視力檢查軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視

為了解決視力檢查軟體的問題，作者VirginiaEubanks 這樣論述：

2019年莉莉安・史密斯圖書獎（Lillian Smith Book Award）、 2018年麥加農中心圖書獎（McGannon Center Book Prize）獲獎作品   本書揭露高科技工具影響人權與經濟公平。 看似客觀中立的機器運算， 可能在學習人類提供的資料後， 再複製社會偏見與歧視，形成「自動不平等」！   　　▴美國印第安納州在三年內駁回100萬人的醫療照護、糧食券和現金救濟申請，只因為資格自動審查機制把不完整的申請錯誤統統歸結為申請者未能配合。繁瑣的行政程序和不合理的期望使人們無法獲得應得的利益，只有少數幸運兒得以獲得公共資源。   　　

▴▴洛杉磯由於住房有限，當局採用一種演算法，計算成千上萬名無家可歸者的「相對弱勢」，並按照優先排序提供這些人住房服務與資源。然而，這套系統會跟警察系統共享貧窮人口和工人階級的個資，造成窮人與犯罪分子輕易被歸納為同一個分類，否決了他們的基本權利，損害了他們的人性與自主權。   　　▴▴▴賓州阿格勒尼郡的風險預測模型以統計數據來預測哪些家庭會虐童、哪些人是問題父母，但數據庫的資料來源卻集中在仰賴公共資源的低收入家庭。光是在2016年，模型預測的1萬5139筆虐童報告中，就有3633筆不正確；在此同時，數千個貧困家庭與少數族群的生活早已無端遭受侵入及監視。   　　進入數位時代以來，

金融、就業、政治、衛生和公共服務、治安管理等領域的決策都經歷了革命性的變化。如今是由自動化系統而不是由真人來掌控哪些社區受到監管，哪些家庭獲得需要的資源，或是哪些人該接受詐欺調查。雖然人人生活在這種新的資料制度下，但侵入性及懲罰性最強的制度，卻完全針對窮人所設計。   　　政治學家維吉妮亞・尤班克斯在本書中，有系統地探究了資料探勘、政策演算法、預測性風險模型對美國窮人與勞工階級的影響。書中充滿了令人揪心、瞠目結舌的故事，例如印第安納州一名婦人因為癌症末期住院治療，錯過了重新認證補助資格的預約，被取消福利救濟；賓州的某個單親媽媽每天都擔心失去女兒的撫養權，只因她符合某種統計形象。  

　　美國一直以來使用最尖端的科學與技術來遏制、調查和懲戒窮人。「數位追蹤」與「自動化決策系統」就像以前的郡立濟貧院以及科學慈善運動，讓中產階級看不到貧困，讓國家抽離了道德規範，做出非人道的選擇：誰能獲得溫飽、誰得挨餓受凍；誰有住房、誰依舊無家可歸；政府應該拆散哪些家庭。在這過程中，它們更削弱了民主，背叛了人們最珍視的民族價值觀。   　　也許，貧窮並非我們都需要馬上面臨的課題，但在演算法的使用之下，所有人都將無可避免地受到資源分配的影響。這本研究深入、慷慨激昂的好書來得正是時候！   本書特色   　　1. 綜觀書市，大部分類似的書籍都僅探討演算法對於社會的影響，很

少有如本書一樣聚焦於「貧困」議題；而這個問題並不單單只會發生於窮人身上，因為演算法讓所有的人都有可能遇到類似的困境。這樣的主旨使本書在相關作品中更顯獨特。   　　2. 本書特別針對公共福利相關的措施來做描述，從事社會福利相關職業、關注當今貧窮社會議題的讀者，或是對科技應用於社會福利制度有興趣的讀者，在閱讀完本書之後，都能對貧困現象的產生與發展有更進一步的瞭解。   權威推薦   　　呂建德／中正大學社會福利學系教授 　　巫彥德／人生百味共同創辦人 　　李明璁／社會學家、作家 　　李建良／中央研究院法律學研究所特聘研究員×科技部「人工智慧的創新與規範」專案計畫總

主持人 　　李政德／成功大學數據科學所教授 　　杜文苓／政治大學創新國際學院院長 　　林文源／清華大學人文社會AI應用與發展研究中心主任、通識教育中心教授 　　林佳和／政治大學法學院副教授 　　阿潑／轉角國際專欄作者 　　洪敬舒／臺灣勞工陣線協會研究部主任 　　張國暉／臺灣大學國家發展研究所副教授、風險社會及政策研究中心研究員 　　張烽益／臺灣勞動與社會政策研究協會執行長 　　黃益中／公民教師、《思辨》作者 　　劉揚銘／自由作家 　　劉靜怡／臺灣大學國家發展研究所專任教授 　　顏擇雅／作家、出版人 　　（以上依姓氏筆畫排序）   國外好

