可愛圖案，一學就會的簡單鉛筆畫》、《色鉛筆的溫情手繪》、《飛樂烏的手繪時光》系列等50余種具有創新概念的作品，長期榮登當當網、亞馬遜、新華書店等同類書暢銷榜。其代表作均已授權到港台地區出版發行。 第一章 認識與觀察是畫好素描的基本要點 1 向你的素描朋友問好 1.4 我們所擁有的工具 1.2 透過眼睛認識素描 1.3 腦海中的輪廓 1.4 什麼是黑白與光影 2 素描的表現方式 2.1

概述 2.2 不同畫紙的繪畫表現 2.3 橡皮的繪畫表現 2.4 不同畫筆的繪畫表現 2.5 些特別的作畫方式 2.6 用這些訣竅來畫畫 3 鉛筆作畫 3.1 削鉛筆的方法 3.2 筆觸的表現效果 3.3 試着臨摹大師的畫作第二章 結合結構素描，深入分析透視及透視原理 4 線條與結構 4.1 素描的構圖 4.2 素描的結構 4.3 以線為主的表現技法 4.4 單體透視與多個物體透視 4.5 以結構為主的表現技法 4.6 以線面結合為主的表現技法 5 透視的原理

5.1 透視的形成和概念 5.2 平行透視 5.3 成角透視 5.4 散點透視與焦點透視 5.5 圓的透視 5.6 幾何體組合 6 光影與氣氛 6.1 有光影便有了體積 6.2 光影與塊面 6.3 陰影和色調 6.4 影子的邊緣 6.5 明暗對比作畫 6.6 影子的妙用第三章 輕松運用素描作畫的訣竅 7 繪制簡單的小物 7.1 灌木叢里的蘑菇 7.2 收藏的扣子 7.3 漂流瓶 7.4 復古相機 7.5 鐵皮打火機 7.6 切開的多汁水果 7

.7 牛仔短褲的背面 7.8 凋零的向日葵 8 靜物組合的繪制 8.1 唱片與留聲機 8.2 廚房調料架 8.3 日式酒具組合 8.4 手袋里的小物 8.5 棒球手套 8.6 咖啡與研磨器 8.7 便攜小工具箱 8.8 藤墊上的仙人掌 9 小場景的繪制方法 9.1 傍晚時的河邊 9.2 眺望遠處的房頂 9.3 遠處的橋梁 9.4 林中小屋 9.5 街角咖啡館

與小學中年級學生共築幸福的英語話劇社團之教師自我研究

為了解決小工具箱的問題，作者葉欣 這樣論述：

這本「自我研究」的研究論文，是身為國小英語話劇社團的指導教師以自我探究做為行動實踐。研究者於初任於英語話劇社團教師時，在前期課堂中所經歷的挫敗、衝突與矛盾，召喚出我生命經驗裡「幸福」的原形。 以研究者個人生命作為研究主體時，研究者藉由自我敘說之方式還原自我、原生家庭在社會脈絡下的行塑歷程；研究者也藉由省思札記、影音資料等多樣資料做為研究自我的工具。研究者針對自我成長與原生家庭之經驗的建構，取自Clandinin和Connelly（2000）提出進行敘說探究時三度敘說探究空間（three-dimensional narrative inquiry space），也就是以過去、現在和未來的連續

性（continuity）、人和社會的互動性（interaction）、情境的場域性（situation）為三個向度。研究者以敘說、書寫、觀看與反映，使得研究者有機會「重構」、「解構」及「再重構」詮釋幸福形塑的歷程。 研究者經由爬梳過自我的生命經驗，並遷移幸福感至話劇社團的課程與學生。研究者持續梳理深埋於研究者意識內的教學哲學【共築幸福】，是如何與學生還有話劇社團課程進行交互作用，以期待自己勾勒出幸福感與教學哲學之間的意義與關係。 在本研究的結尾，研究者透過上述歷程，將自我生命經驗凝住，並試著從自我/社會結構中端詳地反覆觀看，歸結幸福感在自我、教育、社會層面的意義與價值。也因著研究歷程中邀

請他人成為研究中的一部份，研究者在其過程中體悟到自身從「被枷鎖捆綁」的心理狀態，逐漸蛻變為一種「釋然的自我和解」的狀態，並強調本研究模型所帶來的個人成長以及專業成長是研究者珍貴的資產。