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連我都不瞭解自己內心的時候：韓國90萬人的線上心理師，陪你重新理解不安、憂鬱與焦慮，找到痛點，正視內心的求救訊號

為了解決為什麼收不到匿名的問題，作者양재진 這樣論述：

細膩的你，正需要世界溫柔以待！ YES24網路書店，9.3星大好評 ★ 30萬人有感共鳴 ★ 韓國90萬人的線上心理師， 陪你重新理解不安、憂鬱與焦慮， 找到痛點，正視內心的求救訊號 　　◎ 不灌雞湯、只求實用，梁氏兄弟的溫柔處方箋—— 　　【自尊】 一直覺得自己不夠好？先改掉「成果導向」思維。 　　【焦慮】 因愛焦慮是正常的，三步驟讓自己不失控毀關係。 　　【關注】 太在意被他人稱讚，如何奪回人生主導權？ 　　【職場】 不要犧牲奉獻，也不要落荒而逃……怎麼做？ 　　【家庭】 親人情緒勒索，你該做的第一件事是經濟獨立!? 　　【戀愛】 該走了，如果你愛到討厭自己。 　　【未來】 找到

夢想路途的關鍵，竟是「忍耐」!? 　　【朋友】 在朋友面前表現太憂愁，真的會令人生厭嗎？ 　　★ 痛過看得見的傷，你心裡那些看不見的疤 　　不希望被人討厭，但處心積慮的結果是逐漸對自己失去信心；在家中處處退讓，卻依然被情緒勒索，沒人感謝；職場上備受責難、找碴，屢換工作也未見改善；情感上全心付出，非但得不到等值關懷，甚至換來貶低和暴力…… 　　你是不是也常感覺這個世界對你太壞，讓細膩、敏感的你不斷「內傷」？久而久之，它們成了一碰就痛的疤，而你的生活開始被不斷滋長的焦慮、憂鬱、恐慌情緒搞得天翻地覆。 　　難道，除了等待世界與他人的溫柔善良，我們真的束手無策了嗎？ 　　不，當然不。 　　★

擁抱「內心痛點」，給自己多一點溫柔 　　其實，許多煩惱之所以狀似難解，都是「不夠瞭解自己內心」所造成的。而前進所想要之未來跟化解難題的關鍵，全部都在我們自己的心中——重點只在於，該如何正確地找到它。 　　有時候，想要獨自找到內心解方頗為困難——不過別擔心，本書蒐羅了韓國頭號精神健康科醫師‧梁在鎮與梁在雄，令90萬人受用無窮，最專業的醫學／心理學處方。 　　在書中你可以看到兩位醫師對家庭、感情、職場、交友等煩惱所提供的生活改善方針；以及對憂鬱症、焦慮症、恐慌症等精神疾患的詳細解說和應對。他們的實際解方與生活新視角，會引導你重新傾聽內心的求救訊號，擁抱內心痛點，還給自己尊重與溫柔。 本書特

色 　　★ 韓國網路書店YES24，讀者9.3星大好評 　　★ 30萬人有感共鳴，韓國頭號精神科醫師「梁氏兄弟」的心靈健康指南 　　★ 線上諮商所「Mind Café」，90萬人最苦惱的話題一網打盡 　　★ 不灌雞湯，只求實用！自尊、家庭、戀愛、職場、人際、未來……給人生各領域煩惱的身心處方箋 　　【金句搶先看】 　　○ 用一個人的犧牲換來的和睦，不是真正的和睦。 　　○ 千萬不可以愛到討厭自己！ 　　○ 怒氣，是一種必要時需要被傳遞給對方的情緒。 　　○ 如果想要達到情緒上的獨立，首先必須要經濟獨立。 　　○ 來自他人的負面評價，並不代表那就是「你」。 　　○ 為了提升自尊，切斷不好的關

係也很重要。 　　○ 因為愛而感受到焦慮不安是很正常的事。 　　○ 絕對不可以忽視內心所發出的求救信號。 　　○ 太長時間跟家人一起相處，反而可能使關係惡化。 　　○ 分享快樂，快樂就會加倍；分享悲傷，悲傷就會減半。 專文推薦 　　諮商心理師、暢銷作家 陳志恆 暖心推薦 　　捷思身心醫學診所院長 李旻珊 　　臨床心理師 洪仲清 　　析心事務所 陳璿丞醫師 　　諮商心理師、溝通講師 瑪那熊 　　臨床心理師 劉仲彬 　　諮商心理師 鄧善庭 　　蘇予昕心理諮商所所長、暢銷作家 蘇予昕 　　臨床心理師 蘇益賢 　　（依首字筆畫排列）  

為什麼收不到匿名進入發燒排行的影片

台灣心理諮商平台建置模式初探

為了解決為什麼收不到匿名的問題，作者廖婉如 這樣論述：

後疫情時代，除了全球化、科技進步帶來的過量資訊與快速的步調外，人們還更要面對不確定與難以恢復常軌的生活。在這樣複雜多變的現代社會，擁有能調控自己思想、情緒及行為的社會/情緒智能（SEI）是面對這一切的基礎。另一方面，環境的轉變也迫使企業必須加速數位轉型，使得同理心與自創思維的能力變得愈發重要。然而這兩者能力的培養，非單純上課就能獲得，而需要自我覺察的基礎。為了瞭解如何在台灣搭建心理諮詢平台，本研究先後針對台灣、美國、日本、中國等海內外的心理諮商平台做研究，並且，為了更加了解成功搭建一個專業者的社交平台，對LinkedIn平台進行研究，期望藉由了解台灣的發展現況、參考海外的做法，試圖建構出屬於

