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阿富汗文件：從911反恐開戰到全面撤軍，阿富汗戰爭真相揭密

為了解決office 2019語言包的問題，作者克雷格．惠特洛克 這樣論述：

普立茲獎三度入圍決選記者重磅之作， 揭露美國二十年阿富汗戰爭官方不說的內幕   《華盛頓郵報》2021年度最佳好書 《紐約時報》非虛構類作品暢銷書排行榜榜首   　　《阿富汗文件》是美國《華盛頓郵報》知名記者的調查報導，敘述布希、歐巴馬和川普三任總統與其軍事將領，這二十年來如何年復一年地對大眾隱瞞這場「美國史上最長戰爭」的真相，也為之後塔利班再度佔領阿富汗埋下伏筆。 　　 　　國防內部資料、學界深度調查及第一線軍民採訪等眾多文件顯示：阿富汗戰爭注定是一場失敗。與越戰與伊拉克戰爭顯然不同的是，美軍在2001年進軍阿富汗時，幾乎得到舉國上下的認同。起初目標非常明確，就是打敗蓋達組織，

避免類似911的事件再度發生。然而，當美國與盟軍成功擠下塔利班後，他們卻逐漸失去了方向。   　　在阿富汗這個對美國來說相對陌生的國度，美軍逐漸陷入游擊戰的泥沼，但沒有任何一位總統願意承認失敗，從布希、歐巴馬到川普一直不斷增兵，並對外宣稱情勢已有進展，事實上他們早已知道這場戰爭毫無勝算。   　　正如同「五角大廈文件」改變了大眾對越戰的觀感，《阿富汗文件》逐一揭露了軍事將領、白宮、五角大廈、士兵、前線救援志工等人的現身說法，並坦承美軍的策略毫無章法，這項重建阿富汗的計畫注定失敗。阿富汗政府也因毒品與腐敗問題，成為扶不起的阿斗。本書集結一千人以上的真實訪談，戳破美國政府對外經營多年的阿富汗美夢。

  　　五角大廈通訊員湯姆．鮑曼指出，《阿富汗文件》是「對高級軍事與文職官員的欺瞞、失誤與自大的嚴厲控訴」，本書對延宕已久的問題提出檢討，深刻改變了世人與美國民眾對這場戰役的看法。   名人推薦   　　邱奕宏 專文導讀   　　王立第二戰研所 　　吳明杰｜資深軍事專家 　　宋學文｜國立中正大學戰略暨國際事務研究所兼任教授 　　沈伯洋｜國立臺北大學犯罪學研究所助理教授　 　　邱奕宏｜國立陽明交通大學通識教育中心國際政治經濟學教授 　　林廷輝｜台灣國際法學會副秘書長 　　黃創夏｜自由媒體工作者 　　劉必榮｜東吳大學政治學系教授 　　蔡依橙｜「陪你看國際新聞」創辦人 　　（按姓氏筆畫排序）  

好評推薦   　　「來得及時的重要報導。」──《書單》「星」級推薦（Booklist, starred review）   　　「節奏快速又生動……引言充滿說服力。」──《紐約時報書評》（ The New York Times Book Review）   　　「精準描述帝國的傲慢、疏忽與謊言，令人不忍釋卷。」──《觀察者周刊》（The Spectator）   　　「記述一場被誤導和歪曲的軍事潰敗，毫不留情、一語中的。」──華盛頓獨立書評網站（Washington Independent Review of Books）   　　「內容豐富、可靠、證據確鑿……取材自無可挑剔的的資料來源。」─

─《美國保守派》（The American Conservative）   　　「優秀的新書……揭露震撼人心的真相……更坐實了我們早有的擔憂。」──《華盛頓郵報》（The Washington Post）   　　「克雷格．惠特拉克的新書《阿富汗文件》是這場戰爭主題的重點讀物。」──紐特．金瑞契（Newt Gingrich），《新聞周刊》（Newsweek）   　　「令人印象深刻的紀實……書中證據確鑿，證實阿富汗戰爭是一場本應在幾年前就結束的巨大失敗。」──《柯克斯書評》「星」級推薦（Kirkus Reviews, starred review）   　　「主要來源報導的經典成就……《阿富汗

