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這兩本書分別來自財團法人法鼓山文教基金會-法鼓文化 和八旗文化所出版 。
國防醫學院 醫學科學研究所 余慕賢、張正昌所指導 蘇國銘的 透過基於基因本體之整合性分析識別卵巢上皮性腫瘤發病機轉的失調基因功能體 （2021），提出2008 740Li關鍵因素是什麼，來自於漿液性上皮性卵巢癌、卵巢清亮細胞癌、邊緣性卵巢腫瘤、基因本體、機器學習、整合性分析、補體系統、SRC基因、芳烴受體結合路徑、上皮細胞間質轉化。
而第二篇論文國立臺北科技大學 製造科技研究所 李仕宇所指導 林昱成的 智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統 （2021），提出因為有 渾沌映射網路、非線性動力學應用、智慧機械、人工智慧、心臟狀態檢測分析的重點而找出了 2008 740Li的解答。
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好讀 雜阿含經 第三冊：實修實證 自在解脫(卷二十一至卷三十)
為了解決2008 740Li 的問題，作者 這樣論述：
★《好讀 雜阿含經》為「台大獅子吼站」20年讀經會成果集結，以現代人易懂易學的方式，帶大家深入研讀《雜阿含經》。 ★ 本冊主題「實修實證、自在解脫」，為佛陀教導的實修方法；並節錄《相應部尼柯耶》經文中譯，以補足漢譯本「念處相應」、「正勤相應」……等佚失，讀者切莫錯過。 從人天善道的修持，到究竟解脫之道，《雜阿含經》忠實記載佛陀最初的根本教法與叮囑，是研習佛法必讀的經典，只要識字就能讀。 本冊為佛陀教導實修的方法：觀呼吸、四念處、七覺支、八正道，以及止觀、三三昧等，都是相當重要的修行法門，值得細細品嘗、用心實修。其中尤以四念處是禪修的重要基礎，經上說多修習、勤修習四念處
能夠讓眾生清淨，超越憂悲苦惱，通達正道乃至體證涅槃。 為方便讀者熟悉《雜阿含經》所提到的古印度重要國家和城市，能隨著佛陀弘法行腳的足跡，學習法義，本冊新增「佛陀時代城邑地圖」供對照參考。 ◎好讀亮點：讓經藏變得容易解讀 ‧原文標點／清晰註解 ‧白話導讀／圖表解說 ‧對應經典／以經解經 ‧讀經拾得／生活應用 ◎學習方法與線上共讀 很多人不讀經，可能是覺得經典太高深、或是文言文太難懂，而本書就是要協助一起學習佛法的讀者，克服這樣的障礙。 就「經典太高深」而言，《阿含經》的內容都是佛陀向一般弟子開示的內容，如果連智商不足的周利槃特、沒讀過書的賤民除糞人尼提
，都能聽懂佛陀的教導並且進而悟道，一般的讀者應該都能理解《阿含經》的內容。 若感到「文言文太難懂」，也不必害怕。其實大多數佛經的文言文只要熟悉之後，比起一般的文言文還來得容易掌握。只要識字就可以讀《阿含經》，在日積月累的練習讀經之後，自然能熟習佛經的語法，充分掌握佛經的意涵、如同佛陀親自向您說法。 若在讀經當中有疑問或想法，除了就近請教寺院或法師，Facebook的用戶也可加入「大家來讀經」http://facebook.com/groups/budadigest/社團，一同研討。沒有Facebook帳號的同學則可上「台大獅子吼佛學專站」http://buddhaspace.org
上的「獅子吼讀經班」版，線上讀經班於每週末進行線上語音討論。 本書的線上版另有「進階辨正」，提供複雜或有疑義的詞句分析及詳細辨正資訊。這些資訊由於較為深奧或蕪雜，並沒有在印出的書本上，有志尋根究柢者可逕行參閱線上版。 好讀推薦 《好讀 雜阿含經》是由科技人成立的台大獅子吼佛學專站，多年以來進行線上讀書會、經過長期相互切磋琢磨而完成的一部古典今讀現代註釋書。其嚴謹和精準很符合科學精神，而其無私的法施更是佛法的實踐。 ——釋恆清（台大佛學研究中心創辦人） 《好讀 雜阿含經》深入淺出、古今輝映，是劃時代、開創性的讀經會成果，也是電子佛典未來的發展方向。 ——釋惠敏（法鼓文理學院校
