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道醫思想：跨文化講座紀實

為了解決精誠資訊確診的問題，作者unknow 這樣論述：

回返東方的對話 六場講座，從生死疾病到祖先療癒，展現道教醫學的生命哲理   　　道醫以道教哲理為指導，是探究整個宇宙、自然環境，對萬物影響的一種特殊理論與醫療實踐。道醫重視醫者的自我修煉，安神定志，治於未病之時。   　　本書彙編張意將天師主講及學界與談的六場道醫思想系列講座，利於了解道教醫學，並收錄精彩道醫與當代學術對話的內容。   　　六場講座，每場次主題皆關照身而為人內在與外在關聯的人性與文化肌理。談論道醫的生死觀、疾病觀、生命觀，以及符籙作為訊息的傳遞，祖先與人心療癒的關聯，並論及道醫與現代心理學的影響與對話。通過演講與對談，本書呈現傳統道教鮮活的當代實踐，以及道教儀式專家的詮釋觀

點，並結合跨領域學術研究者的臨場對話，激盪出前所未有知性與靈性的火花。   本書特色 　　 　　1. 道教儀式專家親授，從家傳文獻中探尋道醫的思想源泉。 　　2. 自華人傳統文化經驗出發，展現慎終追遠的護理關懷。 　　3. 開拓更廣闊的人文智識版圖，提煉道教哲學的生死及宇宙觀。   共同推薦（依筆劃序）   　　「道」講的是天、地、跟人之間的關係，講的是整個環境對萬物身體的影響。當今預防醫學所注重的飲食、運動、睡眠，和這「上醫」所提倡的藥食同源、修身養性不謀而合；老祖宗的智慧真是值得細細品味，並進一步活用於日常生活中。——翁芬華（陽明交通大學生命科學系暨基因體科學研究所副教授）   　　這樣的

實作與立論令人詫異驚艷，其中蘊藏著豐富可觀的學術資源，亟待奔馳的想像力將之開發，引領至亙古而新的生活方式與對自我的重新認識。——鄭凱元（陽明交通大學心智哲學研究所教授）   　　這些儀式專家非凡的人生經驗與文化學習，穿梭異界的靈性體驗，神奇的話術與身體經驗，是人類學者在田野中，所領受、學習的豐美禮物。——簡美玲（陽明交通大學人文社會學系教授）

君臣佐使：妙用中醫 整合醫療新視野

為了解決精誠資訊確診的問題，作者許中華 這樣論述：

病人生一場病，大概只有初診一次機會能詳細講給醫師聽， 他是用生命在講故事，醫者必須戒慎以對。──許中華   論治當從療效出發 君臣佐使的宏觀化新解 幫助你在臨床論治、自我保健上 擁有更全面、更有效率的思維   　　中西醫雙學背景、臨床與教學經驗豐厚的許中華醫師，重新解構傳統中醫方劑配藥圭臬──君臣佐使，提出全新詮釋與運用範疇，從中找到讓辨證論治更有效率、開立處方更有系統，並包容有益於療效的各種方法，是蘊含現代中、西醫整合醫療的整體思辨。期望及早替病人解去病痛之苦，重返健康。   　　■病以療效見真章，提高療效的好工具 　　為什麼同樣證型的患者，施以同樣的藥方，有的人療效好，有的療效卻比較差

？因為人不會照著教科書生病，除了自我累積臨床經驗與靠師徒傳承外，君臣佐使是一套可幫助釐清致病因子，並整合多面向資訊的論治好工具。   　　■臨證施藥的新思維，堅實論治的架構 　　辨證論治是中醫的核心，透過望、聞、問、切進行「辨證」後，「論治」自然水到渠成。然而，論治方法百家爭鳴、繁花齊放。君臣佐使可為臨床論治提供立方思惟，全盤思考疾病的不同階段，幫助掌握病情發展方向。   　　■系統性開立科學中藥的方法 　　台灣每天有上百萬人服用科學中藥，儼然成為科學中藥臨床經驗最豐富的地區。美中不足的是，中醫學界卻鮮少制度化的科學中藥學程，甚至連一本討論如何以科學中藥開處方的教科書都沒有，更不用說列入各級考

試範疇。缺乏完善的科學中藥思維養成教育，成為科學中藥發展上的隱憂。運用君臣佐使概念於開立科學中藥上，可系統性處理龐雜資訊，成為有架構可依託、有規律可循的好方法。   　　■運用在整合醫療，達成治未病的健康照護 　　從更廣闊、更積極的視角出發，掌握君臣佐使在不同時間、空間上的動態特性，可用來整合古今智慧與技術，達到有效醫療的解決方案。對一般人來說，更蘊含「治未病」之道，可預防疾病的發生。   推薦大使（依姓氏筆劃排序）   　　林文源│國立清華大學通識教育中心教授兼圖書館館長 　　周碧瑟│國立陽明大學榮譽教授 　　黃怡超│衛生福利部中醫藥司司長

運用資料探勘技術於CIS晶圓白像素缺陷預測模式之研究-以晶圓製造廠F公司為例

為了解決精誠資訊確診的問題，作者楊澄裕 這樣論述：

目前CIS（CMOS Image Sensor）半導體製品在手機與攝影裝置領域得到了廣泛的應用。為了獲取更佳的拍攝效果，對於CIS製品品質要求也越來越高。其中，白像素缺陷（White Pixel）是評價CIS製品效能良莠的關鍵參數之一。而造成白像素的主要原因是晶圓製造過程受到的金屬雜質污染所致，所以降低製程過程中的金屬雜質污染可以明顯改善CIS製品的白像素缺陷問題。本研究資料來源是以國內中南部某一矽晶圓製造公司為研究對象（簡稱F公司），以顧客提供一部份CIS (CMOS Image Sensor)製品在製程發生白像素缺陷比率(White Pixel defect ratio)的數據資料進行分

析，研究分成兩個階段，第一階段比較決策樹(C5.0、CART及Random Forest)與SVM的預測績效，建構最佳預測模型。研究結果，在模型驗證中，隨機森林模型測試正確率(93.077%)比決策樹(C5.0)及分類迴歸樹(CART)及支持向量機(SVM)高。分析顯著特徵因子中，加工中的負重及扭力為重要特徵因子。本研究結果可以提供相關作業人員在事前採取預防措施，降低客訴事件發生的機會。