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綜合以上兩點英文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃俊傑寫的 深叩孔孟 和丁志仁,曲智鑛的 讓孩子做學習的主人：自主學習典範親師指南都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自聯經出版公司 和商周出版所出版 。
國立暨南國際大學 諮商心理與人力資源發展學系輔導與諮商研究所 蕭富聰所指導 吳秉霖的 實踐非單一伴侶制度男同志之成人依附關係與愛情關係滿意度的相關研究 （2021），提出綜合以上兩點英文關鍵因素是什麼，來自於男同志、開放式關係、知情同意的非單一伴侶制、成人依附風格、愛情關係滿意度。
而第二篇論文國立臺灣大學 臨床醫學研究所 黃瑞仁、林隆君所指導 黃冠智的 以電腦視覺強化心臟超音波測量整體縱向形變之信度 （2020），提出因為有 左心室整體縱向形變、斑點追蹤分析、癌症治療相關的心功能障礙、可解釋人工智慧、電腦視覺的重點而找出了 綜合以上兩點英文的解答。
深叩孔孟
為了解決綜合以上兩點英文 的問題，作者黃俊傑 這樣論述：
如果孔孟生活在我們的時代， 他們對21世紀的重大問題與挑戰，會提出什麼看法？ 孔孟對變動劇烈恍如漩渦的21世紀， 特別是處於新冠病毒肆虐的現代人， 會以何種倡議，讓人的「自我」能夠安身立命， 在黯兮慘悴中仍能持守「不動心」的境界？ 孔孟思想是中華文化的主流思想，也是我們現代人從事各種思考，包括政治、社會、經濟、文化、個人生命等面向的重要文化資源。中國與亞洲的崛起，對世界局勢影響深遠，是本世紀最重要的劃時代事件之一，孔孟思想也重新獲得世界各國知識界的重視。歐美學界都在爭取儒學的發言權，儼然已成為國際學術界的新趨勢。 《深叩孔孟》並不是傳統的、以背誦為主的經典研讀；而是從21世紀出
發為思考，與孔孟進行心靈的對話，厚植我們在現世參與文明對話的本土思想資源。 本書是黃俊傑教授在臺灣大學講授「深叩孔孟」通識課程的講稿，一共分為十二講，每講均附閱讀作業、延伸閱讀、思考問題、關鍵詞、本講內容架構圖，方便讀者自學參考。
實踐非單一伴侶制度男同志之成人依附關係與愛情關係滿意度的相關研究
為了解決綜合以上兩點英文 的問題，作者吳秉霖 這樣論述：
基於國內尚未有實踐非典型親密關係男同志的量化研究，本研究旨在探討台灣具親密關係之男同志的關係型態、成人依附風格以及愛情關係滿意度之現況，進而探討不同背景變項之男同志，其成人依附關係與愛情關係滿意度之差異，並分析各變項與愛情關係滿意度之關係，最後分析各變項對愛情關係滿意度之預測力。研究對象為18歲以上居住於台灣、自我認同為男同志並具有親密關係伴侶者。本研究使用人際依附風格量表、關係評估量表作為測量工具，共取得有效樣本874份。研究資料方式運用描述統計、皮爾森卡方分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森相關分析、線性迴歸以及多元迴歸以進行統計分析，研究結果如下：一、於874份樣本中，近半數
（46.2%）之男同志實踐CNM，包含：開放式關係、多重伴侶關係、伴侶交換以及其他型態之親密關係，顯示了台灣男同志實踐CNM的普遍性。二、實踐不同親密關係形態之男同志，與其愛情關係滿意度並無顯著差異，此意味著無論男同志實踐何種親密關係形態，皆具同樣良好的愛情關係滿意度。三、具不同成人依附風格之男同志，與其愛情關係滿意度並無顯著差異，此意味著無論男同志傾向於何種依附風格，皆具同樣良好的愛情關係滿意度。四、基於成人依附風格分數的高低與實踐封閉或CNM之比例沒有差異，此代表不得因個人之成人依附風格分數而推測男同志實踐何種親密關係型態。五、隨著交往時間推進， 實踐CNM之男同志比例增加，實踐封閉式關係
