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基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統

為了解決中低收入老人生活津貼高雄的問題，作者黃梓銨 這樣論述：

本研究基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統，目前世界各地因為Covid-19的關係，開始減少人與人之間的接觸，也因為Covid-19疫情的關係，現在口罩成為了每個人必備的物品之一。本系統使用卷積神經網路(Convolution Neural Network; CNN)，標註正確戴好口罩以及未正確戴好口罩的圖片，建立類神經網路模型。建立好的模型用於分析病人以及照護者雙方的口罩是否正確的戴上，若雙方的口罩都有戴上並且配戴正確時，病房門便可以打開，如果其中一方的口罩未配戴或是未正確配戴時，房門則無法開啟並透過語音提醒告知未戴口罩的一方正確的戴上口罩，保護雙方安全。為了在防疫期間減少病人

與照護者一些非必要的接觸，本系統設計病人照顧輔助系統利用溫度感測器偵測病房內的溫度再透過風扇自動調節病房內周圍的溫度，並結合溼度感測器偵測病床的保潔墊或是床單的濕度，判斷是否需要更換。如要更換則透過藍牙的方式傳送訊息給手機App，讓照護者知道目前病人有更換保潔墊或床單之需求。

台灣人口少子化問題與對策之研究

為了解決中低收入老人生活津貼高雄的問題，作者饒佳汶 這樣論述：

少子化現象一直都是許多國家迫在眉睫的問題，由於現代人因為各種因素使得生育意願降低，導致多項層面皆受到嚴重的影響，因此各國政府積極制定政策及措施，期望能夠將生育率回升，以應對少子化帶來的危機。然而台灣也不例外，目前台灣少子化現象逐年嚴峻，生育率更是年年下滑，到2021年出生人數更是下滑到153,820人，總生育率僅剩0.98胎，成為政府棘手的問題。因此本研究透過文獻分析法，分別透過蒐集相關之專書、期刊、書籍、論文、報章雜誌、研究報告、電子資料庫、官方統計數據、文件記錄、市場調查資訊、以及政府部門報告等相關資料進行探討。首先針對目前台灣少子化之現況與成因，介紹台灣近年來少子化現象的發展與趨勢，並

從而了解台灣人不願生育的因素。接下來要討論少子化會對台灣造成的衝擊與影響，針對經濟、社會以及環境三大面向分別進行闡述，從中探討直接造成的衝擊與威脅，以及間接所產生的影響與未來可能引發的趨勢。在認識台灣少子化的危機後，分別於馬英九與蔡英文兩個執政時期，對於因應少子化所制定的政策與措施進行成效之評估。最後則是討論目前台灣無法應對之挑戰以及未來的策進之道。最終研究結果發現，台灣人不願生育的因素在經濟方面有1.經濟負擔2.工作壓力3.育兒成本；在社會方面有1.價值觀改變2.育兒條件不足3.醫療技術進步；最後在環境方面有1.政府政策的影響2.移民人口的變動。另外在衝擊與影響中，對於經濟面向、社會面向以及

國防面向皆造成嚴重的危機。而馬英九與蔡英文執政時期的少子化相關政策與措施皆有不錯的執行狀況與滿意度。但是評估的結果卻存在許多問題與缺失，依舊無法提升整體生育率。最後在挑戰與策進中，發現1.房價逐年上漲，導致民眾買房困難2.國民價值觀改變，生育意願不高3.歷年薪資毫無成長，經濟負擔沉重等未來需要積極改善的問題。