評推薦   　　「這本書十分駭人。不過，讀了以後，你將變得更精明，更有能力去尋求正義。」——娜歐蜜・克萊恩（Naomi Klein）／《震撼主義》（The Shock Doctrine）作者   　　「尤班克斯在書中精采地記錄了自動化時代『另一半的人如何生活』，並揭露一道新的數位鴻溝：一個使最邊緣化的社群身陷困境的全面監控網路。這本震懾人心、發人深省、充滿人道關懷的好書，揭露了資料導向的政策所造成的反烏托邦，並敦促眾人創造一個更公正的社會。」——阿朗卓・尼爾森（Alondra Nelson）／《DNA的社會生活》（The Social Life of DNA）作者   　

　「在這本發人深省的好書中，尤班克斯讓我們看到，現代社會雖有表面的改革，但我們針對弱勢族群所制訂的政策，依然是由古老的濟貧法所主導，而那些法條只會排擠並懲罰社群中最貧困的人。」——弗朗西絲・福克斯・派文（Frances Fox Piven）／《規範窮人》（Regulation the Poor）作者   　　「這是今年最重要的科技好書。如今每個人都擔心網路對民主的影響，但尤班克斯指出，我們面臨的問題遠比『假新聞』更嚴重——自動化系統鞏固了社會與經濟不平等，破壞私人與公共福利。尤班克斯深入研究歷史與報告，幫大家更瞭解我們面臨的政治與數位力量，以便更有效地反擊。」——阿斯特拉・泰勒（Ast

ra Taylor）／《人民平臺》（The People’s Platform: Taking Back Power and Culture in the Digital Age）作者   　　「這本書清楚地揭露美國的體制（從執法到醫療、再到社會服務）日益懲罰窮人，尤其是有色人種。如果你擔心美國現代工具的不平等，這是一本必讀的好書。」——桃樂西・羅伯茲（Dorothy Roberts）／《殺死黑人》（Killing the Black Body）與《瓦解的關連》（Shattered Bonds）作者   　　「這本書是寫給所有人看的，包括社群領袖、學者、律師、接受政府援助的人以

及需要更深入瞭解『靠數位產業致富的國家如何利用技術來創造並維持永久性下層階級』的人。這是為我們這個時代撰寫的書。」——馬基亞・西里爾（Malkia A. Cyril）／媒體正義中心（Center for Media Justice）的執行董事與共同創辦人   　　「想瞭解資訊科技對美國邊緣化人口的社會影響，這本書是近期最重要的書籍。當我們開始討論人工智慧危害人類的可能性時，尤班克斯的這本書應該列入必讀書單。」——伊森・佐克曼（Ethan Zuckerman）／麻省理工學院公民媒體中心主任   　　「內容驚人，精采萬分⋯⋯誠如尤班克斯所述，自動化加上不顧道德又講究效率的新技術，不

僅威脅到那些社會視為可有可無的數百萬人，也威脅到民主。如果你想瞭解這個數位夢魘如何深入我們的體制並試圖規範我們的生活及你該如何挑戰它，這是一本必讀的好書。」——亨利・吉羅（Henry Giroux）／《身陷險境的大眾》（The Public in Peril：Trump and the Menace of American Authoritarianism）作者   　　「這是一個扣人心弦的精采故事，講述不良資料、劣質軟體、無能或腐敗官僚如何把弱勢族群的生活搞得天翻地覆。現在的治理往往隱藏在令人費解的法律與程式碼的背後，每個人都應該讀一讀這本書，以瞭解現代治理的實際運作。」——法蘭克・

帕斯夸（Frank Pasquale）／《黑盒子社會》（The Blackbox Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information）作者   　　「尤班克斯的新書講述正在興起的監控國家，這個精采的故事令人震驚。『數位濟貧院』不斷擴大網絡，與其說是為了幫助窮人，不如說是為了管理、約束、懲罰窮人。閱讀這本書，並加入尤班克斯的行列，一起反對這個網絡所造成的不公正吧。」——桑福德・施拉姆（Sanford Schram）／《福利用語》（Words of Welfare）與《懲罰窮人》（Disciplining th

