自願醫保 相關
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2023年7月26日 · 在醫院，每天都會產生數以萬計的資料。 每個病人來到了醫院，會做各種不同檢查，像是量測病人的身體資訊 (身高, 體重), 生命特徵 (血壓, 心跳, 呼吸速度等等) 或是 放射影像 ( X-ray, CT 等等 )。 而這些檢查的結果都會被存放在醫院的資料庫內，並且隨著時間不斷的倍數增長，對於醫師和研究員來說，這些數據埋藏了許多寶藏在裡面，相對的，也埋藏了許多陷阱。 醫療數據比你想像中的還要髒亂，”大數據不等於好數據” 像是新生兒的名字，在一開始建檔的時候會寫成 “XXX之子”; 或是時態的資料，每個科別都會有自己的儲存方法 (ex: 年/月/日, 月/日/年, 年/月/日 時:分:秒) 等等，尤其是急診資料，在很多緊急情況下，醫師或是護理師時常會不小心輸入錯誤資訊。
2024年2月1日 · 第1步：安裝Python和Git. 首先，您需要安裝Python 3.10.6，這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難，可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行，以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6，請卸載電腦中的其他Python版本。 接著，安裝Git，這是一個代碼庫管理系統，用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝，並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步：創建GitHub和Hugging Face帳戶. GitHub是一個代碼托管服務，用於軟件開發的版本控制和協作。
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
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2023年5月16日 · 從大學念醫事技術系，到從事醫檢師已經有超過十多年的資歷，但因為醫檢師的薪資和發展性有限，振銜考慮轉職其實已經有四、五年的時間，雖然考慮了包含轉公職等各種選項，但因為似乎生活還算平順，沒有足夠強烈的動機做出改變，就一直沒有 ...
2024年4月3日 · 一、GitHub Copilot簡介. 基本概念 ：GitHub Copilot是由GitHub與OpenAI聯合開發的人工智慧寫程式助理。 它利用機器學習模型，根據開發者的註釋和已有程式碼，提供程式碼建議和補全。 功能展示 ：例如，當您輸入一段註釋描述您想要執行的功能時，Copilot能夠自動生成相對應的程式碼片段。 這不僅提升了寫程式的速度，也有助於解決複雜的寫程式問題。 二、GitHub Copilot的優點. 效率提升 ：通過自動生成程式碼，Copilot大幅節省了寫程式的時間，尤其在處理常見或重複性任務時。 學習資源 ：對於初學者和經驗豐富的開發者而言，Copilot提供的程式碼示例和建議是學習新技巧和語言的寶貴資源。
大學就讀生物科技系的怡蘋，對本科系職涯沒有興趣，大四時對未來出路覺得茫然。. 現在的她，在一家線上教育機構擔任前端工程師，找到自己喜歡的工作環境和職涯方向！. 3分鐘小測驗，找到你的程式自學入口. 以下是怡蘋從生技系、來 ALPHA Camp 從零培養網路 ...
2023年1月31日 · 亞洲首創，專屬工程師的特質測驗. 年資觀點. IBYT 分析報告顯示，受訪者會隨著「年資」而有明顯的觀點變化，如「新手」遇到問題時傾向依賴交情或先迴避，有經驗者則是傾向直接尋求資源，以「解決問題」為首要考量。 從分析結果也發現，受訪者會隨著資歷成長，越來越能理解輕重緩急與判斷，並以完成目標、解決問題為主。 然而，即便新手尚未建立起對自己的信心，但分析報告指出，隨著資歷提升，開發速度與能力都會愈加符合期待。 進一步觀察，隨著資歷的提升，工程師較偏好帶有敏捷精神的快速交付與迭代，亦即理解客戶看到成品會調整是常見的。 但值得留意的是，在半年以下的資歷中，有 26% 的受訪者表達不理解不同開發流程的差異；換言之，對這些資歷尚淺的開發者來說，有一些基本概念仍待培訓與建立。