長） 《阿含經》是三乘共依的聖典，中觀系的《中論》、《大智度論》都引用《阿含經》說明緣起中道深義，瑜伽系的《瑜伽師地論．攝事分》更廣釋《雜阿含經》，可見大乘論師對《阿含經》的重視。本書綜合讀書會之討論，並參照漢譯各版三藏以及南傳的相對應經文，簡明扼要以白話加註解說，值得參考。 ——釋厚觀（福嚴佛學院院長） 本書於自學研讀《雜阿含經》者，猶如一本小型的工具書，更匯集了多位善知識的修行心得，提供讀者現實生活中的觀察與應用實例。 ——釋自衍（香光尼眾佛學院圖書館館長）
透過基於基因本體之整合性分析識別卵巢上皮性腫瘤發病機轉的失調基因功能體
為了解決2008 740Li 的問題，作者蘇國銘 這樣論述：
上皮性卵巢癌（EOCs）在晚期或復發的婦科惡性腫瘤中常是致命的和頑固的，其中漿液性佔絕大多數而卵巢清亮細胞癌（OCCC）是僅次於漿液性上皮性卵巢癌的第二常見的上皮性卵巢癌。即便經過腫瘤減積手術後加上化學藥物治療後仍有不少的患者有著較差的預後或是復發，故整體而言，對於卵巢癌的治療仍是一個相當大的挑戰。此外，邊緣性卵巢腫瘤(BOT)，包括漿液性 BOT與黏液性BOT，是屬於介於良性與惡性之間的卵巢疾病，雖然大部分的預後不差但是也有與卵巢癌不同的組織病理學特性。本研究使用以基因本體(GO)為基礎加上機器學習輔助運算的綜合分析去探討卵巢清亮細胞癌以及漿液性卵巢腫瘤包含漿液性邊緣性卵巢腫瘤與漿液性卵巢
癌的GEO資料庫中失調的基因體、功能途徑，藉以去識別重要的差異表達基因(DEG)。首先在卵巢清亮細胞癌的整合性分析中，發現無論是早期抑或是晚期，與免疫功能相關尤其是活化補體系統的替代途徑的功能失調在腫瘤發生佔有相當重要的關聯性，而補體C3與補體C5也影響了疾病無惡化存活期(Progression-free survival, PFS)和整體存活率(Overall survival, OS)且免疫染色結果是有意義的。而在漿液性卵巢腫瘤的分析中發現，SRC基因和功能失調的芳烴受體(AHR)結合路徑(Binding pathway)確實影響PFS和OS，而且與上皮細胞間質轉化(Epithelial-
mesenchymal transition, EMT)相關的鋅指蛋白SNAI2在腫瘤發生過程中有重要角色，並顯示出從漿液性 BOT 到卵巢癌有著逐漸上升的影響趨勢。未來，標靶治療可以專注於這些有意義的生物標誌並結合精確監測，以提高治療效果和患者存活率。
財報詭計：識破財報三表中的會計舞弊與騙局
為了解決2008 740Li 的問題，作者HowardM.Schilit 這樣論述：
營收強勁、現金流穩健，就是值得投資的好公司？ 讀懂財報數字還不夠，更要學會識破財報背後的騙術與魔術！ 牛長熊短的股票市場總是偏愛好消息， 因此公司有極大的誘因，釋出令人印象深刻的財報數字， 讓投資人滿意，藉此推升股價。 多數公司在報告業績表現時會遵守財報編製規則， 但有些公司為了「製造數字」， 還是會利用會計原則的灰色地帶施展詭計， 近期如瑞幸咖啡、康友-KY，過去如安隆、CUC…… 儘管經過多年洗禮，投資人已經變得更加精明， 但財報造假的花招依然層出不窮！ 隨著愈來愈多散戶投入市場
，熱錢流竄， 投資人該如何保護自己？ 本書三位作者長年研究財務舞弊，是全球認可的鑑識會計投資研究專家。主要作者霍華‧薛利更被《彭博商業周刊》譽為「會計界福爾摩斯」，對美國國會、監理機關和全球媒體而言，薛利一直是會計造假與公開財報中警告信號的首席發言人。 ★財務舞弊不僅是會計問題，更是公司經營的本質問題★ 《財報詭計》剖析安隆、雷曼兄弟、美國線上、IBM、英特爾、微軟、威朗製藥等數十家公司的財報詭計，教導投資人如何透過閱讀財報與解讀公司財務行為，找出企業經營惡化的危險徵兆，進而保護自己的資產。 請特別留意，當一家公司出現不當的
財報實務問題時，這些問題不僅僅是「會計問題」，對投資人而言，更應該專注的是：這個不正確的會計實務下，有多大程度是在隱藏企業的根本問題。 ★本書揭露企業為求開出漂亮財報，在背後做的15種不誠實操作★ ◢ 7種操縱盈餘舞弊 沒有誠信的高階經理人藉由竄改公司業績表現和操弄公司公布的盈餘來傷害投資人。本書詳細說明7種操弄盈餘舞弊手法，並說明抱持懷疑的投資人能夠查出這些招數來避免損失的方法。 ◢ 3種現金流舞弊 現金流量表並無法對會計造假免疫，本書顯示3種特殊的現金流舞弊手法，分析公司用來誇大營運現金流的不當行為。更提出快速檢測現金流舞弊的技巧。