台灣的心理諮商平台藍圖。最終，本文受LinkedIn個案啟發，以職場工作者為服務對象，懷著「每個工作者都需要一個放心秘境」的軸心主張，企望透過團體諮商的技術，化被動為主動，希望透過即時陪伴與支持，讓工作者隨時可以上網發起議題，找一群陌生人與諮詢師/療癒師做固定線上匿名的語音討論，或是透過文字版與網友、諮詢師/療癒師交流、抒發心事，這樣的安心空間，將主動的替企業培育轉型人才的關係，取代過去被動的醫病關係。同時，透過替企業實踐ESG與培育人才的方式，讓企業負擔主要的費用，解決一般人不用付費使用的問題。

以下證言將被全面否認 【2067年，台海爆發戰爭二十年後，五組人說出他們在戰時的奇特遭遇⋯⋯】(限量作家簽名版)

為了解決為什麼收不到匿名的問題，作者朱宥勳 這樣論述：

　　☆ 台海戰爭爆發，機密任務與神祕情資將改變世界！ 　　☆ 台灣人的心中都埋著一個懸念：中國究竟會不會攻台？本書是直接挑戰這個懸念的小說。 　　☆ 「精彩，讀來非常激動，簡直是『窒息式性愛』的感覺！」——紀大偉   　　台灣人的心中都埋著一個懸念：中國究竟會不會攻台？ 　　本書是直接挑戰這個懸念的小說。   　　《以下證言將被全面否認》由五篇圍繞著台海戰爭主題的小說構成：在不太遙遠的未來，二〇四七年，中國因為內部因素，猝然發動對台戰爭。一位長年關注戰爭記憶的作家，在戰後二十年之際，有感於同儕雖然都在青少年時期經歷了戰事，但每個人的記憶卻都不一樣，於是開始採訪不同的見證者。他在採訪過程中發

現有不少在官方說法外的戰爭樣貌，接觸到許多檯面上不可見的歷史資料，因而寫成了絕對會被官方否認的戰時故事：   　　〈台灣人民解放陣線備忘錄〉——「心向祖國」的台灣人民解放陣線成員的戰爭回憶錄。他們是中國國台辦在台設置的內應，準備與登陸的解放軍應和，輕信了中國的指令以為情勢大好，但最後卻退到了鹿窟山中⋯⋯   　　〈何日君再來〉——是戰後「投奔自由」自願入籍台灣的前中國解放軍，努力適應在台灣的新生活，同時不斷搜集各種戰時資料，追索一段他參與過卻被噤聲的祕密獵殺任務⋯⋯   　　〈私人美術館的最後一日〉——戰後的療養院員工，意外發現院中最被警戒的病人，是台灣人民解放陣線成員的孩童，透過他的畫作與特

殊能力，帶她穿梭回到戰時的時空⋯⋯   　　〈南方的消息〉——引人入勝的諜報故事，透露兩國祕密情資人員交換開戰消息的第一手告白，因此也得知了極機密、幾乎無法防範的斬首行動⋯⋯   　　〈是陰廟，還是英靈殿：鎮安宮的前世今生〉——鎮安宮在戰後設立，祭祀戰歿英靈而成為傳說中最靈驗的廟宇，而設立廟宇的緣由是因為戰爭期間解放軍空降部隊的殘忍殺戮行動，因此要解決此後種種無法解釋的靈異狀況⋯⋯   　　《以下證言將被全面否認》從多種角度來說故事，透過多種參與戰事的角色觀點來描述其眼中的台海戰爭，有敵軍內應第五縱隊，有解放軍特種部隊，有創傷症候群的年輕人，有戰事雙方的祕密情報人員，以及民防部隊代表，組構成多

樣的戰事眾生／眾聲樣貌。這些故事暗藏著過往影響台灣重大歷史事件的地點，新的事件又重複在這些地點發生，像是重層複雜的台灣歷史。此外，由五組不同敘述者的追憶史料所編織出來的多樣貌故事，訴說著當今我們極度關心的有可能在未來會爆發的重大事件，而卻是書中敘事者的前塵往事。是未來，也是歷史，歷史與未來可能是不斷仿效疊合的。未來會發生的事情，都是過去大家逃避不想解決所造成的因，由此埋下種子結出的果。追索過去，才能推進未來；而未來，可能是在回應過去。如同《一九八四》裡所說的，誰掌握了過去，就掌握了未來。   名人推薦   　　林運鴻（評論家） 　　紀大偉（小說家、國立政治大學台灣文學研究所副教授） 　　胡慧玲

（作家） 　　張亦絢（小說家） 　　陳國偉（國立中興大學台灣文學與跨國文化所所長） 　　陳翠蓮（國立台灣大學歷史系教授） 　　黃崇凱（小說家） 　　楊双子（小說家） 　　謝金魚（歷史作家） 　　瀟湘神（小說家）

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決為什麼收不到匿名的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。