文件》提醒讀者，報導文學的力量是奠基於有憑有據的書面證據。」──《野獸日報》（The Daily Beast）   　　「抨擊猛烈……嚴謹詳實……道出美國各領導人如何『選擇埋葬錯誤，任戰爭漸漸變得難以掌控』，令人心碎。」──《出版人週刊》（Publishers Weekly）   　　「十、二十、五十年以後，若美國再次崛起，有意在另一遙遠的國度證明自己的軍事實力，那麼戰爭的策劃者將會因為無視《阿富汗文件》的教訓而悔不當初。──《流行事》（PopMatters）   　　「克雷格．惠特拉克對資深軍事及非軍事官員的謊言、疏忽和狂妄自大提出了嚴厲控訴，呼應與越戰相同的悲慘過往。美國的死傷人員和家屬值

得更明智、品德更高尚的領袖。」──湯姆．鮑曼（Tom Bowman），全美公共電台 （NPR）五角大廈特派記者   　　「《阿富汗文件》剖析美國在中亞犯下的愚蠢行徑，記述美國至今仍在設法應付多年的魯莽和失策之舉。本書一方面控訴了偏離的戰爭使命與美國的驕矜自大，另一方面也對未來的領袖提出警示。」──凱文．毛瑞爾（Kevin Maurer），《紐約時報》暢銷書《艱難一日》（No Easy Day）及《美國激進》（American Radical）共同作者   　　「據實敘述這場美國歷時最久的戰爭，揭發將領和政府官員對戰爭的代價與徒勞早已心知肚明。惠特拉克以前所未有的方式拼湊所有碎片，為我們帶來了有

史以來最全面的這場衝突的內幕故事。」──拉傑夫．強德拉謝克（Rajiv Chandrasekaran），《小美國：阿富汗戰爭中的戰爭》（Little America: The War Within the War for Afghanistan）作者   　　「《阿富汗文件》記敘了阿富汗戰爭如此曠日廢時的緣由，內容扣人心弦。錯失的良機、徹底的疏失，最重要的更有來自資深指揮官的第一手資料。他們在數年後才承認，自己只是沒有對美國人民坦承他們當年所知的戰況。」──芭芭拉．斯塔爾（Barbara Starr），CNN五角大廈記者   　　「惠特拉克毫不留情地批判小布希、歐巴馬與川普總統及美軍領袖，稱這

些人全都未能對美國民眾據實以告……惠特拉克的著作取材自阿富汗重建特別督察長辦公室私下執行的數百次『記取教訓』訪談紀錄……直言不諱的訪談內容相當發人深省。」──全美公共電台（NPR）   　　「一如記述越戰的五角大廈文件，《阿富汗文件》拆穿數十年來的謊言，以及屹立不搖的美式帝國主義。這段歷史在克雷格．惠特拉克銳利目光的審視之下，提供充分的證據，證明公民最終應該拒絕相信任何人憑無據地聲稱『美國的軍事武力是世界上獨特的向善力量』。」──克里斯蒂安．艾佩（Christian G. Appy），《美國清算：越戰與我們的民族認同》（American Reckoning: The Vietnam War a

nd Our National Identity）作者   　　「《阿富汗文件》的內容嚴謹，一讀即讓人欲罷不能。本書揭示美國應對戰爭的可悲方式，為這場歷時最久的戰爭紀錄留下深遠的貢獻。惠特拉克詳實記錄了美國領導階層和指揮官如何違背國家的承諾，辜負仰賴他們的阿富汗人，以及在911事件後犧牲性命的美國軍人。」──史蒂夫．科爾（Steve Coll），《幽靈戰爭》（Ghost Wars）及《S機構》（Directorate S）作者，曾獲頒普立茲獎   　　「打了二十年的阿富汗戰爭，在美國外交史上留下深刻的烙印。很多人都想知道，當初美軍是怎麼進入阿富汗的？為什麼連著幾任總統都想撤軍而撤不出？是國際因