比例減少。此外，實踐CNM之男同志其交往時間顯著大於實踐封閉式關係的男同志。綜合上述兩點，CNM可能為男同志伴侶提升關係滿意度以及延展交往時間的策略，或為原持原本親密關係的作法。六、實踐開放式關係之男同志，其年齡顯著大於實踐封閉式關係的男同志。此意味著較年長的男同志更有可能實踐開放式關係。七、傾向於焦慮型依附的男同志在「較小的年齡、較低的教育程度以及較低的收入」有較高的比例。八、男同志的愛情關係滿意度可受到交往時間以及安全型依附分數正向預測。最後，本研究以研究結果為基礎，進一步對未來研究方向及實務工作提出建議，供主管機關及助人工作者參考。
讓孩子做學習的主人：自主學習典範親師指南
為了解決綜合以上兩點英文 的問題，作者丁志仁,曲智鑛 這樣論述：
學如登山。 這條山徑，自己走，腳步才會穩健踏實。 自主學習的歷程，就如同兄弟登山，各自努力。 陪伴前行的老師與家長，該怎麼拿捏自己的角色定位？ 在新課綱的課程架構下，自主學習可以在哪些地方落實？ 答案就在「自主學習典範」。以開門辦教育的精神，回應當代與未來世界挑戰！ 轉機，由改變啟動！ 一位是實驗教育的先驅，對教育政策建言許多；一位在教育現場努力不懈，是教育界創新人物。兩位合作提出了教育政策與實務的重要內容。 ※ ※ ※ 自主學習力是孩子的超能力 成為終身學習者是我們可以給孩子的最佳禮物 學習不單單是學生的事，而是每個人的事。
學習也不會只在學校發生。新課綱試圖打破學習的邊界，跳脫傳統的教育思維，在義務教育期間培養每個人的自學力，為臺灣社會創造能不斷更新的新世代公民，因為無法自主學習就不可能成為終身學習者。 本書所介紹適應當代的自主學習典範，就是達成這項目標的關鍵策略！內容結合微觀視角下的日常實踐，與巨觀角度下自主學習的時代意義與基本描摹，不僅有當前教育環境探討，也有兩位重要推手在教育現場多年的觀察與親身經歷，是理論與實務兼具的難得作品。 *內容特色： 1. 理論與實務並重。 2. 教育界重要推手的難得合作。 3. 包含108課綱素養學習框架下要如何自主學習的行動方案。 好評推薦（依姓氏筆畫序） 方新舟 誠致教
育基金會創辦人 李光莒 小實光實驗教育機構創校校長 唐光華 樂觀書院創辦人 陳東升 國立臺灣大學社會學系教授 楊朝祥 前教育部長、前佛光大學校長 葉丙成 實驗教育無界塾、線上學習平台PaGamO創辦人 詹志禹 國立政治大學教育學系教授 鄭同僚 政大臺灣實驗教育推動中心計畫主持人 藍偉瑩 瑩光教育協會理事長 嚴長壽 公益平台文化基金會董事長 自學教會我好多事，我常常感恩生病在家自學的那一年帶給我一生的祝福。如果我那時能看到志仁兄跟智鑛寫的這本自主學習典範，我一定可以少吃一點苦。無論你是自願或被迫，祝你具備好品格，找到好方法，快樂地自學！ ——方新舟（誠致教育基金會創辦人）
丁丁和智鑛這一對「青壯配」，不約而同的聚焦「自主學習」，以自身輔導專長與實驗教育的碰撞，為下一個世代的學習典範定錨，讓我們有機會重新理解孩子的學習，重新將「個學」與「群學」的經緯線阡陌交通，打造成一個符應時代的學習生態系統。 ——李光莒（小實光實驗教育機構創校校長） 基於二十七年參與自主學習教育實驗的經驗，我對自主學習適用每一個孩子深具信心。相信閱讀本書的教師、家長、學生或關心教育的社會人士，一定可以從本書得到許多觀念啟發與行動指引。 ——唐光華（樂觀書院創辦人） 臺灣很幸運的，除了學生中心、多元知能、適性揚才的理想，還因為推動實驗教育三法，得到完整落實這些想法的論述與實踐經驗。當然，關於
自主學習典範的一切才剛萌芽，還有很長的路要走。讓我們祝福丁丁、曲智鑛，和他們無數踽踽前行的同志們，踩踏出一條臺灣通往「多元社會」的道路。 ——陳東升（國立臺灣大學社會學系教授） 本書闡明「自主學習典範」在論述與實踐上多視角課題，相信一定能為臺灣教育的發展，再注入新的活力，且讓我們拭目以待。 ——楊朝祥（前教育部長、前佛光大學校長） 臺灣社會需要對實驗教育、自學有更客觀的認識與了解，大家對實驗教育的期待才會更務實，也更有機會落實。對於所有關心孩子教育的朋友，我認為這是一本能幫助你了解實驗教育、自學的好書，值得你細細品味！ ——葉丙成（實驗教育無界塾、線上學習平台PaGamO創辦人） 穿梭宏
