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數位教養：記者媽媽的聰明教養提案【附贈兒童專屬《數位小公民養成記》】

為了解決n網怎麼用的問題，作者曾多聞 這樣論述：

──寫給數位時代所有家長的教養提案── 記者媽媽全方位大膽摸索、細心研究數位時代的教養新課題 提供具有實證基礎的教育新知與實用策略 讓親子共同撐好「數位保護傘」！   　　數位科技帶來便利與機會，也在生活中埋下風險與危機。遇到孩子沉迷3C、遭遇網路霸凌、對網友缺乏戒心、誤信網路假消息……的情況，該如何陪伴他們面對網路時代的新課題？難道只能限制他上網、沒收他的手機嗎？   　　本書作者曾多聞，是主跑文教線的記者，也是兩個男孩的媽媽。出於保護孩子的天下父母心，她發揮記者的調查力，對於如何降低兒少上網的潛在危險進行長期而深入的探究，寫成本書，分享給所有擔心孩子過度上網又不懂得防範網路風險的家長。

  　　書中對於如何引導孩子掌握上網原則，提出具體可行的做法，也針對孩子在網路世界可能發生的各種危險，提出因應之道與預防對策。家有學齡兒到高中生的父母，都可在其中找到適合自家孩子的教養點子，幫助孩子無憂享受數位生活。   　　這是一本為所有家庭寫的「數位公民教育」之書，給家長最全面的數位教養攻略，並加贈兒童專屬小書《數位公民養成記》一冊（48頁，有注音），以六則圖文故事帶出兒少上網的正確態度與觀念，讓數位素養從小扎根。   　　#數位時代的教養攻略 　　#給孩子參與數位社會的完整裝備 　　#用數位教養為孩子撐起保護傘 　　#保持參與孩子的數位生活 　　#從小培養健康的3C使用習慣 　　#教出

不迷網的數位小公民   本書特色   　　★K～12分齡漸進的教養策略 　　從學前到國小低中高年級、國中、高中，分齡來談數位教養的六大重點議題，依據孩子在不同年齡的網路使用狀況，提出適齡的教養對策與解方。   　　★清楚條列學習重點 　　用條列方式整理出段落要點，幫助家長快速掌握孩子的學習進程，各個階段的重點觀念都不遺漏。   　　★切合108課綱推動核心素養與高中多元選修課的教學需求 　　全面性整合數位公民教育的基礎課題，提供豐富的討論問題與教案範例，是設計「科技資訊與媒體素養」與「媒體識讀」相關課程的好幫手。   鄭重推薦   　　常玉慧｜國立教育廣播電臺節目製作主持人 　　陳逸玲｜臺灣展

翅協會秘書長 　　程金蘭｜臺北廣播電臺節目主持人 　　黃兆徽｜臺灣事實查核教育基金會教育總監、媒體觀察教育基金會董事 　　黃哲斌｜新聞工作者 　　黃益豐｜iWIN網路內容防護機構執行長 　　楊惠君｜非營利媒體《報導者》分眾報總監 　　魏瑋志（澤爸）｜親職教育講師 　　（以上按姓名筆畫排序） 　 　　本書實用性高、面向多元，如同給了進入到茫茫網路新時代裡無法理出教育方向與座標的家長們，一個找到出口的指北針。──楊惠君（非營利媒體《報導者》分眾報總監）   　　你很煩惱如何讓孩子安全、聰明的使用網路嗎？本書會是您的好幫手！書中提供兒少數位教養新知及實用策略，引導孩子有能力因應數位世界中的機會與風險

。──陳逸玲（臺灣展翅協會祕書長）   　　趁早培養孩子的數位素養，否則就像讓他們在網路高速公路上無照駕駛，隨時可能造成難以預防的傷害。──常玉慧（國立教育廣播電臺節目製作主持人）

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消費者5G資費方案選擇性之分析研究

為了解決n網怎麼用的問題，作者古勝年 這樣論述：

在電信產業中世代的進步，已由4G進步到5G，擴展至今已普及5G基地建設。在各家電信業者投入大量資本在5G中，又在NCC建議下制訂出資費方案，對於提高消費者使用5G資費方案。本研究透過彙整相關文獻，挑選各大電信資費方案制訂對於消費者轉換5G意願，再進一步探討消費者轉換5G受何種負面的影響。 本論文採取Google問卷調查法，於2022年05月18日至2022年06月08日，以網路問卷進行問卷填答，總共回收有效樣本306份。本論文採用SPSS軟體進行驗證，由基本人口統計分析、信度分析、因素分析、相關分析，最後再將感知價值與基本人口統計兩者交叉分析，研究出T電信在轉換5G升級轉換程度上，大幅

