Workflow app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

動手學GitHub！現代人不能不知道的協同合作平台

為了解決Workflow app的問題，作者謝政廷 這樣論述：

☆★☆★【微軟客戶事業成功群副總經理大力推薦！】★☆★☆ Microsoft工程師親自下筆，讓你輕鬆理解軟體開發流程！ 　　對於多數的開發人員來說，GitHub是程式開發過程中作為版本管理與協同合作的服務平台；對於專業技術人員而言，他們可以在GitHub上找到許多好用的資源，藉此提升自己的專業技能；對於社群成員而言，他們可以建立技術人員之間的聯繫，進行交流與貢獻於開放原始碼專案，為全世界的人們解決問題。 　　但GitHub不僅僅只有如此而已，更多專案管理、自動化工作流程與資訊安全等概念隱藏其中。本書將從不同的角度來介紹GitHub，讓讀者不僅熟練其功能，也能從中理解何謂現代化軟體開發！

　　本書看點 　　✪完整介紹GitHub常見功能，讓您完整熟悉GitHub操作 　　✪Branch進階介紹：策略與管理規範 　　✪輕量級工作流程：GitHub Flow與Fork Workfolw介紹 　　✪詳細介紹Repository管理與社群功能 　　✪詳細介紹GitHub Action，透過範本快速就夠自動化工作流程 　　✪提供ASP.NET/ASP.NET Core持續整合與持續部署實作案例 　　✪如何在GitHub執行agile管理流程 　　✪何謂DevOps流程參考實現？GitHub DevOps流程豐富工具組合 　　✪如何建立GitHub漏洞回報機制？如何透過GitHub修復

並釋出安全支援版本 　　✪如何使用程式碼掃描與秘密掃描功能 　　✪如何經營GitHub，讓您的個人資料成為最棒的履歷 大神推薦 　　透過這一本書的問世，相信能幫助更多企業中的開發團隊快速了解如何使用 GitHub 協同合作，以及 CI/CD 的最佳實踐。──台灣微軟 客戶成功事業群副總經理　張書源 John Chang 　　孔子曾經說過「不學詩，無以言」某種程度來說，對於 git 工具的使用於工 程師來說也是如此。如果不知道可以從那邊下手學習，或者想要比較系統性的學習相關知識，那麼本書將會是大家最好的參考資料之一。──Study4.TW 成員　蔡孟玹 Alan Tsai 　　本書由淺入

深，從 Github 平台基礎功能到實務的需求管理/整合/發行應用程式，一條龍式的介紹，相信會是一個很好全貌理解實踐 DevOps 的入門書。──商業思維學院技術長　Study4.TW核心成員  Kyle Shen 　　在這本書中不僅可以學習到 GitHub 所提供的各項功能特性，更可以在跟著這本書探索 GitHub 的同時，磨練好軟體開發工程師的基本功，並為邁向現代化開發做好準備。──Study4.TW核心成員　微軟最有價值專家（MVP） Poy Chang  

Workflow app進入發燒排行的影片

社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術

為了解決Workflow app的問題，作者李岱瑾 這樣論述：

社群平台走向多元化，記者受個人不同因素影響，發展出相異的分化使用平台策略。本研究為瞭解記者在社群平台間的行動脈絡，從中發掘如何在平台戰略體制下執行戰術，創造反體制的生存空間，對其人際關係的影響。因此，以符擔性理論（Affordance Theory）為基礎，透過深度訪談十二名不同世代的記者，探究記者如何感知社群平台符擔性以操作戰術，在互動中又創造哪些平台新意義。研究發現，記者操作戰術時有一個既定的邏輯，以臉書作為使用社群平台之開端，當記者感知臉書內涵的轉變後，試著先調整自身行為的合適性，改變發文內容、降低貼文頻率、增設隱私設定，直到無法滿足個人使用慾望，以跨平台至Instagram和創建臉書

新帳號為最多記者採用的戰術。記者在多重情境之下，並不會完全消失在臉書中，而是以臉書為本，其他社群平台為輔。這顯示，記者不願破壞臉書經營已久的人際關係，運用臉書原始科技的設計翻轉為有用資源，知覺臉書龐大的使用者和資訊量之優勢，從單純交友軸線轉變成輔助新聞工作的工具，以經營弱關係和獲取資訊管道為主，Instagram則成為私人的生活實記；記者游移在社群平台之間的差異行為，彰顯出記者的戰術因應科技變遷不斷地適應，也深受日常生活和工作經驗影響。

Hands-On Smart Contract Development with Hyperledger Fabric V2: Building Enterprise Blockchain Applications

為了解決Workflow app的問題，作者Zand, Matt,Wu, Xun,Morris, Mark Anthony 這樣論述：

Matt is a serial entrepreneur and the founder of several successful tech startups such as DC Web Makers, Coding Bootcamps and High School Technology Services. He has written more than 100 technical articles and tutorials on blockchain development for Hyperledger, Ethereum and Corda R3 platforms. At

