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Cycling Atlas Europe: The 350 Most Beautiful Cycling Routes in Europe

為了解決App or app的問題，作者Droussent, Claude 這樣論述：

From incredible scenery to dramatic panoramas, these carefully selected tours of the most beautiful places to pedal throughout Europe will delight both seasoned and novice cyclists and feature the groundbreaking user-sourced mapping technology of the Strava app.The guide features 350 of the most

beautiful and scenic cycling routes all over Europe, carefully curated for cyclists of every level and ability--from easy, scenic lowland countryside to visually glorious, more strenuous routes in the Alps and the Carpathians. The book also includes routes that enable the user to re-create itinerari

es from the Tour de France or Giro d’Italia. This is the best European cycling guide ever assembled with the aid of Strava, the mapping app that includes information from the world’s most knowledgeable and expert cyclists who have critically reviewed and rated them. It contains maps, technical detai

ls, tourist information, and tips. Included are urban tours that highlight Europe’s cultural glories and routes that highlight the continent’s breathtaking natural beauty. The book is organized into nine regional sections covering mainland Europe from the British Isles and the Iberian Peninsula to E

astern Europe, Scandinavia, and the boot of Italy.

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以疾病不確定感理論發展整合性心動健康網路照顧模式提升心房顫動病人因應策略之成效探討

為了解決App or app的問題，作者謝慧玲 這樣論述：

正文目錄正文目錄『表』目錄 IV『圖』目錄 V『附錄』目錄 VII中文摘要 VIII英文摘要 X第一章 緒論 1 第一節 研究背景、動機及重要性 1 第二節 研究目的 7第二章 文獻查證 8 第一節 心房顫動疾病簡介 8 第二節 疾病不確定感理論 15 第三節 疾病不確定感相關研究 22 第四節 整合性健康網路照顧模式的發展及運用 31第三章 研究架構與假設 36 第一節 研究架構 36 第二節 研究假設 37 第三節 名詞界定 38第四章 研究方法與過程 43 第一節 研究設計 43 第二節 研究對象及場所 45 第三節 研究工具 46

第四節 研究工具之信效度檢定 52 第五節 研究過程 59 第六節 研究倫量 63 第七節 資料處理與統計分析 64第五章 研究結果 66 第一節 心房顫動病人的基本屬性68 第二節 心房顫動病人的症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前後測情形 76 第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之成效 85第六章 討論 107 第一節 心房顫動病人的基本屬性現況分析 108 第二節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人症狀困擾之成效 111

第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病知識之成效 113 第四節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人社會支持之成效 115 第五節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病不確定感之成效 117 第六節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人因應策略之成效 119 第七節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人心理困擾之成效 121 第八節 研究限制 124第七章 結論與建議 125 第一節 結論 125 第二節 建議 127參考文獻 129附錄 141『表』目錄表1. 資料處理

與分析 65表2. 心房顫動病人之人口基本屬性 70表3. 心房顫動病人的疾病特性 74表4. 心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前測與後測結果 83表5. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人症狀困擾改變之成效 86表6. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人疾病知識改變之成效 89表7. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人社會支持改變之成效 92表8. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人疾病不確定感之改變成效 95表9. 以GEE方法探討整合性心動健康網路

照顧模式對於心房顫動病人因應策略改變之成效 98表10. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人心理困擾改變之成效 103『圖』目錄圖1. 不確定感理論架構 21圖2. 研究架構圖 36圖3. 研究設計 44圖4. 流程圖 67圖5. 兩組在第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 87圖6. 兩組在心房顫動知識量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 90圖7. 兩組在醫療社會支持量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 93圖8. 兩組在中文版Mishel疾病不確定感量表平

均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 96圖9. 兩組在簡易因應量表之應對因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 99圖10. 兩組在簡易因應量表之迴避因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 100圖11. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 104圖12. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之焦慮次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 105圖13. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之憂鬱次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 106『附錄』目錄附錄一

心房顫動病人基本屬性量表 附錄一附錄二 第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表 附錄二附錄三 心房顫動知識量表 附錄三附錄四 醫療社會支持量表 附錄四附錄五 中文版Mishel疾病不確定感量表 附錄五附錄六 簡易因應量表 附錄六附錄七 醫院憂鬱焦慮量表 附錄七

