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【限量親簽】親愛的馬克瑪麗 Re：是不是每個男人都這樣？（附贈快速通關信封）

為了解決dear意思的問題，作者歐馬克 這樣論述：

放送13 年、百萬聽眾推崇 馬克信箱開釋啦！ 這一本書希望能幫助你 在愛情的牌桌上知己知彼。 　　──限量親簽‧獨家好禮收錄──   　　‧ 馬克、瑪麗作者親筆簽名 　　‧ 「馬克信箱Dear Marcy」快速通關插畫信封 　　‧ 馬克瑪麗推薦！「髮基因」獨家折扣碼 88折！ 　　給老是在愛情中吃虧的你， 　　不知不覺，參透了些什麼，自然而然，真愛就會靠近。 　　◤馬信讀者真實體驗◢ 　　以前每次聽別人的煩惱，我都會在心裡想說：拜託，幹麼那麼放不下啊？看開一點就好了啊！如果是我，一定怎樣又怎樣……想得很簡單。但是，現在我知道錯了！ 　　如果這也是你的內心話， 　　歡迎來到馬信宇宙

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基於生理訊號探討人體熱舒適度之初步建模

為了解決dear意思的問題，作者吳欣諭 這樣論述：

至今的空調系統，調控上是依據人體舒適度的模型決定運轉頻率的大小，而舒適度模型是由1982年所提出的PMV模型為主，該模型一大缺點即是非個人化的調配，無法完全將空調系統做出最適合人體舒適的溫度，導致空調系統的溫度不斷被調整而無法達到真的節能的目的。基於上述所說，我們想提出基於生理訊號評估人體熱舒適度之模型。方法由量測的環境裝潢、設備配置等開始設計，實驗共有8個環境條件，在每個環境條件都會量測生理訊號及熱舒適的問卷填寫，藉由量測到的生理訊號分析生理特徵並且對照問卷結果來選擇模型的參數與建置的方法，最後會與PMV模型來做評估熱舒適度準確性的比較。提出的模型選用高斯過程回歸建立，建議量測範圍為溫度2

3°C ~ 27°C，風速0.4 ~ 1.7 m/s，在19個生理特徵中選了9個特徵加上2個環境條件做為評估熱舒適度模型的參數。模型最終誤差(RMSE) 介於0.6~0.8間 而模型解釋能力(R square) 約在0.7~0.8之間，意味著模型預測結果對於熱舒適性的變動有70~80%的解釋能力。與PMV相比，R square 至少提升13%且RMSE降低了25.6%，由此可知，將生理訊號納入評估熱舒適度模型會比PMV模型評估效果提升。此外在現實的考量下，無法量測評估模型的所有訊號時，我們提供不同種類的生理訊號對於評估舒適度結果的影響力，影響力排序由大至小為肌電訊號、體溫、心電訊號、腦電訊號，

藉此提供不同情況下依需求調整生理訊號的種類的參考。未來可以針對此模型去量測更多不同的環境條件並且搭配生理特徵個別的相關性去調整模型參數，達到對於不同環境與情境都能準確評估熱舒適度的模型。

Dear小壯丁：手牽手一起走

為了解決dear意思的問題，作者朱國珍 這樣論述：

　　沒有虎媽與媽寶， 　　只有溫柔堅定力量，一起走出愛與紀律的成長之路。 　　孩子正值青春期，父母如何與他手牽手一起走？ 　　考零分有沒有關係？情竇初開暗戀多年能否修成正果？家中寵物明明是貓咪為何變成瘋狗？從跳舞的男孩到長大的兒童餐，原來都是因為「愛你在心口要開」。 　　青少年校園記事一籮筐，單親媽媽機智大考驗！累積說出口超過一萬次的「我愛你」，是永恆的處方箋。 　　從日常瑣事、吐槽對話，到求學情況、青春期的叛逆、學測考前準備，以各種幽默文字，紀錄十八歲青春與親子巧妙過招三百回。 本書特色 　　‧親子相處互動，用最美好的禮物「愛」，陪伴孩子學習成長。 　　‧高中

大學老師強力推薦！ 名人推薦 　　凌性傑｜作家、陳育萱｜小說家 專序 　　石曉楓｜臺灣師範大學國文系教授、宇文正｜作家、吳家德｜作家、林佳樺｜作家、陸達誠｜輔大宗教學系創系主任、耕莘青年寫作會會長、黃庭鈺｜教師&作家、蔡詩萍｜作家 　　──推薦（依照姓氏筆畫排列）  

長照設施對其周邊房地產交易價格影響之研究-以臺北市為例

為了解決dear意思的問題，作者紀凱笙 這樣論述：

臺灣在2018年3月正式邁入「高齡社會」，人口老化的程度迅速且嚴重，影響都市計畫及政府的相關政策。長照設施為安養及照顧高齡者的選項之一，但回顧近五年之社會議題，當社區周圍欲設置高齡長照設施時，容易因「鄰避效應」而遭當地民眾反彈且產生嫌惡性。對於長照2.0政策，以「在地老化」為原則之社區整體照顧模式因而產生衝突。有鑑於此，本研究選定臺北市為研究範圍，以民國106-108年房地產交易資料及國土利用調查之圖資為依據，透過不同變數與不同類型之長照設施變數，進行特徵價格模型及深度神經網路統計分析，檢視長照設施是否明顯影響房地產交易價格，另外透過專家訪談，結合並歸納量化及質化研究成果，以了解長照設施對周

圍房地產及社區之影響。實證結果顯示當以半對數模型為最適合之特徵價格模型，至日間照顧中心之距離及至住宿型長照設施之距離與預期符號相反，每減少一公尺，房地產交易價格將增加約31.61及16.24元，至社區關懷據點之距離與預期符號相同，造成房地產交易價格下跌，每減少一公尺，市房地產交易價格將減少約15.37元。透過深度神經網路分析出屋齡、至市中心距離、建物移轉總面積、對於房地產價格影響最大，其次是至捷運站距離、土地移轉總面積對於房地產價格影響次之，而深度神經網路平均絕對誤差百分比MAPE值為25.73%