素還是官僚因素？又為什麼拜登最後會撤得如此狼狽？這本書提供了很多內幕，值得一讀。」──劉必榮，東吳大學政治學系教授   　　「國際事務錯綜複雜，議題連結或相互依賴的情況日益深化。雖然阿富汗與台灣在地緣政治上有一定的距離，但中東的地緣政治卻常常牽引到美、中、俄及歐洲在印太地區的戰略布局。而目前台灣正積極的準備參與更多的國際事務，不論是企業、政府或是個人，對國際事務更是需要有更為宏觀的視野。本人樂意推薦《阿富汗文件》一書給關心兩岸關係以及台灣在未來更密切參與國際事務的讀者。」──宋學文，國立中正大學戰略暨國際事務研究所兼任教授   　　「《阿富汗文件》內容採用大量當事者，包含軍事將領到士兵、官僚到

阿富汗民眾的口述說法，試圖還原出一套完整的阿富汗戰爭故事。內容精彩連貫，不拖泥帶水，從911事件後小布希總統出兵到2021拜登決定撤出為止，將每一任總統的行事風格，做出了清晰又直白的描述。雖然本書為了故事連貫性，犧牲了不少決策過程背後的探討，但光就書中大量當事者敘述的資料，就足以做為參考借鏡。」──王立第二戰研所   　　「過去，美國面對越戰有這是『一場既不知道如何取勝，也不知道如何結束？』的感嘆；如今，面對阿富汗戰爭，也有這是『一場誤以為取勝，也誤以為結束⋯⋯』無窮無盡之困惑。白宮和五角大廈為了太多因素，淡化了太多不想公開的真相，卻早在2016成立一個『記取教訓』的專案，本書作者耗費三年時間

，秘訪近千名第一線人員，公開專案第一手資料，呈現出來了另一種『真實的阿富汗戰爭』，發人深省！」──黃創夏，自由媒體工作者，曾任《新新聞》總編輯

創新工廠講AI課：從知識到實踐

為了解決office 2019語言包的問題，作者創新工廠DEECAMP組委會 這樣論述：

創新工廠於2017年發起了面向高校在校生的DeeCamp人工智慧訓練營（簡稱DeeCamp訓練營），訓練營內容涵蓋學術界與產業界領軍人物帶來的全新AI知識體系和來自產業界的真實實踐課題，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐能力，以及推進產學研深度結合。   本書以近兩年DeeCamp訓練營培訓內容為基礎，精選部分導師的授課課程及有代表性的學員參賽專案，以文字形式再現訓練營“知識課程+產業實戰”的教學模式和內容。全書共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時代的創業、AI的產品化和工程化挑戰；第3章至第8章聚焦於AI理論與產業實踐的結合，內容涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、深度學習模型

的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個優秀實踐課題，涉及自然語言處理和電腦視覺兩個方向。   本書適合AI相關專業的高校在校生及AI行業的工程師使用，可作為他們瞭解AI產業和開拓視野的讀物。 ★李開復★ 李開復博士于2009年創立創新工廠，擔任董事長兼首席執行官，專注于科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。十多年來創新工廠已經投資逾400個創業項目，管理總額約160億人民幣的雙幣基金。2016年秋季創辦創新工廠人工智慧工程院，致力於利用最前沿的AI技術為企業提供人工智慧產品與解決方案。   在此之前，李開復博士曾是谷歌中國全球副總裁兼大中華區總裁，擔任微軟全球副總裁期間開創