Exploring Graphs with Elixir: Connect Data with Native Graph Libraries and Graph Databases

為了解決App or app的問題，作者Hammond, Tony 這樣論述：

Data is everywhere - it’s just not very well connected, which makes it super hard to relate dataset to dataset. Using graphs as the underlying glue, you can readily join data together and create navigation paths across diverse sets of data. Add Elixir, with its awesome power of concurrency, and y

ou’ll soon be mastering data networks. Learn how different graph models can be accessed and used from within Elixir and how you can build a robust semantics overlay on top of graph data structures. We’ll start from the basics and examine the main graph paradigms. Get ready to embrace the world of co

nnected data!Graphs provide an intuitive and highly flexible means for organizing and querying huge amounts of loosely coupled data items. These data networks, or graphs in math speak, are typically stored and queried using graph databases. Elixir, with its noted support for fault tolerance and conc

urrency, stands out as a language eminently suited to processing sparsely connected and distributed datasets.Using Elixir and graph-aware packages in the Elixir ecosystem, you’ll easily be able to fit your data to graphs and networks, and gain new information insights. Build a testbed app for compar

ing native graph data with external graph databases. Develop a set of applications under a single umbrella app to drill down into graph structures. Build graph models in Elixir, and query graph databases of various stripes - using Cypher and Gremlin with property graphs and SPARQL with RDF graphs. T

ransform data from one graph modeling regime to another. Understand why property graphs are especially good at graph traversal problems, while RDF graphs shine at integrating different semantic models and can scale up to web proportions.Harness the outstanding power of concurrent processing in Elixi

r to work with distributed graph datasets and manage data at scale.What You Need: To follow along with the book, you should have Elixir 1.10+ installed. The book will guide you through setting up an umbrella application for a graph testbed using a variety of graph databases for which Java SDK 8+ is

generally required. Instructions for installing the graph databases are given in an appendix.

不同創新接受程度使用者對Pantone配色應用程式的互動滿意度

為了解決App or app的問題，作者陳維真 這樣論述：

在現今瞬息萬變的社會，各行各業彼此激烈競爭，為取得更高的利益，建立品牌（Brand）與品牌個性（Brand Personality），鮮明的印象讓消費者認知與辨別產品特徵已變成趨勢。而為更進一步吸引消費者，對於企業來說，最重要的事情之一就是「色彩」。根據美國公司WebFX Team調查，84.7%的消費者將顏色視為購買特定產品的主要原因，而93%的人們在買東西時會看視覺外觀，且人們在初次觀看後的90秒內會對產品做出購買抉擇。因此，色彩的必要性和準確性，已不再僅適用於印刷業或平面設計師。目前彩通色彩系統（Pantone Matching System）是全世界通用的色彩標準，近年來Panton

e將其色票雲端化，並為設計工作者開發手機應用程式「Pantone Connect」，採用新的Pantone雲端配色軟體，幫助辨識現實生活中物體的色彩，並簡化設計師們在色彩溝通、決策上的過程。本研究以使用者互動滿意度（Questionnaire for User Interaction Satisfaction, QUIS）為問卷構面，探討不同創新接受程度使用者對Pantone Connect App的互動滿意度，依循本研究結果，將樣本總共分為四大類，分為創新者（Innovator）、早期採用者（Early Adopter）、早期大眾（Early Majority）、非創新者（Non - Inn

ovator），並進一步分析，得知（1）受測者的性別會影響Pantone Connect APP介面整體反應的互動滿意度；（2）受測者基本個人資料並不會影響Pantone Connect APP介面呈現的互動滿意度；（3）受測者具有使用Pantone實體色票簿經驗會影響Pantone Connect APP介面用詞和系統資訊的互動滿意程度，其他的個人基本資料並不會有影響；（4）受測者的年齡與創新接受程度會影響Pantone Connect APP學習APP反應的互動滿意程度；（5）沒有使用Pantone實體色票簿經驗與沒有聽過Pantone Connect APP的受測者對APP性能的互動滿意

程度較高；（6）受測者的個人基本資訊與創新接受程度並不會對Pantone Connect APP使用者介面可用性的互動滿意程度產生影響；（7）互動滿意度與創新程度呈現正相關，當創新性越高，使用者的「整體反應」、「介面呈現」、「介面用詞與系統資訊」、「學習APP反應」滿意度越高。