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謝謝你讓我瘦下來 獻給減重路上遭遇無數挫折的你

為了解決740Li 2020的問題，作者宋天洲 這樣論述：

｜你是否也有這樣的迷思和困惑｜ ‧ 減重少吃多動就好了，為何要手術？ ‧ 減重手術的風險是不是很高？ ‧ 聽說減重術後要一輩子吃流質飲食跟營養品？ ‧ 我食量很小，也吃不多，為什麼還會胖？ ‧ 我是不是代謝不好、內分泌失調所以才會胖？ ｜減重陪跑者宋天洲醫師｜ 以肥胖者的視角、同理心的角度出發，剖析肥胖對身體健康的傷害，從減重手術到術後的團隊全方位追蹤照顧，幫助你達到個人理想體重目標，獲得內在的健康與外在的美麗。 ｜減重代謝手術給肥胖者的3大幫助｜ ‧ 慢性病掰掰 遠離三高糖尿病代謝症候群，健康的陪爸媽小孩平安到老 ‧ 成功自然受孕 因多囊性卵巢症不易懷孕，減重後安心受孕開心瘦身

‧ 職場自信大提升 撕下死肥豬的霸凌歧視標籤，自信暴增職場競爭力開外掛 ｜本書4大特色｜ ‧ 建立理想的體重管理觀念   減重手術10大迷思全破解 ‧ 不可不知的減重大歷史   減重代謝手術的科學解密 ‧ 成功個案的學習   逆轉肥胖人生的激勵故事 ‧ 學會術後的保養技巧   吃出健康瘦用秘訣大公開 ｜各界好評聯手推薦｜ ‧ 義大醫療財團法人創辦人 林義守 ‧ 義大醫療決策委員會主任委員暨義大醫院院長 杜元坤 ‧ 敏盛醫院外科教授 李威傑 ‧ 高醫整型外科教授 賴春生 ‧ 義大醫療決策委員會副主任委員 柯成國 ‧ 國立中山大學企業管理學系教授 吳基逞 ‧ 集雅社董事長 盧乾三  

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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740Li 2020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。

勞動保護的未來

為了解決740Li 2020的問題，作者林佳和,邱羽凡,張譯文,鍾秉正 這樣論述：

　　數位平台經濟的發展帶動了勞動關係的變化，因應社會多樣化的發展，邇來也產生了典型僱傭契約以外之多種勞動供給關係，臺灣以勞工／非勞工的二分法來處理勞動保護的方式，在數位時代面臨巨大的挑戰。本書收錄林佳和副教授、張譯文助理教授、邱羽凡副教授與鍾秉正教授之文章，由契約法上「定性」的基本問題切入，思考重新建構勞動契約之路徑，並批判式地解讀釋字第740號解釋，試圖回答勞工的定義，同時討論以「準勞工」方式為勞動保護的合適性，並分析社會保險之目標與社會風險之類型，以確保未來各類型工作者在勞動型態變遷下之勞動與社會安全，為國內第一本針對數位時代勞動保護議題之專書。

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740Li 2020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