了微軟亞洲研究院，並曾服務於蘋果、SGI等知名科技企業。   李開復在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，以最高榮譽畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。同時，李開復獲得香港城市大學、卡耐基梅隆大學榮譽博士學位。李開復獲選為美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，並被《時代》雜誌評選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀推動科技全球25位標杆人物，2018亞洲商界領袖獎等殊榮，並出任世界經濟論壇第四次工業革命中心的AI委員會聯席主席。李開復博士發明過十項美國專利，發表逾百篇專業期刊或會議論文，並出版過十本中文暢銷書。   ★王詠剛★ 王詠剛，現任創新工廠CTO人工智

慧工程院執行院長，加入創新工廠前擔任谷歌主任工程師和高級技術經理超過十年，在穀歌參與或負責研發的專案包括桌面搜索、穀歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、穀歌首頁塗鴉（Doodles）等，在知識圖譜、分散式系統、自然語言處理、HTML5動畫和遊戲引擎等領域擁有豐富的工程研發經驗。目前專注於人工智慧前沿科技的工程化與商業化，以及人工智慧高端人才的培養，作為聯合創始人，創立了人工智慧商業化公司創新奇智，同時也是人工智慧高端應用型人才培養專案DeeCamp的發起者。   ★張潼★ 張潼博士，機器學習領域國際著名專家，擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及斯坦福大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學

數學系和電腦系任教。曾經擔任美國新澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大資料實驗室負責人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國國家科學院大資料專家委員會，負責過多個美國國家科學基金資助的大資料研究專案，此外還是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。   ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學（深圳） 資料科學學院副教授，創新工廠大灣區研究院首席科學家。歷任微軟、騰訊研究員及首

席研究員，創新工廠大灣區研究院執行院長等職，是 “微軟小冰”項目的創始團隊成員之一，其研究方向包括自然語言處理、資訊檢索和抽取、文本表徵學習等。   ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、電腦視覺等人工智慧領域，側重於研究語言結構的表示、學習與應用。   ★張發恩★ 張發恩，創新奇智聯合創始人，創新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學客座教授。2008年畢業於中國科學院軟體研究所，同年加入微軟，負責Office相關軟體產品的研發工作；2010年，入職Google，作為核心研發人員，主導和參與Google搜

尋引擎、Google知識圖譜等相關工作；2015年，加入百度，作為百度雲早期創始團隊成員之一，曾任百度雲計算事業部技術委員會主席，百度雲計算事業部大資料和人工智慧主任架構師。他在IT行業擁有十幾年技術研發和管理經驗，涉及企業級軟體、室內地圖定位與導航、互聯網搜尋引擎、全領域知識圖譜、大資料計算與存儲、機器學習、深度學習、機器視覺等眾多領域。工作期間獲得10餘項美國專利，70余項中國專利，發表過多篇頂級會議學術論文。   ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智慧控制首席科學家，AI Labs 負責人兼演算法委員會主席，IEEE Fellow和ACM傑出科學家，領導滴滴在智慧物聯網、電腦視覺和自動駕駛方向上的

研發。   他在國際頂級期刊和會議上發表了160多篇學術論文，擁有多項發明專利，在邊緣智慧、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎, 其中包括通信網路領域的最高論文獎2019 年度IEEE 通信學會William R. Bennett Prize和IEEE車載技術學會2016年度最佳車載電子論文獎。   目前還擔任中國電子學會物聯網專委會專家委員、新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員、IEEE車載技術學會傑出演講人、以及IEEE通信學會交換和路由技術委員會主席。   ★張彌★ 張彌博士，現任密歇根州立大學副教授，2006年畢業於北京大學，2013年獲

得美國南加州大學博士學位，2013-2014年在美國康奈爾大學任博士後。主要研究領域包括終端深度學習、自動機器學習、聯邦學習和機器學習系統。本人及其研究團隊在2019年Google MicroNet Challenge 全球競賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競賽中獲得冠軍。   ★吳佳洪★ 吳佳洪，創新奇智高級研究員，2017年畢業於北京大學。曾帶隊獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes

實例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負責創新奇智無人貨櫃專案的演算法工作，專注於電腦視覺領域，發表過多篇CVPR論文。   ★劉寧★ 劉甯博士，滴滴資深研究員，畢業于美國東北大學電腦工程系。研究領域包括深度增強學習、深度模型壓縮與加速、邊緣計算等。在國際頂級期刊和會議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發表學術論文20餘篇，發表多項發明專利。   第1章 AI賦能時代的創業 1.1　中國AI如何彎道超車 1.2 AI從“發明期”進入“應用期” 1.2.1 深度學習助推AI進入“應用期” 1.2.2 To B創業迎來黃金髮展期 1.2.3 “傳統產業+AI”將創造巨大

價值 1.2.4 AI賦能傳統行業四部曲 1.3 AI賦能時代的創業特點 1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析 1.3.2 科學家創業的優勢和短板 1.3.3 四因素降低AI產品化、商業化門檻 1.4 給未來AI人才的建議 第2章 AI的產品化和工程化挑戰 2.1 從AI科研到AI商業化 2.2 產品經理視角—資料驅動的產品研發 2.2.1 資料驅動 2.2.2 典型C端產品的設計和管理 2.2.3 典型B端產品解決方案的設計和管理 2.2.4 AI技術的產品化 2.3 架構設計師視角—典型AI架構 2.3.1 為什麼要重視系統架構 2.3.2 與AI相關的典型系統架構 2.4 寫在本章最後

的幾句話 本章參考文獻 第3章 機器學習的發展現狀及前沿進展 3.1 機器學習的發展現狀 3.2 機器學習的前沿進展 3.2.1 複雜模型 3.2.2 表示學習 3.2.3 自動機器學習 第4章 自然語言理解概述及主流任務 4.1 自然語言理解概述 4.2 NLP主流任務 4.2.1 中文分詞 4.2.2 指代消解 4.2.3 文本分類 4.2.4 關鍵字（短語）的抽取與生成 4.2.5 文本摘要 4.2.6 情感分析 本章參考文獻 第5章 機器學習在NLP領域的應用及產業實踐 5.1 自然語言句法分析 5.1.1 自然語言句法分析的含義與背景 5.1.2 研究句法分析的幾個要素 5.1

.3 句法分析模型舉例 5.2 深度學習在句法分析模型參數估計中的應用 5.2.1 符號嵌入 5.2.2 上下文符號嵌入 本章參考文獻 第6章 電腦視覺前沿進展及實踐 6.1 電腦視覺概念 6.2 電腦視覺認知過程 6.2.1 從低層次到高層次的理解 6.2.2 基本任務及主流任務 6.3 電腦視覺技術的前沿進展 6.3.1 圖像分類任務 6.3.2 目標檢測任務 6.3.3 圖像分割任務 6.3.4 主流任務的前沿進展 6.4 基於機器學習的電腦視覺實踐 6.4.1 目標檢測比賽 6.4.2 蛋筒質檢 6.4.3 智能貨櫃 本章參考文獻 第7章 深度學習模型壓縮與加速的技術發展與應用 7

.1 深度學習的應用領域及面臨的挑戰 7.1.1 深度學習的應用領域 7.1.2 深度學習面臨的挑戰 7.2 深度學習模型的壓縮和加速方法 7.2.1 主流壓縮和加速方法概述 7.2.2 權重剪枝 7.2.3 權重量化 7.2.4 知識蒸餾 7.2.5 權重量化與權重剪枝結合並泛化 7.3 模型壓縮與加速的應用場景 7.3.1 駕駛員安全檢測系統 7.3.2 高級駕駛輔助系統 7.3.3 車路協同系統 本章參考文獻 第8章 終端深度學習基礎、挑戰和工程實踐 8.1 終端深度學習的技術成就及面臨的核心問題 8.1.1 終端深度學習的技術成就 8.1.2 終端深度學習面臨的核心問題 8.2 在冗

餘條件下減少資源需求的方法 8.3 在非冗餘條件下減少資源需求的方法 8.3.1 特殊化模型 8.3.2 動態模型 8.4 深度學習系統的設計 8.4.1 實際應用場景中的挑戰 8.4.2 實際應用場景中的問題解決 8.4.3 案例分析 本章參考文獻 第9章 DeeCamp訓練營最佳商業項目實戰 9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔 9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及 9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN 9.1.3 任務分解：從圖像分析到積木生成的實現 9.1.4 團隊協作與時間安排 9.2 AI科幻世界—基於預訓練語言模型的科幻小說生成系統 9.2.

