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國立臺灣師範大學 課程與教學研究所 唐淑華所指導 顧談的 老師，今天你又生氣了嗎？——「心理位移」運用於教師情緒調節之研究 （2021），提出陳縕儂癌症關鍵因素是什麼，來自於心理位移、教師情緒、認知評價。
而第二篇論文國立臺北護理健康大學 資訊管理研究所 祝國忠所指導 張弘昌的 乳癌病變醫囑結構化探討 （2020），提出因為有 乳癌醫囑、非結構化、自然語言處理、特徵萃取的重點而找出了 陳縕儂癌症的解答。
最後網站用coding 寫出《鋼鐵人》的AI 助理Jarvis 有多難？ - 泛科學則補充：今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言 ... 結合不同的機器學習法，尤其是應用神經網路，就出現不同的可能性，例如發現癌症的人工智慧。
大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?
為了解決陳縕儂癌症 的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：
★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜 第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜 第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜 第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ ．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ ．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ ．我們可以信任機器學過的東西嗎？ ．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ ．不只商業與政治，醫學與科學界也
亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 ．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── ．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 ．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學
的啟發 ．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 ．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 ．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 終極演算法將帶領我們，望見未來。 【為什麼你必須知道大演算？】 ◎如果你是一般市民或決策人士 讓你了解大演算的來龍
去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 ◎如果你要把機器學習運用在工作上 不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 ◎如果你是科學家或工程師 過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 ◎如果你是機器學習專家 雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 機器學習發
展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 ◎如果你是任何學齡階段的學生 目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 王國禎｜交大資工系系主任 林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 林蔚君｜亞洲大學副校長 張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 陳明義｜資策
會技術長／大數據所所長 陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 趙坤茂｜臺大資工系系主任 謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任 王國禎 「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境
及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 林蔚君 國際好評如潮 「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 「隨著『機器學習』和『大
數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞
巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類
一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的
關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界
大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科
學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領
域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets
老師，今天你又生氣了嗎？——「心理位移」運用於教師情緒調節之研究
為了解決陳縕儂癌症 的問題，作者顧談 這樣論述：
第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的與問題 7第三節 名詞解釋 8第二章 文獻探討 9第一節 情緒認知理論內涵與相關研究 9第二節 教師情緒及其情緒素養 19第三節 「心理位移」內涵與相關研究 27第三章 研究方法 39第一節 研究取向與方法 39第二節 研究者與研究參與者 43第三節 研究工具 45第四節 研究程序 47第五節 資料分析 52第六節 研究可信性檢核 55第七節 研究倫理 57第四章 研究結果與討論 59第一節 教師情緒現狀及因應策略 59第二節 教師情緒在不同位格書寫之認知轉變歷程 64第五章 結論與建議 113第一節 研究結論 113第二節 研究建議
115後記 119參考文獻 121附錄一 研究邀請函 133附錄二 研究參與同意書 135附錄三 生氣情緒調查問卷 136附錄四 安適幸福感量表 137附錄五 心理位移日記書寫說明書 138附錄六 心理位移情緒日記 140附錄七 焦點團體訪談大綱 141附錄八 心理位移書寫反饋表 142附錄九 研究札記 143附錄十 研究參與者檢核函 144附錄十一 前導性研究之省思 145
乳癌病變醫囑結構化探討
為了解決陳縕儂癌症 的問題，作者張弘昌 這樣論述：
病歷為醫事人員在醫療機構中執行診斷、檢查、檢驗、治療等業務時，記錄病患病程變化的紀錄，同時也提供醫事人員在日後追蹤、診療病患的依據；病歷紀錄的主要格式為文字，依內容撰寫方式又可區分敘述式(Narrative)、問題導向式病歷紀錄(Problem-Orient Medical Record, POMR)與SOAP(subjective data 主觀描述, objective data 客觀描述, assessment 評估, plan 治療計畫)紀錄方式等三大類；因文字病歷屬於非結構化的資料儲存方式，故在日後，文字病歷在閱讀上遠比圖、表、影像要更花費時間；為配合法規政令、檢索或研究、教學用，
有必要從非結構化的文字病歷中萃取所需的特徵，進行結構化，以利後續分析。 機器學習能進行分類、預測、分群、或是作出最佳決策；文字探勘能在自由文本中萃取出特徵值。在本研究的乳癌醫囑中，含有多項的特徵，其特徵值又包含數值及陰性/陽性，無法單獨以機器學習或文字探勘完成特徵萃取的目的，故本研究以自然語言處理搭配正規表示式，由非結構化的乳癌醫囑中萃取特定專有名詞，如：臨床TNM、病理TNM及雌激素受體 (Estrogen Receptor, ER)、黃體酮受體(Progesterone Receptor, PR)、人類上皮因子接受體第2蛋白(Human Epidermal Growth Factor Re
ceptor-2, Her2/neu)等多項特徵值。在未設計排除條件及未進行任何前處理的狀況下，從600份的出院病摘中進行特徵值萃取，在臨床TNM、病理TNM及雌激素受體、黃體酮受體、人類上皮因子接受體第2蛋白則分別有96.3%、61.1%、96.3%、96.1%、76.2%的正確率。預期未來能夠精進病理TNM與Her2/neu此兩項的特徵值萃取的正確率，同時也要嘗試萃取像淋巴的感染數或腫瘤大小等特徵值。