ASUS VivoWatch 5的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

時尚法——時尚產業的智慧財產權保護

為了解決ASUS VivoWatch 5的問題，作者林佳瑩 這樣論述：

　　◎傳奇時尚品牌LV為什麼要控告My Other Bag和The Face Shop聯名發行的粉餅盒？LV又是怎麼說服法院取得逆轉勝？ 　　◎讓Chanel的logo哭哭，是搞笑致敬？還是商標侵權？ 　　◎Adidas和台灣的將門企業（Jump）爭奪「三條線」的註冊商標，纏訟將近40年，到底發生什麼事？ 　　◎你知道LV的「水波紋」和特殊造型的「鎖扣」，雪肌精的藍白瓶身、eos的圓形護唇膏，還有「鑽石恒久遠，一顆永流傳」的廣告標語，都是註冊商標嗎？ 　　◎Hermes的凱莉包、柏金包、三宅一生的baobao包、Louboutin的紅色高跟鞋，還有Rimowa的行李

箱外觀造型，可以取得註冊商標嗎？ 　　◎製造與Celine囧包相同造型的包包販售，要賠償多少錢？ 　　◎設計與他人品牌類似風格的衣服，會侵害別人的著作權嗎？ 　　◎從iPhone手機到AirPods，蘋果電腦公司（Apple）如何全方位滴水不漏地保護自己的IP？ 　　本書詳盡收錄超過80個與時尚產業相關的有趣案例，您可透過此書全面掌握台灣時尚法的重要案件，了解世界知名時尚品牌如何主動積極進行IP布局，在法庭上又是如何進行攻防取得勝訴判決。 　　 　　本書快速簡單地介紹與時尚產業相關的台灣法律，從商標法、著作權法、公平交易法以及專利法等多個角度切入，直搗時尚法的關鍵核心，與您一同拆解看似

晦澀難解的實際案例，讓時尚法（fashion law）不再是奢侈品，而是平易近人的法律知識。 　　【LV v. My Other Bag】案 　　我可以用LV的商標嘲諷LV很不環保嗎？這是言論自由保護的範圍嗎？ 　　【Rimowa v. OCCA】案 　　Rimowa的行李箱怎麼受到法律保護？原來行李箱溝槽的寬度也是關鍵之一？ 　　【Celine囧包】案 　　兩大時尚品牌Celine和Givenchy聯手起訴！為什麼一審和二審法官有不同見解？ 　　更多知名時尚品牌案例： 　　Adidas/ Apple/ Asus/ Birkenstock/ Burberry/ Bvlgari/ Cam

per/ Chanel/ Citizen/ De Beers/ Dior/ Fendi/ GAP/ Harry Winston/ H&M/ Hermes/ Hugo Boss/ Issey Miyake/ K Swiss/ Kenzo/ Kose/ Louboutin/ Louis Vuitton/ New Balance/ Porter/ Rimowa/ Rolex/ Seiko/ Swarovski/ Vans/ 夏姿…… 依字母排列

ASUS VivoWatch 5進入發燒排行的影片

以智慧型手錶的生理徵象監測建立急診醫護過勞示警

為了解決ASUS VivoWatch 5的問題，作者劉士宏 這樣論述：

因工作產生的疲勞一直是職場上值得關注的問題之一。此外，醫護人員的工作疲倦，不僅會影響醫護人員的健康，甚至有可能影響患者的安全。過去的研究方式，與過勞相關的研究多是在下班後，以問卷和量表的形式進行，而不是即時監測的方式。隨著科技的進步，穿戴式設備的發明提供了一種可行的解決方案，可以在不影響醫護人員日常工作的情況下，進行即時生理測量。同時，機器學習技術有了巨大的進步，並已應用於各個領域。在這樣的狀況下，我們才能嘗試建構一個可以即時監控過勞發生的警告系統。 此前瞻性觀察型研究於2021年3月10日至6月20日，在台大醫院急診室進行。納入研究的醫護人員會配給一支智慧型手錶 (ASUS Vivo

Watch SP)。這是一支消費級穿戴裝置，可以檢測心率和氧飽和度等多項生理測量值。此外參與者必須在每次工作前後，各完成一份多軸向疲勞量表。通過這種方式，我們可以找出有工作相關疲勞的醫護人員。接著我們利用量表及機器學習的方式，嘗試構建一個模型，用作即時工作相關疲勞的監控模式。 我們一共收集了1,542份有效的前後問卷。根據多軸向疲勞量表，有85人被判定有與工作相關的疲勞。在參與實驗的醫護人員中，有87.7%的人從事護理師的工作；以上班時間而言，47.7%的醫護人員於試驗期間上小夜班 (15:30~23:30)，44.5%的人員則是白班 (07:30~15:30)。我們使用了幾種目前最突出

的模型 (State of the Arts) 的決策樹演算法進行建構。針對全體受試者，通過CatBoost分類器模型，在接收者操作特性曲線 (Receiver Operator Characteristic Curve, ROC) 的曲線下面積 (Area Under the Curve, AUC) 方面得到較好的表現0.838（95% CI：0.742 – 0.918）。而精確召回曲線下面積 (Area Under the Precision-Recall Curve, AUPRC)為0.527（95% CI：0.344 – 0.699）。除此之外，我們還對 35歲以下的護理師進行了次群組

分析。在操作特性曲線下面積 (AUC) 得到更好的性能，其結果為0.928（95% CI：0.839 – 0.991），而精確召回曲線下面積 (AUPRC) 為0.781（95% CI：0.617 – 0.0.919）。在這個次群組分析，通過XGBoost得到比CatBoost分類器模型更好的結果，但此模組在回放到整體群組時，並不能得到更好的結果。 從穿戴式裝備萃取出的上百個特徵裡，我們利用了31個選定特徵，成功構建了一個機器學習模型。該模型能夠針對在急診室工作的醫護人員，進行與工作相關的疲勞風險進行分類。未來，我們可以將該工具應用在更多的急診人員上，有助於辨認出有工作相關疲勞風險的醫護

人員，進而避免憾事發生。