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這兩本書分別來自大都會文化事業有限公司 和瑞信兒童醫療基金會所出版 。
明志科技大學 電機工程系碩士班 邱機平、林君玲所指導 江至祥的 使用EfficientNet檢測糖尿病視網膜病變 （2021），提出聯合醫院仁愛院區關鍵因素是什麼，來自於深度學習、糖尿病視網膜病變、EfficientNet。
而第二篇論文中華科技大學 航空運輸研究所 傅彥凱所指導 曾鎔伸的 COVID-19疫情與無人機加速應用之探索性研究 （2020），提出因為有 COVID-19、防疫、無人機、零接觸、無人化的重點而找出了 聯合醫院仁愛院區的解答。
最後網站COVID-19／打疫苗後蕁麻疹發作，吃藥卻無效！中醫能幫助緩解則補充：臺北市立聯合醫院仁愛院區中醫科主治醫師謝旭東表示，隨著新冠疫苗施打普及，民眾因副作用求診的情況有增加趨勢。診間常見副作用為接種部位疼痛、發燒 ...
耳.手.足 反射區對症按摩大全：136個耳、手、足部反射區x57種常見疾病對症按摩x7種健康養生按摩方(二版)
為了解決聯合醫院仁愛院區 的問題，作者李志剛 這樣論述：
★專家教你反射區正確按。 ★舒緩不適、日常穴位自救超簡單。 ★保健養身、自我防護，就從這裡開始！ 穴位該怎麼按？專業中醫師不藏私詳細講解 你知道嗎？經絡是相通的，身體的每個穴位都有對應的器官， 當不舒服時，適當且正確的按摩對應器官的反射區穴位， 不但能立即舒緩不適，用於日常保健、提升免疫力也是個不錯的選擇。 ◎「耳、手、足、反射區按摩」四大章節──方便又實用 耳、手、足是許多穴位的集中處， 前三章分別講解耳、手、足對應器官的反射區， 功用為何、能舒緩的不是症狀是什麼、該用什麼手法按，讓你一看就懂 第四章又分心血管病症、呼吸系統病症、消化系統病
症， 等10大常見不適類別，再細分如頭痛、噁心、胸悶等57種生活常見症狀， 讓你能快速查找。 ◎「手法、穴位」全彩圖片──清楚好操作 真人示範手法拆解、專家講解搭配穴位圖， 讓你清楚了解對應器官的反射區在哪裡， 什麼症狀要用什麼手法交互搭配， 要按多久，再也不會按錯地方或操作過久。 本書特色 輕鬆辨位、對症操作、預防治療、強身健體， 是居家保健必備寶典。 ★辯證、按摩、養生──防病健體，全面顧及 專文推薦 臺北市立聯合醫院 仁愛院區 中醫科 謝旭東 醫師 專業推薦 李思儀中醫診所 李思儀 醫師／院長
聯合醫院仁愛院區進入發燒排行的影片
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防疫！別讓 #醫護 赤手空拳上戰場！護師工會理事長說了：醫療能量護理人力不足，防疫指揮中心的會議只會報人數！第一線的醫護狀況如何，聽聽他怎麼說…
根據蘋果新聞網報導，台灣護師醫療產業工會理事長 #陳玉鳳 批評，政府不處理護理人力問題，一直說醫療能量夠，到底夠在哪裡？「每一天你在開 #防疫 #指揮中心 的會議，只會報人數」。
還有最近發生的新冠確診病患攻擊 #醫護 事件，陳玉鳳理事長痛批：今天(5/31)有3個人被刺，明天後天呢？大家有樣學樣呢？
就在陳玉鳳理事長講完隔沒幾天，6月2號也就是今天在台北市聯合醫院仁愛院區凌晨就傳出病患失控案件。根據ETtoday報導，台北市立聯合醫院仁愛院區也遇到一名確診個案，該個案情緒激動持木棍敲打破壞組合屋玻璃。看到一起又一起的攻擊事件，身在第一線的醫護除了要跟病毒對抗，還要忙著跟病患搏鬥，可是回頭想想…原來我們有政府，但是他們又做了啥呢？
說到政府我們來看看今天出來的民調，《蘋果新聞網》進行即時民調，調查網友對蔡英文、蘇貞昌、陳時中的防疫表現滿意度，民調結果顯示，超過6成民眾都對蔡英文、蘇貞昌「非常不滿意」，陳時中略低，但也有過半網友「非常不滿意」。