領先各家電信。本研究進一步分析在各大電信修正行銷策略下，造成了感知犧牲只有微幅負面影響，有影響5G轉換意願不大，並且探討出網路速度及流量對於消費者使用意願都有正面影響。 最後，本論文將各種影響感知價值構面加以分析，給予建議給業者些許理論面和實際面的建議。

搭配詞的力量Collocations：動詞篇（隨書附美籍專業錄音員親錄標準美式英語音檔QR Code）

為了解決n網怎麼用的問題，作者王梓沅 這樣論述：

人氣英文名師王梓沅老師，繼大受好評的 《搭配詞的力量Collocations：名詞篇》、《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》之後， 《搭配詞的力量Collocations：動詞篇》堂堂問世！ 《搭配詞的力量Collocations：動詞篇》一書在手， 讓您擺脫台式英文、活用英文！ 「動詞篇」、「形容詞篇」、「名詞篇」三書合體， 自此應考、商務、交友所向無敵！ 　　◆什麼是搭配詞？什麼時候會用到搭配詞？ 　　你知道嗎？中文說「獲得成功」時，英文用「achieve success」來表示；而中文的「改掉習慣」，英文母語人士常說「break the habit」；中文「違法、

違規」、「違背承諾」的「違背」，英文使用「break」。 　　上述這樣一個「單字」加上「慣用法」所形成的固定詞組，我們統稱為「搭配詞」，如果搭配詞太少，使用英文容易語塞或出現「台式英文」。 　　◆搭配詞如何給你力量？為何搭配詞那麼重要呢？ 　　在學習英文的道路上，你曾遇過以下困擾嗎？ 　　1.    想要講一句話，但是語塞講不出來，因為「不知道要用什麼字表達心中所想的東西」。 　　2.    有時會覺得自己的英文看似「字字是英文」，但其實「句句不是英文」，不知如何道地、精準地使用英文。 　　3.    知道的單字不少，但是真的用出來的總是那些。 　　如果以上問題你都感同身受，代表

你非常需要這本書！ 　　有了搭配詞，你不會再害怕開口說英文，說英文就像是呼吸一樣自然；出國在外，跟外國人交談再也不用支支吾吾，很順利地就能講出流利的句子。這，就是搭配詞的力量。 　　有別於一般搭配詞辭典過度厚重、資訊繁多、不適合學習者研讀，本書系統性地整理出台灣人最需要的搭配詞用法，從此擺脫「字字是英文，句句非英文」！ 　　◆台式英文OUT！搭配詞改變你學英文的習慣！ 　　本書是搭配詞的「動詞篇」，以詞彙的開頭字母分類，分成A～W，每個動詞詞彙又囊括了以下架構： 　　1. 搭配詞 　　當動詞後面加上了名詞、形容詞等，就形成了一個固定詞組，也就是搭配詞。學會了搭配詞，英文自然脫口而出，

不再東拼西湊出錯誤的句子。每個搭配詞，作者皆提供例句，以下線提示重點，並附上中文翻譯，教你快速活用。例如「achieve」這個動詞： 　　Achieve 　　( achieve — achieved — achieved ) 　　‧achieve + aim  達成目標 　　The policy helps to achieve the aim of maintaining the vacancy rate of parking spaces at 20%. 　　該政策有助於達成將停車位的空置率維持在 20% 的目標。 　　‧achieve + potential  發揮潛能 　　Lea

rning how to do deliberate practice can help the students achieve their full potential. 　　學習如何做刻意練習可以幫助學生充分發揮潛能。 　　2. 實用短語 / 用法 / 句型 　　另外補充與該詞彙相關的實用短語、用法、句型，使學習觸角繼續向外延伸，累積實力。例如： 　　‧bear in mind that…  記得～、把～謹記在心 　　Please bear in mind that this train will terminate at the Daan Station rather than t

he Xiangshan Station. 　　請記得，本列車的終點站為大安站，而不是象山站。 　　學了多年的英文卻始終不上不下，缺乏自信嗎？用對方法，學好英文並不難，就讓搭配詞來拯救你的學習之路吧！ 專業誠心推薦 　　哥倫比亞大學英語教學權威  ZhaoHong Han教授 　　早稻田大學社會語言學權威  飯野公一教授

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決n網怎麼用的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。