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Doubly linked list P的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊正宏寫的 資料結構-使用C/C++語言(附範例光碟片)(第二版) 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣科技大學 應用科技研究所 鄭智嘉所指導 Yihalem Abebe Alemayehu的 光響應性核鹼基功能化超分子微胞的開發及在癌症治療的應用 （2020），提出Doubly linked list P關鍵因素是什麼，來自於超分子聚合、光敏感性、pH響應和熱響應行為、LCST、光二聚化、奈米結構配位聚合物、隱性細胞毒、自組裝、微胞穩定性、靶向藥物傳遞。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生物醫學工程學系 詹家泰所指導 黃湘芸的 穿戴式飲水動作辨識及水量估算方法應用於飲水監測之研究 （2020），提出因為有 飲水監測、動作辨識、飲水量估算、穿戴式慣性感測器、機器學習的重點而找出了 Doubly linked list P的解答。
資料結構-使用C/C++語言(附範例光碟片)(第二版)
為了解決Doubly linked list P 的問題，作者楊正宏 這樣論述：
資料結構是設式設計領域中作為解決問題的方法，如何把深奧的理論透過演算法及圖解表示，讓讀者了解資料結構的精髓，為此作者以其十幾年的豐富教學及帶領學生參加程式設計比賽的經驗，帶領讀者能輕輕鬆鬆地進入這個充滿趣味與挑戰的電腦程式世界。 本書特色 本書具有以下特色： 1 . 雙色印刷，方便閱讀 2 . 書內附部份習題解答 3 . 書中舉數十種詳盡範例供參考 4 . 著名的魔術方陣問題、河內問題、八皇后問題、迷宮問題、騎士問題、最大公因數問題、史波克先生問題、買票問題及Josephus問題等都列入討論。
光響應性核鹼基功能化超分子微胞的開發及在癌症治療的應用
為了解決Doubly linked list P 的問題，作者Yihalem Abebe Alemayehu 這樣論述：
摘要在生物醫學和材料科學領域，新型智能奈米材料的開發已有顯著的發展。在過去的幾十年中，開發了許多具有不同形狀、大小和結構的奈米材料，其中包括樹枝狀聚合物、聚合物奈米顆粒及超分子聚合物微胞作為藥物遞送系統。值得注意的是，最近在生物工程和奈米技術領域中，刺激響應性奈米材料受到了極大的關注。智能奈米材料因具有較高穩定性、標靶特性及生物利用度而具有巨大的潛力，且能夠有效克服疏水性藥物（如抗癌療法）所造成的負向影響，利用標靶特性來識別癌症組織並釋放其藥物。然而，由於有著藥物的過早釋放和非目標性釋放藥物的缺點，在眾多研究中的奈米載體只有極少數通過了臨床階段。為了克服這些挑戰，透過利用次級相互作用（如多重
氫鍵、π-π堆積、主體-客體相互作用及離子相互作用力）來建構聚合物微胞，以改善其結構穩定性與靶向遞送效率。在本篇論文中，包含三種基於次級相互作用力所設計的不同智能型超分子奈米載體並評估其癌症治療的效果。首先，我們開發了一種具高光敏性的尿嘧啶功能化超分子微胞，由於尿嘧啶的自互補性氫鍵相互作用和高載藥量，在水溶液中表現出穩定的自組裝行為。有趣的是，細胞攝取分析與膜聯蛋白V /碘化丙啶雙重染色實驗結果表明，膠束的光二聚化加速癌細胞吞噬的效果，從而導致癌細胞中有更高程度的細胞凋亡。因此，將光敏性尿嘧啶基團導入超分子微胞結構中是增進藥物安全性及癌症治療有效性的重要關鍵。第二，透過腺嘌呤及尿嘧啶結合的官能