觀與微觀，兼顧哲學、理論、模式、方法論與典型案例，確實達成了科學哲學家孔恩對於「典範」的描述；兩人的默契與互補，讓人感覺像一種「寶瓶同謀」，提出的新典範則像在網絡時代對學習典範的超前部署。 ——詹志禹（國立政治大學教育學系教授） 感謝丁丁和智鑛不藏私，合力把他們的經驗和智慧寫成文字，讓所有教育工作者有一本可靠的書可以參考。如果你想自主學習，或陪伴孩子自主學習，這是不應該錯過的一本好書。 ——鄭同僚（政大臺灣實驗教育推動中心計畫主持人） 此書可以釐清我們在學生自主學習歷程中的角色，也更安心於自主學習中出現的各種狀況，特別是書中對於自主學習輔導陪伴模式與操作模式的說明，更能夠提供教育現場或父母
參考運用。 ——藍偉瑩（瑩光教育協會理事長） 將來的學習是教學相長，而且要能夠與時俱進，若期待孩子能自主學習，那麼家長和老師不能停止學習，這是帶著孩子走向未來的唯一方法。衷心期待這一本書啟發更多師長們的回響和行動。 ——嚴長壽（公益平台文化基金會董事長）
以電腦視覺強化心臟超音波測量整體縱向形變之信度
為了解決綜合以上兩點英文 的問題，作者黃冠智 這樣論述：
惡性腫瘤和心血管病都是嚴重危害人類健康之主要的慢性非傳染性疾病，也是我國居民死亡的主要原因。心血管疾病不僅僅是癌症治療最常見的不良反應之一，亦是癌症存活者早期致死致殘的重要原因。在2016年歐洲心臟學會大會上，ESC發布了關於癌症治療與心血管毒性相關問題所持見解的立場文件。專家組將癌症治療相關的心功能障礙定義為：癌症患者首次心臟造影及2-3周後複診確定左心室射出分數降低超過10%，數值降至53%以下。此外，一新興的心臟功能性參數——左心室整體縱向形變相較於左心室射出分率在偵測亞臨床心肌障礙上較為靈敏，亦被列為癌症病患的心臟超音波檢查必備項目之一。左心室整體縱向形變數值比化療前相對值下降15%
亦被認為是有意義的左心室功能受損。左心室整體縱向形變剛發展出來時，不同廠牌機器衍生出來的數值相差甚大，甚至足以導致錯誤的臨床決策。在左心室射出分率無法完全解釋與預測心臟病患預後，而左心室整體縱向形變之信度與效度仍不夠之時，吾人開啟了右心室功能評估的研究。透過三維心臟超音波與右心室對焦擷像，吾人分析了心臟重症病患使用葉克膜循環輔助時之右心室功能，發現右心室射出分率雖然具有臨床預後之價值，但並非僅僅是反映單一右心室的功能，更是代表了左右心室與體液狀態的總合結果。因此，右心室射出分率雖然可以反映預後，但對治療標的的選擇並不能提供更多的資訊。吾人進一步發展了非侵入性的右心室壓力體積分析方法，但因為是原
型軟體，暫時無法搭載於超音波主機上進行即時分析與臨床決策。然而就在此時，左心室整體縱向形變的跨廠牌變異度在國際各個心臟學會以及超音波廠家的協同合作下已大幅改善，並有學術期刊發表。吾人欲確認左心室整體縱向形變是否具備臨床診斷預後之價值，進行了一項回溯性研究。主要是針對台大神經內科診斷之家族性類澱粉多發神經病變病患族群。透過此項研究，吾人發現此一族群因為神經系統侵犯造成的病患活動力下降，因此心臟衰竭症狀往往被忽略，而心肌結構改變卻仍持續進行，此族群病患主要死因也是心臟衰竭。在此一族群之中，左心室整體縱向形變在預後評估的表現明顯優於左心室射出分率，然而，吾人發現有一部分的病患因為心臟超音波檢查時擷像
品質不良，無法進行左心室整體縱向形變分析。擷像品質不良對左心室整體縱向形變測量變異的影響開始在國際期刊上被廣泛發表討論。心臟超音波核心實驗室的概念因此被提出，但因為影像分析無法免除人為主觀因素，因此雖然在核心室驗室內的形變分析信度良好，但是跨不同核心實驗室的形變分析仍然存在不可忽視的變異。在此一同時，人工智慧電腦視覺也迎接了革命性的發展。Geoffrey Everest Hinton教授與其同事在1986年所提出的反向傳播法，奠定了現今深度學習技術的基礎。2006年Hinton教授在Science期刊發表了”Reducing the dimensionality of data with ne