DC Web Makers, he leads a team of blockchain experts for consulting and deploying enterprise decentralized applications. As a chief architect, he has designed and developed blockchain courses and training programs for Coding Bootcamps. He has a master’s degree in business management from the Univers

ity of Maryland. Prior to blockchain development and consulting, he worked as senior web and mobile App developer and consultant, angel investor, business advisor for a few startup companies.Brian is a senior blockchain developer and consultant at DC Web Makers. He is a prolific writer on the subjec

t of blockchain. As one of the prominent voices in the blockchain community, he has written 7 books on blockchain covering popular blockchain technologies like Hyperledger and Ethereum from beginner to advance levels.He has 17+ years of extensive hands-on experience with blockchain-based enterprise

application design and development, big data, cloud computing, UI, and system infrastructure solutions. He has also successfully repurposed and integrated the blockchain-based applications into gaming, supply chain, as well as, asset device management industries. In addition to his strong background

in the blockchain space, he has served as the tech lead for multiple key technology initiatives at leading financial institutions including J.P. Morgan, Citigroup, and Bank of America.Mark is an autodidact, with 30 years experience. Mark founded and hosts the following monthly meetups: Austin Block

chain Technology (est. 7/15, 2,700+ members) & Hyperledger Austin (est. 7/16, 750+ members). One of Mark’s early startups won the FDIC RTC ＄50M contract for Document Imaging and Workflow Automation; Mark designed and led development of a healthcare application that was nominated by the State of Texa

s for Best Government to Business Application Architecture & Design into the States CIO Awards competition--it manages 5,700 long term care facilities; Mark was an Independent ＂hired gun＂ for IBM, Sun Microsystems, Big 6, Fortune 500, Federal and State Government clients for over 20+ years, and is a

n expert in Blockchain, AI, AR, IIoT, ecommerce, security, systems integration, microservices, cryptocurrency, enterprise software systems engineering, and re-engineering to Cloud (Azure & AWS), Internet and Intranet SOA technology, and Federated Partner integration and single-sign-on. Mark’s a worl

d thought leader and true visionary-- A sample of Mark’s past clients: LCRA, Epicor, IBM, Sun Microsystems, American Achievement Corp, InterContinental Hotels Group (IHG), Gap Inc., Sprint, FDIC, Texas Department of Human Services, Blue Cross Blue Shield Assoc., CSX Intermodal, American Airlines, Fe

derated Systems Group, Cap Gemini Inc., EDS Federal, COMCAST, Zions National Bank, Depository Trust & Clearing Corp., Federal Reserve Information Technology, Transarc (IBM)

預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度

為了解決Workflow app的問題，作者陳雅霖 這樣論述：

研究背景第二型糖尿病的全球盛行率預估於2030年達到7%。不同於其他的慢性疾病，第二型糖尿病的治療選擇涵蓋口服及針劑藥品。而根據過去研究，針劑藥品的藥品順從度平均60%，遠低於研究上定義之高順從度的80%。一位糖尿病病人平均診斷五到十年後可能會開始使用針劑藥品，而在這樣的治療轉換期，特別需要個人化的衛教來提升藥品順從度及治療效果。過去預測服藥順從度的研究多為以口服藥品為預測對象，針劑藥品，如胰島素，尚未嚴謹的探討。研究目標本研究預計建立機器學習模型，針對第二型糖尿病成人及首次使用胰島素患者，進行高或低順從度的二分類預測；預測結果為首次使用胰島素後90天。使用的模型包含邏輯斯迴歸（logist

ic regression，LR）、隨機森林（random forest，RF）及極限梯度提升（extreme gradient boosting，Xg）。本研究包含兩階段實驗：實驗一使用內部測試集的資料分割方式，假設Xg模型會有最佳效果；實驗二使用外部測試集的方式來驗證此研究方法的應用性。最後，我們使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）進行模型解釋。研究方法本研究資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（TMUCRD），資料區間為2004年1月1日到2020年12月30日。病人收錄條件為有第二型糖尿病診斷、使用基礎型胰島素及年齡介於18到90歲之間。高順從度的

定義為藥物佔有率（medication possession ratio，MPR）等於或大於80%。機器學習模型的預測結果為病人是否為高順從患者，使用過去一年的資料當作模型參數。本研究總共收集66個參數，可分為七大類：人口學、藥品、共同疾病、實驗數值、醫療資源使用情形、首次使用胰島素織品項及合併首次胰島素開立之其他糖尿病藥品。研究結果本研究從TMUCRD收取病人，基過收錄集排除條件，共收集了4134位病人的資料。該研究族群有40.14%的病人為高順從患者。實驗一中，Xg模型（AUROC 0.792）表現優於LR 模型（AUROC 0.754）及 RF 模型（AUROC 0.791）。SHAP方

法進一步解釋模型，發現過去藥品開立數量、門診造訪次數、使用高血壓藥品及相關實驗數值為重要參數。另外，首次開立胰島素之資訊，如自費金額、開藥天數及劑量也對模型預測能力有影響。實驗二中，最好的模型為RF模型，AUROC為0.778。結論本研究建立了可於首次開立胰島素時即預測病人未來９０天的服藥順從度，可望在未來成為臨床決策系統。然而，未來需要更多努力，如模型的外推性及臨床驗證，使研究可以落實於臨床場域。