1 打造人機協作的科幻小說作家 9.2.2 理論支撐：語言模型、Transformer模型和GPT2預訓練模型 9.2.3 從“找小說”到“寫小說”的實現步驟 9.2.4 團隊協作與時間安排 9.3 寵物健康識別—基於圖像表徵學習的寵物肥胖度線上檢測系統 9.3.1 人人都能做“養寵達人” 9.3.2 理論支撐：表徵學習、人臉識別原理和ArcFace損失函數 9.3.3 任務分解：從資料收集到肥胖度檢測 9.3.4 團隊協作與時間安排 9.4 商品文案生成—基於檢索和生成的智慧文案系統 9.4.1 智慧內容生成 9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預訓練語言模型BERT和Seq2Se

q文本生成 9.4.3 任務分解：“尋章摘句”和“文不加點” 9.4.4 團隊協作與時間安排 本章參考文獻

社區適老化建設評估指標系統的建構與運用之研究

為了解決office 2019語言包的問題，作者梅文兵 這樣論述：

面對全球老齡化所帶來持續性養老壓力，各國政府都開展了行之有效的辦法來應對本國人口老齡化問題。隨著經濟的發展和房地產行業的興起，社區居家養老已經成為中國的主體養老模式，据數據統計，中國90%的老年人選擇社區居家養老。但不能否認的是，社區建設之初，較少考慮到老年人的養老需求，因此如何構建符合社區居家養老模式下社區適老化建設便成為政府、養老產業界和學術界共同關心的問題。基於此，本論文借鑒國內外相關建設和發展經驗，通過質性研究和量化分析相結合的研究方法，構建出社區居家養老模式下社區適老化建設評估指標體系，並選取中國珠三角地區4個典型社區進行實證運用，以期提出適合社區居家養老模式下社區適老化建設的對策

建議和改善策略。具體內容如下：首先，透過文獻資料調研、政策文本分析和老年扎根訪談的方式，運用質性研究方法，初步選取社區居家養老模式下社區適老化建設的51項評估指標；其次，將上述51項指標編制成模糊德爾菲法專家問卷，運用模糊德爾菲法，邀請官、產、學界專家對51項指標的重要值進行評量，根據專家共識值和門檻值的設定，最終篩選出48項社區適老化建設指標；再次，將上述48項指標的重要度和表現度，編制成問卷針對社區居家老年人及其相關群體進行廣泛調研，透過576份有效調研數據，運用因素分析法，構建出社區居家養老模式下社區適老化建設的4項準則、9項次準則和48項指標的評估指標系統；另外，將社區適老化建設評

估指標體系，編制成模糊層次專家問卷，邀請官、產、學界專家對各層級評估指標的相對重要值進行評量，運用模糊層次分析法，計算出社區適老化建設評估指標體系各層級指標的權重值；最後，透過本研究構建的社區適老化建設評估指標體系，選擇中國珠三角地區城市、城郊、城鎮、農村等4個典型社區進行實例驗證，客觀科學評估該社區適老化建設的狀況並根據評估數據提出改善策略。社區適老化建設評估指標的研究，是可以涵蓋多面向的研究，這不只是針對現有社區的適老化建設狀況進行評估，從其中辨識適老化建設的不足之處並提出改善建議，也可以於社區規劃建設前段作業時，協助相關部門有效的篩選建設指標並進行決策，以尋得符合社區居家養老產業需求之切

實適老化表現。本研究最期待的是藉由社區適老化建設評估指標，提升社區適老化建設成效和社區居家養老品質，進而提升老年人的生活品質和生活滿意度，幫助老年人成功老化。