e Poor）作者

視力檢查軟體進入發燒排行的影片

兩種住院病人跌倒風險篩檢表之比較研究

為了解決視力檢查軟體的問題，作者楊春穎 這樣論述：

2018~2019年度醫院醫療品質及病人安全工作目標之一為「預防病人跌倒及降低傷害程度」，而正確有效的跌倒評估工具是預防跌倒的重要對策；本研究目的為比較簡版跌倒風險篩檢表與常規版跌倒風險篩檢表之差異性，採回溯性病例對照方式，研究工具包括電子護理病歷、跌倒異常事件通報清單及臨床研究資料庫等，收集台灣南部某醫學中心2015年與2018年住院病人（分別稱為常規組與簡版組）資料，比較原本的常規版跌倒風險篩檢表與簡版跌倒風險篩檢表之篩檢效能及跌倒發生率、跌倒傷害率及傷害程度等臨床結果。以SPSS 20.0統計軟體進行資料分析，包括次數分佈、百分比、平均值、標準差及篩檢效能指標等描述性統計，以及獨立樣本

t檢定、獨立性卡方檢定、多元羅吉斯迴歸分析等推論性統計比較簡版組與常規組在跌倒危險因子及臨床結果之差異。以p< .05為達統計上顯著性。研究結果發現，兩種跌倒風險篩檢表在篩檢效能的比較上，簡版跌倒風險篩檢表之特異性（70.1%）、陽性預測率（1.1%）Youden index（42.9%）、篩檢正確率（70.8%）、概似比（2.4%）較高優於常規版跌倒風險篩檢表。此外，簡版跌倒風險篩檢表（總分7分，切點≧2分），進行改良版一：總分最高7分，切點≧1分（敏感性89.34%），或改良版二（敏感性84.43%）：將簡版跌倒風險篩檢表7項跌倒危險因子中的「步態不穩、行為混亂/躁動及下肢肌力 0~4 分

」此三項增加權重，符合任一項即得2分，加權總分10分且切點≧2分等兩種篩檢方式，均可解決切點≧2分的簡版跌倒風險篩檢表漏診率偏高及敏感性不高之問題。另在控制干擾因素後，簡版組住院病人跌倒發生率（0.06%）較常規組（0.05%）高且有顯著差異（p< .05），但簡版組跌倒病人發生傷害率（41.8%）雖高於常規組（38.2%），並無證據顯示發生跌倒之傷害率有差異（p = .455）。發生跌倒之傷害程度之比較，無傷害及輕度傷害人數的百分比簡版組（91.0%）高於常規組（88.8%），但也無顯著差異（p = .595）。研究結論簡版跌倒風險篩檢表仍可作為預測跌倒風險之工具，但簡版組住院病人跌倒發生率

較高，因此仍需審視及修改篩檢表以增進篩檢效能，研究中從敏感性、概似比和漏診率之比較上，兩種改良式簡版跌倒風險篩檢表可做為修訂時之參考，建議研究場所可以在考量護理人力後修改跌倒風險篩檢表，此外研究場所應再著力提升跌倒風險篩檢表評分一致性及標準化，才能發揮篩檢表提前辨識跌倒高風險族群之實質功效，以降低跌倒發生維護及病人安全。

運動基因：頂尖運動表現背後的科學

為了解決視力檢查軟體的問題，作者DavidEpstein 這樣論述：

美國前總統歐巴馬推薦讀物，榮獲美國國家科學院科學傳播獎， 顛覆「刻意練習」迷思，改變美國國手訓練方針， 震撼體壇、暢銷不墜，不容錯過的運動科學經典！   　　►愈早投入訓練，便能贏在起跑點，超越同齡人？ 　　►勇於跳脫舒適圈，挑戰更艱難目標，是進步的不二法門？ 　　►勤奮地刻意練習，人人都能達到天才水準？   　　像「閃電」尤塞恩・波特、游泳名將麥可・菲爾普斯，以及網球名人小威廉絲這樣的運動明星，是因為遺傳上異於常人，而稱霸他們的運動領域的嗎？或者，他們只是靠意志力和刻意訓練，來克服生理極限的普通人？在運動領域中，個人成就是受先天所左右，還是由後天努力所主導，

科學家們爭論已久。然而真相遠比「先天還是後天」這二分法複雜得多。   　　1940年代以降，數個關於特殊技能的研究結果皆認為：區別出好手和業餘人士的知覺運動技能，是透過練習學會或像軟體般下載而來。這些論據在1990年代末，催生了現代運動專業領域中最著名的理論——刻意練習。雖然當時關於「一萬小時法則」的資料都是當事人自己回溯的，且「刻意練習」倡議者艾瑞克森博士日後承認，他那些現在舉世知名的資料僅是從少數受試者身上收集而來，然而基因（先天條件）不重要，努力就能成功」的勵志觀點仍席捲全球，至今被奉為圭臬。即使2003年人類基因體計畫完成，基因科學日漸重要，艾瑞克森也把基因納入論文裡，基因對於