◢ 2種關鍵指標舞弊 隨著投資人愈來愈常使用績效相關指標評估公司，公司管理階層為了取悅投資人，會提供更多資訊，但往往也試著隱藏各種業務惡化的情況。本書揭露用2種關鍵指標舞弊手法，說明高階經理人如何來掩蓋營運全貌、扭曲公司未來走勢。 ◢ 3併購會計舞弊 在理解本書討論的所有舞弊（操弄盈餘、現金流和關鍵指標舞弊）後，這些花招都是要來掩蓋本業上的一些問題。併購會計舞弊，更能幫助邪惡的管理團隊掩蓋想要隱瞞的事，本書分析3種併購會計舞弊，幫助投資人掃除地雷。
智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統
為了解決2008 740Li 的問題，作者林昱成 這樣論述：
摘要 iABSTRACT ii誌 謝 ivContents vList of Tables viiList of Figures ixChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 11.2 Background 11.3 Contributions 61.4 Organization of the Thesis 7Chapter 2 Experiment I - Smart Detection Method for Personal ECG Monitoring 82.1 The Experiment Data Source & Dat
a Processing 92.1.1 The Experiment Data Source 92.1.2 Data Processing 102.1.3 Chaotic-Mapping Integral Network 112.2 Extract Characteristics 142.2.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 142.2.2 Feature Extraction (Central Point Distribution) 142.3 Classification 152.3.1 Expe
rimental results-detection of ECG states via method I 162.3.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 18Chapter 3 Experiment II- Smart Real-Time Monitoring System for Arrhythmia 233.1 The Experiment Data Source & Data Processing 253.1.1 The Experiment Data Source 253.1.2 Data
Processing 273.2 Double Chaotic-Mapping Integral Network 333.3 Extract Characteristics 373.3.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 373.3.2 Feature Extraction (Central Point Distribution Feature Value) 383.4 Classification 383.4.1 Experimental results-detection of ECG states
via method I 403.4.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 45Chapter 4 Conclusions and Future Work 524.1 Conclusions 524.2 Future Work 52Reference 54