ural network” 實現了非監督學習的可能性。但當時CPU運算效能太差，因此深度學習仍未普及。在2012年，Hinton的學生Alex Krizhevsky利用NVIDIA的GPU加上深度學習卷積神經網路，以懸殊差距獲得ImageNet大規模視覺辨識挑戰賽的優勝，從此開啟了卷積神經網路在圖像辨識的濫觴。Jeffrey Zhang於2018年提出深度學習心臟超音波影像診斷的流程，即1.擷像辨識，2. 影像分割，3.心臟腔室結構與功能量化以及4.疾病偵測。然而，最重要的源頭控管——擷像品質評估仍然未受到重視。綜合前面所述，吾人假設自動化左心室整體縱向形變分析可以減少整體縱向形變因人為分析技
術所導致之測量偏差，如此一來，形變分析的主要偏差因素幾乎只剩下擷像品質本身。吾人認為可解釋人工智慧能提供電腦視覺進行心臟超音波影像擷像辨識時所辨識之特徵。由於特徵辨識之深度學習過程並不直接受到人為標註之影響，因此人工智慧對特徵辨識之過程可視為一種客觀的心臟超音波品質指標。吾人假設電腦視覺所提取之辨識特徵值與臨床心臟超音波擷像品質成正比。因此，若能以可解釋人工智慧提取並檢視分類器使用參數之合理性，將可以產生一全新的客觀的心臟超音波品質指標，解決現今心臟超音波在臨床使用上主觀成分居多之困境。欲開發出上述理想之電腦視覺軟體，吾等必須先滿足兩項必要條件。其一，必須先獲得一組高品質之心超影像資料集，而”
Check-up Your Heart Program”在2017台北世大運所存取的資料十分適合，因為這些來自世界各國的年輕運動員均為健康之大學學生，因體型造成擷像品質下滑的情形較少發生。其二，吾等所採用的深度學習神經網路必須能可靠地有效地提取特徵值並避免這些特徵值在運算的過程中失真，為此吾等採用了Densenet-121卷積神經網路架構，因其具備以下優點：1.強化特徵傳遞，2.特徵重覆使用，3.大幅減少網路的參數量因而提升訓練效率。吾人主要發展出三項電腦視覺成果：1.截面辨識，2.圖像分割，3.分類激活圖。其中分類激活圖為可解釋人工智慧的一種表現方式，透過分類激活圖，吾人可以了解參數調整之後
的模型效果，提升模型辨識上的正確率，確認分類器使用的分類信心足以代表心臟超音波擷像品質。為驗證電腦視覺之分類信心是否足以作為心臟超音波擷像品質指標，吾人回溯性分析一台大醫院乳癌病患族群。此族群由五個國際大規模乳癌治療隨機對照試驗之成員所組成。納入條件主要有兩點：1.追蹤期間共測量心臟超音波8次以上且其中連續2年內反覆測量達5次以上。2.該乳癌患者追蹤期間，由臨床試驗正式回覆國際PI的報告之中不具任何達臨床意義之心衰竭或心室功能。吾人假設沒有發生癌症治療相關的心功能障礙之乳癌病患，在化療期間與之後追蹤期間之各項心臟功能參數之真值為定值，因此測量值之偏差可全數歸因於擷像品質之差異。藉此吾人可以探討
分類信心在擷像品質的代表性，找出其閾值並更進一步探討擷像品質對左心室整體縱向形變信度效度之影響。吾人發現心尖四腔室擷像之分類信心高於900時可視為擷像品質良好，並且，在分類信心高於900的影像中，其左心室整體縱向形變的分析時的複本信度、評分者間信度、重測信度以及測量效度上都明顯優於分類信心低於900之影像。在縱貫性研究設計中，分類信心高於900可有效降低亞臨床心功能障礙之偽陽性偵測。吾等之研究最主要的意義在未來可以建立高精度的心臟超音波大數據。自從心臟超音波之父Harvey Feigenbaum提出影像數位化之後，心臟超音波影像便開始累積海量的資料，並包含各式各樣的擷像角度與測量值，新的測量科
技與衍生參數如雨後春筍般地持續產生。因此，心臟超音波是最符合大數據定義的心臟影像模式，然而數據並不僅僅是數量龐大就好，同時也要具備正確性，吾人之影像品質評估工具便是提升心臟超音波大數據正確性的第一步。臨床專家在執行醫療決策時往往會參考記憶中的相似個案，思考病程的未來走向，並避免過去的錯誤，減少可能產生的併發症。在未來評估新個案之心超影像時，吾人從高精度資料庫中尋找數據資料「全等」 之既往過案作為新個案的數據攣生子，為新個案進行精準的醫療規劃。如此一來，吾等便能將過往心臟超音波專家的經驗，以人工智慧的形式傳承，加速醫療的發展並造福更多的病患。