判別式公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決判別式公式的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

判別式公式進入發燒排行的影片

以機器學習優化萬古黴素劑量設置

為了解決判別式公式的問題，作者陳麗珺 這樣論述：

萬古黴素(vancomycin)常用於治療外科手術或抗藥性細菌感染，然而給予過量可能產生腎毒性，且vancomycin是時間依賴型抗生素，需將藥物維持在最小抑菌濃度之上(minimum inhibitory concentration, MIC)，並維持一段治療時間才能發揮殺菌效果。為避免副作用並維持有效治療濃度，除了設定適當的維持劑量頻次(maintenance dose)，還要密切監測血中藥物濃度(therapeutic drug monitoring, TDM)，本篇根據2020年American Society of Health-System Pharmacists(ASHP)最新

的vancomycin監測目標，建議血中藥物濃度推算出的24小時血中藥物濃度曲線下面積(area under curve, AUC24)應維持在400-600 mg·h/L，作為藥物動力學(pharmacokinetics ,PK)與藥效學(pharmacodynamics ,PD)的預測指標，然而人體間PK差異很大且AUC24計算公式複雜，為簡化計算、建立便利的輔助資料，應用機器學習(machine learning, ML)分析非線性資料，建構出vancomycin maintenance dose decision tree，以Clcr、體重與年齡做為分類節點，達到accuracy：60

.4%、precision：58%、recall：60.4%、F-measure：58.7%以及ROC area：79.1%，相較過去傳統公式估算的方法提升了三成的準確度，不僅節省醫護的判斷時間、增加病人的治療黃金時間，進而以機器學習輔助醫療決策。

躺平即是正義，我不是不想努力：被失戀、被裁員、股票狂跌，管他什麼亂七八糟的事，你只需要佛系應對!

為了解決判別式公式的問題，作者傅世菱,江城子 這樣論述：

堅持自己認定的事情固然重要，但是不會一切盡如人意， 人生難免挫折困頓，而又無力去改變，此時應該怎麼辦？ ——你該想的不是「怎麼辦」，而是改變自己處世的眼光！   失戀、被裁員、錯失良機、千里馬遇不到伯樂…… 世界是殘酷的，每天都有許多令人難以忍受的事情， 既然結局已注定是失敗，又何必過分在意？ 想讓自己擺脫「難過」的輪迴，首先要做的是坦然接受一切改變！   　　【快活人生——消除所有不必要的障礙】 　　你知道嗎？人生出現的各種難題，往往是由我們對生活的「不安」與「猜忌」所衍生出來的，以至於當我們極力想克服時，卻發現心裡一直有一種卡住的感覺，令人心神不寧，更加無法成功跨越這道障礙。   　　

若你此刻正感覺到心裡有一種惴惴不安的感覺，請釋懷它吧！唯有你打從心底學會放下，你才能無所畏懼地面對阻礙，迎向快活人生。   　　【超越勝利的里程碑——成功只是一種名聲，不是包袱】 　　有人常常會因為享受到勝利的滋味後，就無法自拔地沉浸其中，但人生的成功豈會只有單單一種？當你拒絕沉溺第一次勝利時，後頭還有無數勝利的機會正在向你招手，期待你順風而至。   　　請試著忘了勝利帶來的暢快滋味吧！只有當你徹底拋下成功帶來的榮譽包袱，你才能拒絕一切誘因，不斷開拓人生的全新樣貌。   　　【事有正反兩面——要避免用單調的眼光去審視生活的大小事】 　　許多人常常主觀判別事物的正確與否，甚至是一個人的品行好壞。

以偏概全不僅會忽略許多小細節，也無法使自己的眼界擁有其他可能性。當你下意識利用單一的目光去判斷一個人或一件事物時，你便已經在冥冥之中對自己設下界線，使自己無法衝破思想之外，去探討另一個面向的可能性。   　　所以，你必須學會利用多樣的思考方式，去判斷一件事物的正反兩面，拓展更正確、更客觀的思想系統。   　　【拜不平等所賜——真正的公平，是當你不再去計較公不公平】 　　所謂「不再去計較公不公平」，並不是要人一味對明知不公平的境遇忍氣吞聲，而是能夠不在意他人一時的打壓，並從不公平的待遇中領悟「爭取公平」的勝利關鍵。所謂「退一步，海闊天空」，海闊天空也可以不單單只是一片遼闊的天空或廣大的草原，也可

以是你走向「受人尊敬」的天下。   　　別過於糾結一時的不公平，真正的公平從來不是刻意去點明或是強取，而是在歲月的洗滌中，成為真正「值得公平對待」的人生氣度家。   　　現代社會發展極快，人心卻敏感又狹隘，人們時常對於他人的想法、作為揣摩過多，以至於增加許多沒必要的心理負擔，面對「失去」這個議題，人們往往無法真正釋懷。請拋開一切莫須有的煩惱吧！未來仍有無限可能，只有你看淡失去，看淡那些像沙子一樣隨時會從手中流逝的外在因素時，你才能真正為自己而活！    本書特色   　　作者透過多個例子說明「寬心」的觀念與論點，並引用大量歷史人物的名言來佐證其核心思維。本書闡述了一套十分清晰且具有條理的思想，

撰寫方式暢快淋漓，一語點出人們常常面對的問題，並帶領人們走出情緒上的盲點，迎向清新明亮的未來，適合正為負面情緒感到困擾的您閱讀。

奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬

為了解決判別式公式的問題，作者廖梓甯 這樣論述：

聲穿孔作用是指利用超音波與超音波對比劑的相互作用使細胞膜產生穿孔現象，已被廣泛研究於輸送藥物、蛋白質和基因。目前已知可引發聲穿孔作用的主要機制之一為慣性穴蝕效應，但慣性穴蝕效應引發時造成的微氣泡破裂，可能會帶來非必要性的細胞死亡，因此期望找到其他方法來引發聲穿孔作用。在我們過去以聲學激發液滴汽化同步光學激發液滴汽化為基礎的聲穿孔研究中，我們已展示液滴反覆汽化凝結的機制，可產生一定劑量的聲穿孔效應，此顯示重複性汽化可引發聲穿孔作用的潛在性。為了近一步瞭解重複性汽化的機制，適當的數值分析方法是必要的。本篇研究將結合流體力學及超音波原理，以數值分析方法建立液滴重複性汽化模型，並在模型中發現可重複性

汽化較容易發生於聲壓小週期長的參數條件。此外，為改善傅立葉分析在判斷可重複性汽化發生率的限制，本研究亦採用有限基函式之小波轉換進行具有不同波形之訊號分析，發現當其在高頻區間的能量超過設定之閥值時，能有大於 90 %之正確率找出液滴相變之發生，並可加入每微秒之相變次數提高可重複性汽化之判別。此外，我們也發現小波轉換於低頻高頻間的能量比值可為另一個判定汽化及穴蝕效應的方法。最後，以機器學習進行自動化分析時，發現傅立葉轉換在汽化及慣性穴蝕效應的分析上仍為較佳的指標，而小波轉換則可協助分析重複性汽化之發生機率及次數，因此未來可結合小波與傅立葉轉換用於汽化、重複性汽化與穴蝕效應之分析，協助臨床上更有效率

的制定治療策略。