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最成熟文件資料庫：MongoDB實作整合最佳化微服務架構

為了解決文章列表的問題，作者唐卓章 這樣論述：

　　和SQL一樣簡單的NoSQL，從汎汎小工程師昇華到資料庫宗師的一大步！   　　MongoDB是當今業界使用最廣泛的文件資料庫之一，本書特別結合實踐案例，再以開發管理者的角度對MongoDB技術進行系統地整理，想要從SQL跳槽的讀者，這本書是市面上難得的最佳範例手冊。   　　本書內容概要 　　第1 部分：MongoDB 入門（第1 ～ 6 章） 　　該部分介紹MongoDB 的基本概念及入門知識。透過該部分的學習，讀者可對MongoDB 自身的技術全貌形成一定的認識。   　　第2 部分：MongoDB 微服務開發（第7 ～ 10 章） 　　該部分介紹微服務的基本概念及微服務架構中應

用MongoDB 的相關技術實現。透過該部分的學習，讀者將能深入了解基於Java 微服務技術堆疊開發MongoDB 應用的實踐方法。   　　第3 部分：MongoDB 進階（第11 ～ 15 章） 　　該部分介紹MongoDB 更加進階的一些使用技巧。透過該部分的學習，讀者可掌握MongoDB 在性能最佳化方面的一些最佳實踐及指導方案。   　　第4 部分：MongoDB 架構管理（第16 ～ 18 章） 　　該部分介紹MongoDB 在架構管理方面的一些經驗。透過該部分的學習，讀者可獲得MongoDB 在架構可靠性、安全方面的指導及如何在專案中進行資料庫問題防治的一些想法。   　　適合讀

者群 　　本書適合希望了解、使用MongoDB 資料庫的技術從業者。 　　對有一定基礎的研發人員，透過閱讀本書可以更深入地了解MongoDB在性能最佳化、叢集技術方面的一些原理。 　　對初學者，可以根據書中的一些案例快速開發基於 MongoDB 的微服務應用。 　　對系統架構師，可以透過本書了解 MongoDB 的一些進階特性及原理，並獲得在技術選型、架構管理方面的指導資訊。

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提升深度學習模型在心電圖分析上準確度的演算法研究

為了解決文章列表的問題，作者羅宇昇 這樣論述：

心電圖是檢查心臟相關狀態的常見非侵入診斷工具，隨著人工智慧的發展，深度學習模型被用來解釋心電圖並準確地預測許多心血管疾病。然而，目前心電圖深度學習模型缺乏處理重複量測情境的能力，其預測錯誤的實際意義仍不清楚，心電圖深度學習模型的預測準確度仍可被提升。本篇研究提出基於身分識別的動態修正演算法，提升重複量測時診斷左心室異常與血鉀異常的準確度；心電圖深度學習模型的左心房擴大診斷系統被發展來提升預測心血管疾病發生的準確度。本研究於2011年至2020年間，從三軍總醫院的兩間醫院回溯地收集資料，以507,729筆心電圖建構深度學習身分識別模型抽取身分特徵，以109,526筆有對應心臟射出率以及168,

450筆有對應鉀離子的心電圖資料發展動態修正演算法，以121,587筆有對應左心房大小的心電圖發展左心房擴大診斷系統。本研究收集獨立的內部以及外部驗證集，27,824/31,925位病人的資料分別被納入內部與外部驗證集，13,009/17,763筆有對應心臟射出率以及37,246/47,604筆有對應鉀離子的心電圖，作為動態修正演算法的內部與外部驗證集，7,611/11,753 筆有對應左心房大小的心電圖被作為驗證左心房擴大診斷系統的內部與外部驗證集。深度學習模型在身分識別的接受者操作特徵曲線下面積（area under the receiver operating characteristi

c curve，簡稱AUC）能達到0.98以上的水準，在內部以及外部驗證集的追蹤心電圖上，基於身分特徵的動態修正分別能將診斷左心室異常的AUC從0.916/0.911提升至0.944/0.931；診斷低血鉀的AUC從0.730/0.720提升至0.786/0.778；診斷高血鉀的AUC從0.888/0.890提升至0.916/0.909。心電圖深度學習模型的左心房擴大診斷系統在心血管疾病發生上有更好的預測表現，比起心臟超音波能更好的預測未來高血壓（一致性指標C-index，0.711比上0.695）、中風（C-index，0.676比上0.663）、二尖瓣膜逆流（C-index，0.696比上

