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「機器學習助力社會科學研究：自然語言處理、圖像辨識及網路分析」
這篇文章主要探討了機器學習在社會科學中的應用，透過自然語言處理、圖像辨識及網路分析等技術，幫助社會科學家分析龐大的數據集。這些技術可以用來研究複雜的社會現象，例如政治運動、犯罪與偏見，進一步深入了解社會的運作方式，並提供決策者有效的參考依據。 例如，透過自然語言處理分析社交媒體上的文字內容，可以深入了解人們的觀點和情感，進一步探討議題的背後動機和影響。而圖像辨識則可以幫助社會科學家研究表情、肢體語言等非語言行為，進一步探討人際關係、文化差異等議題。 此外，網路分析也是機器學習在社會科學中頗具影響力的應用之一。透過網路分析的技術，可以探討人際關係網絡、媒體影響力、意見領袖等議題，進一步提高決策者制定決策的準確性。 總體而言，機器學習在社會科學中的應用帶來了許多的機會和挑戰，而應用機器學習的社會科學家也需要不斷學習和創新，以不斷提升研究效果及貢獻社會。
「d型肝炎」成台灣公共衛生重要議題：治療與防治都需加強認識
在人口老化的背景下，D型肝炎在台灣逐漸成為一個重要的公共衛生議題。D型肝炎是由Delta病毒引起，只有在有肝炎B型病毒（HBV）感染的情況下才會發生。由於D型肝炎的感染率相對於B型肝炎較低，因此未能受到足夠的重視。然而，近期研究顯示，D型肝炎對治療反應和致死率有顯著的影響，因此必須加強對其的認識。 在台灣，D型肝炎的流行病學特徵仍不清楚。雖然在HBV感染者中的盛行率在不同的地理區域和族群中有所不同，但較高的HBsAg、HBeAg和HBV DNA濃度、較嚴重的肝病和較低的病毒清除率，都是可能代表D型肝炎的主要危險因素。 治療D型肝炎的方法與B型肝炎大相異，針對D型肝炎的專用藥物很少，而且往往是以聯合干擾素為基礎的療程，但其耐受性和治療效果都很差。相較於B型肝炎，D型肝炎的疫苗相對稀少，因此也缺乏有效預防措施。 由於D型肝炎對於肝病的嚴重程度有顯著的影響，醫療工作者應該加強對其的認識和診斷，以提供更好的治療方案。此外，D型肝炎的防治也應該更加重視。需要進一步的研究，以更好地了解D型肝炎在台灣的流行情況和危險因素，為防治提供更精確的指導。
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我的膚質：乾性肌（黑眼圈、膚色不均困擾）
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