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拒當菜鳥 我的第一本裝潢計劃書【暢銷典藏版】：100種裝潢事件180個裝修名詞小百科一次學會

為了解決5尺 收納 床架的問題，作者漂亮家居編輯部 這樣論述：

  首次裝潢必看！國內第一本集結最完整裝潢過程的計劃書！ 2020年度暢銷典藏版！ 　　裝潢糾紛越來越多，找了設計師也無法令人安心？ 　　通通都付錢了，工程卻不斷delay，這樣對嗎？ 　　本書將一一解析裝潢過程面臨到的所有狀況， 　　就算沒有裝潢經驗，只要一本在手，也能順利完成新家改造！ 　　本書集結裝潢過程菜鳥屋主必須學會的26個計劃項目， 　　從動工、預算、找設計師、格局、收納、光源、建材、監工、傢具、風格等， 　　一一解析每個計劃的正確作法、費用計算、原則概念， 　　更值得收藏的是，本書邀請20位格局、寢具、照明、結構、設備、色彩職人， 　　從專業角度剖析每個

計劃成功的關鍵要點，是所有即將裝潢的屋主一定要有的工具書。 　　內容搭配表格、圖解、實景照片，加上層次、分類清晰的文字和圖說，裝潢菜鳥一看就懂。 　　◆職人應援團出馬：設計師、專家才知道的裝潢關鍵不藏私大公開 　　導風機＋中繼馬達解決廚房油煙問題 　　中空層牆體結構，隔熱又防潮 　　家有孩子的高樓最好安裝防墜紗窗 　　簽約時要將設計師個人納入履約保證人 　　◆照著做一定會：26個計劃項目、100種裝潢事件的作法與原則 　　全熱交換器怎麼挑？裝潢費用只有設計費、監工費嗎？ 　　設計圖要怎麼看？床墊又有分哪些？監工要看的眉角又是什麼？ 　　全方位的裝潢細節一一解答 　　◆裝修迷思Q&

A：屋主們對於裝潢最常提出的疑問 　　木工好貴，用系統傢具最便宜？ 　　裝修建材好佔空間，暫時先放在大樓樓梯間也沒關係？ 　　聽說現場丈量都不用付費的阿？ 　　大太陽去曬被子最好，可以好好殺死細菌？ 　　◆裝修名詞小百科：裝潢必懂的名詞解釋，和設計師、工班交手更順利 　　什麼是貼皮？收邊？下角料？剪力牆？存水彎？演色性？ 　　180個裝修名詞一次學會 　　◆老鳥屋主經驗談：30位過來人的裝潢分享 　　Lily：木地板鋪好後，因為下方有2mm厚的防潮板，踩起來會嘎嘰響，大約1~2個月就會消失。 　　Tina：自己發包監工可以準備一本小本子，記錄每個工程的報價、繳款進度。

5尺 收納 床架進入發燒排行的影片

主臥室系統櫥櫃配置合適解之研究

為了解決5尺 收納 床架的問題，作者詹士源 這樣論述：

專案係指在時間及預算限度內的一個獨特任務、產品、成果或服務，室內裝修工程亦需在一定的預算和時間內，達成預定的工程任務，具備一般專案的特性。但實務上在規劃設計的階段，因業主預算考量下，常常變更設計而使得規劃時間過長，造成整體時間延宕，若能在規劃之前先了解預算需求之間的平衡，將能有效提升室內裝修工程之品質。臺灣在都市快速發展的狀況下，人口集中於都會區，對於居住的需求除日益增多，亦帶動了房價高漲，而公寓大樓的需求也因此暴增，根據內政部營建署之住宅需求動向調查中，首購族仍然是目前需求之大宗，佔全臺灣平均49.0%。對於剛購屋的家庭來說，預算花費因以購屋為主，因此運用在室內裝修上的費用已相形減少，購屋

後還需要一筆基礎工程的費用，例如水電變更、油漆修補、供生活之使用或收納之櫥櫃需求…，而系統櫥櫃因已模組化、系統化，所以在價格上也比一般木工製作廚櫃還節省。目前系統家具已經能夠在客廳、餐廳、廚房、書房、臥房…等住家之室內空間全方面的應用，尤其是最重要的寢室，人的一生之中，睡眠就佔三分之一的時間，因此臥室空間對每個人來說都是非常重要的。本研究之系統櫥櫃房間配置最適解，來解決設計者、需求者與預算之間的平衡，藉以減少因預算而反覆溝通之問題，以購屋後主臥室的基礎系統櫥櫃需求，範圍選擇是以建坪以83㎡~116㎡(25~35坪)的首購族為主。透過程式撰寫，需求者輸入房型之寬度、深度尺寸後，提供系統廚櫃配置方

案，再依據消費者機能的需求，選擇並輸入所需求的系統廚櫃數量，計算出最符合預算的配置研究。希望透過本研究，可以快速計算出消費者在有限的預算下，快速滿足主臥室的基礎系統櫥櫃需求與形式，減少在報價的過程，若超出預算後，一來一回修正規劃設計的時間，改善規劃流程的速度，提升室內裝修的服務與產品品質。