0.676）以及心房顫動（C-index，0.800比上0.786）。本篇研究提出的演算法能提升心電圖深度學習模型的預測準確度，基於身分特徵的動態修正讓心電圖準確地監測重要生化指標，從而改善臨床實務；心電圖深度學習模型的左心房擴大診斷系統讓心電圖提供更好的心血管疾病預後資訊，這些演算法使心電圖能成為準確的廣篩工具並從而提早介入防止疾病發生。

拿戈瑪第經集：散佚的聖經篇章，遺失的千禧福音

為了解決文章列表的問題，作者 這樣論述：

◆◆◆神祕的諾斯底教派（靈知派）思想◆◆◆ ◇◇◇隱匿千年的異端禁書◇◇◇ ◆◆◆「凡發現這些隱語意義的人，將不會嚐到死亡的滋味。」◆◆◆ 　　曾經的異端《拿戈瑪第經集》，歷經千年的流轉、艱辛的還原工程，終於以精裝中文版來到世人眼前。它想傳達什麼過去不為人知的訊息與智慧呢？祕密與福音就在這本書裡！ 　　《拿戈瑪第經集》並不是一本書，而是由多本書組合而成的文集。它一共有52本獨立的書，以諾斯底教派思想著作為主，囊括早期正統基督教教父文章中留下紀錄卻已散佚1,500年以上的經書，其中最著名的是聖經研究學者稱為「第五福音」的〈多馬福音〉，迄今只有《拿戈瑪第經集》載有完整的內容。 　　近年，

有學者提出疑問：有沒有可能〈多馬福音〉是早期的耶穌語錄，甚至是馬太和路加寫作自己的語錄時使用的參照來源？有沒有可能〈多馬福音〉根本不是什麼異端邪說，而是關於耶穌和他的教誨？有沒有可能它是我們所能取得的耶穌教誨資料中，未經過編輯而以最原始形式呈現的第一手版本？ 　　我們都假設聖經只有一個版本，以為基督教教義應該只有一種。事實不然，基督教運動一開始有許多不同的團體，早期教義更有不同的類型。基督教經典分正典、次經或經外書與偽經。 　　就如讀史，正史所呈現的不一定就是真相，野史未必皆是捏造。「正統」基督教依賴君士坦丁的勢力，不乏鎮壓異己，改寫歷史，隱瞞事實。《拿戈瑪第經集》正是教會所謂的偽經或密經

，因內容未經教會會議單一標準審核，其神學思想與聖經大異其趣，思想開放，可啟迪心智。 　　本書主編馬文‧梅爾說：「我們誠摯地希望讀者在閱讀及研究了這些多元化的宗教經文後，可以加入我們追尋與探索的行列之中。也希望各位在探索完不同的經文後，可以對古老與現代的世界都有新的認識與體會。正如《拿戈瑪第經集》中〈多馬福音〉裡的一句話：『認清你面前的事物，那些被隱藏的事物便會顯現。因為所有隱藏之事，皆會現形。』」  

大數據分析下的素食研究

為了解決文章列表的問題，作者賴風元 這樣論述：

在現今的社會，素食對於大眾已經不是一個陌生的概念，因為我本身是素食者，所以嘗試利用KEYPO探索大數據工具來看網路上網民對於素食的看法。本研究依網路聲量方面多集中在意見領袖的留言及言論部分，則是集中在素食有關的議題做出觀察。在資料探勘部分，主要以IG、Youtube、臉書和PTT為主。接著，在意見領袖部分，主要以波及重點人物或意見領袖的發文為主。本研究首先針對關於素食的關鍵字設定，其步驟先行選擇(素食、蔬食)等關鍵字，接著，配合KEYPO探索大數據工具的探索概念、素食及蔬食所出現的關鍵字，進行布林邏輯運算。最後，將所有分析的數據與網民的解讀進行對話，統整出量測時間內對於素食的分析。