另外《ETtoday新聞雲》調查顯示，2021年6月十大政治領袖排行榜中，以新北市長侯友宜看好度79.1%奪冠，第二為台北市長柯文哲71.2%，第三為副總統賴清德59.9%，接著依序為鴻海創辦人郭台銘58.7%、國民黨立委蔣萬安56.9%、前新北市長朱立倫49%、台中市長盧秀燕46.8%、鄭文燦45.7%、高雄市長陳其邁44.7%及陳時中38.1%。
同樣來自《ETtoday新聞雲》民調顯示，有9成民眾擔心染疫，6月底若未好轉7成7支持改四級警戒，53.9%民眾表示不認同指揮中心用「校正回歸」事後修正數據的做法，66.3%民眾不相信政府有能力在六月底前控制疫情，解除三級警戒，55.3%民眾認同由蔡英文總統親自上陣擔任抗疫總指揮官。
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使用EfficientNet檢測糖尿病視網膜病變
為了解決聯合醫院仁愛院區 的問題，作者江至祥 這樣論述：
深度學習(deep learning，DL)的演化使得人工智慧（artificial intelligence, AI）影像辨識逐漸形成一種成熟的技術，利用DL來識別糖尿病視網膜病變(diabetic retinopathy, DR)是近年來的一大挑戰。糖尿病所引發的視網膜病變往往是導致失明的主要原因之一，其病變特徵有滲出物、出血、阻塞等特徵。因此，在初期症狀時就能發現其病症，並接受相對應的治療，可避免造成視網膜的永久性傷害成了非常重要的一環。眼底圖拍攝需要經過專業的儀器進行拍攝，然而在環境、設備、拍攝者都不同的情況下，導致圖片拍出來的規格都不一致，致使模型的準確度嚴重下降，即使透過品質篩選
挑出有問題的影像，也會讓訓練模型的影像大幅降低，間接影響模型的可信度。本文使用的前處理強化圖片特徵，其結果透過品質篩選器挑選出更多可供訓練的資料，且本論文改善EfficientNet模型來提升模組效能，使模型分類出無、輕度、中度、重度及增值型糖尿病視網膜病變，且改善後準確度從0.7727至0.7920。關鍵字: 深度學習、糖尿病視網膜病變、EfficientNet
當我們童在醫起：瑞信兒童醫療基金會的理念與實踐
為了解決聯合醫院仁愛院區 的問題，作者瑞信兒童醫療基金會,裴凡強 這樣論述：
瑞信兒童醫療基金會是目前國內唯一以兒童友善醫療為服務核心的公益組織，透過不同資源的投入和整合，提供病童與其家庭身心支持與陪伴。 在瑞信成立二十年時，我們期許完整記錄下這段日子的點點滴滴，因為這也是臺灣兒童友善醫療領域，好不容易走來的二十年。 未來的日子， 就算路途漫長艱辛，只要方向是正確的，就值得我們努力走下去。
COVID-19疫情與無人機加速應用之探索性研究
為了解決聯合醫院仁愛院區 的問題，作者曾鎔伸 這樣論述：
本次造成恐慌的COVID-19病毒悄悄地擴散全球且爆發後成為「全球大流行」。為探索在COVID-19嚴峻的疫情下如何影響社會與人類，並在對抗疫情時該如何利用無人機特性協助防疫等作為，且以無人機科技協助人類一同抵抗病毒與疫情。本研究透過PEST環境分析觀察COVID-19對全球社會與人類生活之影響，並藉由SWOT分析了解無人機內部特性與受外部環境影響之關係，再透過TOWS提出對應外部環境變化之策略。COVID-19疫情帶來人類與社會的快速轉變，影響力擴及全球；倘若未來再次發生類似COVID-19病毒或更危險的疾病時，且在尚未研發出拯救人類疫苗或解藥的同時，而病毒卻以前所未有的速度進行了變異，在
看不到盡頭的時刻，人類將如何面對其病毒帶來的生命威脅?當未來必須面對更具威脅的病毒且出現頻次逐漸縮短，在透過減少接觸與保持社交距離作為下，利用無人載具科技協助生活與工作並成為新的生活常態。雖無人機仍有隱私與空中交通管理的問題待解決，但未來以無人機為平台與日新月異的新技術結合朝「空中智能機器人」前進，幫助人類突破下一個難關。