拒當菜鳥 我的第一本裝潢計劃書【暢銷更新版】：100種裝潢事件180個裝修名詞小百科一次學會

為了解決5尺 收納 床架的問題，作者漂亮家居編輯部 這樣論述：

　　首次裝潢必看！國內第一本集結最完整裝潢過程的計劃書！暢銷更新版！ 　　裝潢糾紛越來越多，找了設計師也無法令人安心？ 　　通通都付錢了，工程卻不斷delay，這樣對嗎？ 　　本書將一一解析裝潢過程面臨到的所有狀況， 　　就算沒有裝潢經驗，只要一本在手，也能順利完成新家改造！ 　　本書集結裝潢過程菜鳥屋主必須學會的26個計劃項目， 　　從動工、預算、找設計師、格局、收納、光源、建材、監工、傢具、風格等， 　　一一解析每個計劃的正確作法、費用計算、原則概念， 　　更值得收藏的是，本書邀請20位格局、寢具、照明、結構、設備、色彩職人， 　　從專業角度剖析每個計劃成功的關鍵要點，是所有即

將裝潢的屋主一定要有的工具書。 　　內容搭配表格、圖解、實景照片，加上層次、分類清晰的文字和圖說，裝潢菜鳥一看就懂。 　　◆職人應援團出馬：設計師、專家才知道的裝潢關鍵不藏私大公開 　　導風機＋中繼馬達解決廚房油煙問題 　　中空層牆體結構，隔熱又防潮 　　家有孩子的高樓最好安裝防墜紗窗 　　簽約時要將設計師個人納入履約保證人 　　◆照著做一定會：26個計劃項目、100種裝潢事件的作法與原則 　　全熱交換器怎麼挑？裝潢費用只有設計費、監工費嗎？ 　　設計圖要怎麼看？床墊又有分哪些？監工要看的眉角又是什麼？ 　　全方位的裝潢細節一一解答 　　◆裝修迷思Q&A：屋主們對於裝潢最常提出的

疑問 　　木工好貴，用系統傢具最便宜？ 　　裝修建材好佔空間，暫時先放在大樓樓梯間也沒關係？ 　　聽說現場丈量都不用付費的阿？ 　　大太陽去曬被子最好，可以好好殺死細菌？ 　　◆裝修名詞小百科：裝潢必懂的名詞解釋，和設計師、工班交手更順利 　　什麼是貼皮？收邊？下角料？剪力牆？存水彎？演色性？ 　　180個裝修名詞一次學會 　　◆老鳥屋主經驗談：30位過來人的裝潢分享 　　Lily：木地板鋪好後，因為下方有2mm厚的防潮板，踩起來會嘎嘰響，大約1~2個月就會消失。 　　Tina：自己發包監工可以準備一本小本子，記錄每個工程的報價、繳款進度。

開發基於真實世界數據及機器學習之肺癌治療預後預測模型

為了解決5尺 收納 床架的問題，作者羅彩芝 這樣論述：

肺癌是全球癌症死亡的首要原因。2020年全球約有221萬新發肺癌病例，約180萬例死亡。2019年發病率為29.21/10萬人，死亡率為26.40/10萬人。如何精準地預測疾病的預後及藥物治療的結果，乃至於作為治療決策與藥物選擇之參考輔助，是臨床醫學近年來的重要議題。近年來，人工智慧技術常被應用在醫療學術研究及臨床實務。利用大數據且經由機器學習或深度學習之演算法所開發的疾病風險及預後預測的模組，為近年來人工智慧應用在醫療領域之學術研究的一大主流。本研究有三項研究目的：（1）建立非小細胞肺癌患者確診後二年存活預測模型；（2）建立非小細胞肺癌患者標靶藥物治療後二年存活預測模型；（3）建立非小細胞

肺癌患者確診後腦轉移預測模型。本研究的資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（Taipei Medical University Clinical Research Database, TMUCRD）。我們擷取了2008至2019年罹患非小細胞肺癌患者作為研究族群。本研究分別以每位患者的非小細胞肺癌確診日或標靶藥物治療日為起始日，以診斷後二年內死亡或腦轉移之發生作為結果，另以患者基本人口學特性、生活習慣、肺癌疾病特性、共病症、近期用藥情形、臨床檢驗數據、基因檢測結果等作為特徵因子。本研究同時使用多種不同的機器學習方式，包括邏輯斯迴歸（Logistic Regression）、套袋法集成學習（Ba

gging）、梯度提升（Gradien Boosting）、自適應增強法集成學習（AdaBoost）、隨機森林（Random Forest）、極限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGB）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）及LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）來建立預測模型。我們也根據外部測試結果，ROC曲線下面積AUC（Area Under Curve, AUC）最大的模型是最佳模型。本研究中，總共收納 3,714 名患者（2,280 名用於訓練數據集，1,434 名用於測試數

據集）。目的一（確診後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，隨機森林模型（Random Forest）的 AUC 比其他模型高（AUC＝0.869），且最重要的特徵因子是癌症期別、腫瘤尺寸、性別、確診年齡和身體質量指數。目的二（標靶治療後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.785），且最重要的特徵因子為癌症期別、腫瘤尺寸、身體質量指數、ROS1、ALK和PD-L1。目的三（確診後腦轉移預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.703），且最重要的特徵因

子是癌症期別、腫瘤尺寸、確診年齡及身體質量指數。綜上所述，結合多種特徵因子（包括人口學特徵、疾病狀況、共病症、合併用藥、實驗室檢測結果和基因檢測結果）可以建立效能頗佳的非小細胞肺癌預後預測模型，且癌症期別、腫瘤尺寸及身體質量指數在本研究的不同模型下皆為重要特徵因子。使用隨機森林模型（Random Forest）或梯度提升模型（Gradien Boosting）演算法開發的模型具有最高的AUC，它們可能是最適合用於非小細胞肺癌預後預測的工具。