個人習得新技能的影響，仍因「政治不正確」而傳播不力。   　　艾普斯坦為了釐清「先天／後天」論戰的複雜脈絡，花費數年走訪眾多國家，親訪無數第一線科學家、奧運金牌選手、乃至帶有罕見基因突變或身體表徵的運動員，以豐富且令人驚嘆的實際案例，闡述運動遺傳學的研究成果，從基因的角度進行了全面而深入的討論，重新審視人們對於天賦和努力的認知。此外，作者還談及文化、經濟、性別、種族、訓練方式等因素，對人類運動表現和體育競技成績產生的深遠影響，甚至分析了運動中的遺傳疾病風險，探討人們該如何面對先天因素，採取最適當、最有效的訓練方式。   　　▎本書內容涵蓋廣泛，所跨領域請參閱〈目錄〉的各章引文 ▎

  各界好評   　　►我不記得有哪本書像《運動基因》一樣，這麼令我入迷、獲得知識，甚到受到挑釁。艾普斯坦從此改變了我們衡量運動好手及其成就的方式。——《異數》作者葛拉威爾   　　►貨真價實的劃時代之作，當代最好的體育新聞寫作。讀過之後，你不會再以同樣的眼光看待運動。——強・沃海姆，體育記者與作家，任職《運動畫刊》   　　►運動員、家長、教練，以及凡是想知道成為優秀運動員的條件的人必讀的一本書。——喬治・杜爾曼（George Dohrmann），普立茲獎得主暨暢銷運動作家   　　►從來沒有哪本書像這樣：強硬但平易近人地評論運動的科學與遺傳學，並用個

人的故事來包裝。這本書將讓各種類型的讀者質疑，自己原本認為塑造菁英運動選手所需的要件，是否正確。——史蒂芬・羅斯，馬里蘭大學運動生理學家   　　►艾普斯坦在《運動基因》一書中，嚴斥「只要（勤練）一萬小時，就能在一項運動中稱霸」的觀念，揭露優異表現背後錯綜複雜的原因。——達雷爾・莫雷，休士頓火箭隊總經理、MIT史隆運動分析方法會議共同創辦人   　　►我從1960年代之初就開始等待這麼一本書。我想不出關注運動的人有誰不會像我一樣，深受這本書吸引，尤其是關注「頂尖運動員如何達到頂尖？」這個問題的人。——安比・伯夫特（Amby Burfoot），1968年波士頓馬拉松賽金牌  

易讀版衛教文宣對提升社區高齡者口腔健康識能之成效

為了解決視力檢查軟體的問題，作者林欣怡 這樣論述：

過去研究顯示，社區長輩有口水分泌不足及假牙清潔方式不適當等口腔健康問題。本研究以高齡友善城市所推廣之連通理念（主動提供字體大，易理解之資訊給長輩，確保長輩與社會連結），引用“易讀”設計於衛教單張中，探討易讀衛教文宣提升社區高齡者口腔健康識能之成效。本研究為準實驗設計，以台中市及南投縣社區關懷據點60歲以上老人為主要對象，共招募129名受試者，分為控制組使用一般文字版衛教文宣，以及實驗組使用易讀版衛教文宣，口腔健康識能分數使用中文版成人口腔健康識能量表作為評估工具。統計數據分析使用SPSS 22.0軟體，以共變數分析法，比較不同版本衛教方式對口腔健康識能測驗分數後測差異。以卡方的交叉表分

析檢驗兩組別(一般組及易讀組)與衛生教育識能相關的五大變項差異性(性別、年齡、教育程度、是否有假牙、假牙有沒有固定回診給醫生調整)，其p–value都未達顯著，代表兩組別受試者之背景變相統計上無顯著差異，研究進行背景因素上控制良好，較能真實反映不同衛教方式所帶來的成效。共變數分析結果，前測成績與組別之交互作用項考驗的F = 0.097，p = 0.758，未達小於0.05的顯著水準，符合共變數分析中組內迴歸係數同質性的假定。共變數分析顯示兩組別後測平均數實驗組(11.222 ± 3.545)高於控制組(9.982 ± 3.378)，且具有顯著差異(p < 0.05)。故本研究結果顯示引用“易讀

”設計理念，在社區關懷據點執行衛教，能有效提高長輩的健康識能，可做為未來社區高齡健康促進教育策略之參考。