化聚丙二醇而形成互補性氫鍵體系並具有溫度和光敏感的特性。這些互補體系可在水中自組裝成球形微胞，其微胞具有特異的兩親性、可調控的光誘導相變行為、優異的生物相容性及可控的形態及尺寸。除此之外，可以對藥物含量和包封效率進行調控，並可以透過溫度和光照射的變化來調節藥物釋放動力學，因此極具潛力應用於藥物傳遞及癌症治療。重要的是，經由細胞毒性和流式細胞儀分析證實，照光後的載藥微胞對癌細胞具有更強的細胞毒性作用，並且比原始的藥物和載藥微胞表現出更高的細胞吞噬效率，表明照光後的載藥微胞夠迅速進入腫瘤細胞內部，誘導大量細胞凋亡。因此，此新開發的超分子系統可作為安全及有效的奈米載體，有效抑制原發性腫瘤的生長和擴散
。第三，透過一種簡單且突破性的策略，將尿嘧啶官能化的聚丙二醇和二價汞離子結成來形成一種新型的金屬超分子聚合物。超分子聚合物的存在誘導複合體在水中自組裝成奈米尺寸的球形微胞。此外，汞離子配位到超分子聚合物結構中還提供其他特異的物理特性，例如在生物體環境中具有高度的結構穩定性、獨特的螢光特性、高靈敏的pH響應性來誘導汞離子釋放。有趣的是，細胞毒性和螢光影像結果證實，此新型微胞具有選擇性内吞作用進入癌細胞内部並毒殺細胞，並且不會影響正常細胞，這些優點使其微胞成為極具吸引力的抗癌奈米材料。除此之外，使用雙重染色的流式細胞儀研究結果證實，微胞表現出對於癌細胞具有快速且高比例的細胞凋亡，同時也因其選擇性內
吞特性，可以使正常細胞不受影響。因此，本次研究成功證實此新方法能用於開發安全有效的金屬超分子奈米微胞並大幅增進癌症治療的效果。
穿戴式飲水動作辨識及水量估算方法應用於飲水監測之研究
為了解決Doubly linked list P 的問題，作者黃湘芸 這樣論述：
水分攝取對於維持人體水平衡是很重要的一環，不適當的水分攝取會對人體造成負面影響，飲水量過低會引起頭痛、頭昏及腎結石等問題，然而，在現代忙碌的生活步調下，適時補充水分變得困難，飲水的重要性容易被忽略，飲水管理可以協助了解及調整個人飲水習慣，而飲水監測可以用來提供飲水管理所需之日常生活飲水習慣資訊。此研究以穿戴式慣性感測器為基礎，發展飲水動作辨識及水量估算方法，以協助飲水監測之應用。為了提升飲水監測的有效性及穩定性，利用階層式方法得到飲水事件、啜飲姿勢及飲水量資訊，此階層式方法分為飲水動作辨識及水量評估兩部分。飲水動作辨識是為了取得與飲水量具高度相關性的動作資訊，利用此動作訊號進行飲水量估算可提
升水量估算的準確度。飲水動作辨識使用各種機器學習模型進行飲水事件偵測及飲水姿勢識別，機器學習模型的辨識結果再透過制定之規則進行後處理辨識修正。飲水事件偵測以自適應增強學習模型進行飲水事件辨識可得到最好的結果，靈敏度為86.06%、準確度為94.42%。飲水姿勢識別以隨機森林模型進行識別得到最高之靈敏度90.17%及最高準確度92.80%。飲水量估算利用各種回歸模型去推算水分攝取量。使用與容器無關的回歸模型進行估算，以線性核函數的支援向量機回歸得到最好的結果，平均百分誤差為12.68%、平均絕對百分誤差為40.06%。而相較容器無關模型，使用與容器相關的回歸模型可改善5.01%至10.53%的平
均絕對百分誤差。使用啜飲姿勢資訊進行飲水量估算相比直接以喝水事件訊號進行偵測，可改善25.75% 的平均絕對百分誤差。實驗結果顯示，啜飲姿勢及使用容器資訊對於飲水監測是很重要的訊息。