2026年3月6日 星期五

2026 03 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 身體早衰的10個信號 早衰信號1:頭髮稀疏 早衰信號2:體形發胖 早衰信號3:性慾下降 早衰信號4:慢病早發 早衰信號5:眼睛變黃 早衰信號6:走路腿疼 早衰信號7:頭髮變黃 早衰信號8:身高下降 早衰信號9:經常健忘 早衰信號10:肌肉減少。

 

2026 03 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 身體早衰的10個信號 早衰信號1:頭髮稀疏 早衰信號2:體形發胖 早衰信號3:性慾下降 早衰信號4:慢病早發 早衰信號5:眼睛變黃 早衰信號6:走路腿疼 早衰信號7:頭髮變黃 早衰信號8:身高下降 早衰信號9:經常健忘 早衰信號10:肌肉減少。

 

2026 03 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 身體早衰的10個信號 早衰信號1:頭髮稀疏 早衰信號2:體形發胖 早衰信號3:性慾下降 早衰信號4:慢病早發 早衰信號5:眼睛變黃 早衰信號6:走路腿疼 早衰信號7:頭髮變黃 早衰信號8:身高下降 早衰信號9:經常健忘 早衰信號10:肌肉減少。

 各種疾病的早期信號


各器官的求救信號:


1、腎臟的求救信號:腳腫和眼腫。

2、肝臟的求救信號:臉色發黑。

3、大腦的求救信號:突然頭暈。

       ①身體某側肢體麻木或者無力

       ②說話不利索

       ③行走困難或平衡失調

       ④頭暈、頭痛

     ⑤瞬間性意識喪失。

4、肺部的求救信號:刺激性嗆咳。

5、神經系統的求救信號:筆跡變得小且密集。

6、骨骼求救信號:40歲後突然變矮。


血脂高的4個信號:

1、黃色瘤:

     ①肌腱黃色瘤;

     ②手掌黃色瘤;

      ③結節性黃色瘤;

      ④丘疹性黃色瘤。

2、掌紋改變;

3、出現耳褶;

4、角膜出現老年環。

 

身體早衰的10個信號

    早衰信號1:頭髮稀疏

    早衰信號2:體形發胖

    早衰信號3:性慾下降

    早衰信號4:慢病早發

    早衰信號5:眼睛變黃

    早衰信號6:走路腿疼

    早衰信號7:頭髮變黃

     早衰信號8:身高下降

     早衰信號9:經常健忘

    早衰信號10:肌肉減少。


糖尿病的5個信號:

   1、明明吃很多,體重卻在下降

   2、視力減退、眼睛模糊

   3、慢性疲勞感、身體乏力

   4、足部出現麻痹或疼痛

   5、咽乾口渴。


肝臟受損的5個信號:

   1、臉色長期發黑

   2、眼圈長期發黑

   3、鼻頭髮紅

   4、容易喝醉

   5、粉刺增多。


腦血管疾病的7個信號:

   1、劇烈頭痛

   2、眩暈難受

   3、一側麻木

   4、眼前蒙黑

    5、舌根發硬;

    6、常流鼻血

   7、白天嗜睡。


大病來臨前的10個信號:

一、皮膚莫名變化:

    1、臉上長斑:婦科疾病

    2、突然變紅:胃癌、肺癌

    3、黃疸:肝、膽癌

    4、紫癜:淋巴瘤、骨髓瘤、白血病。


二、牙齦反覆紅腫、出血:

     1、血糖高;

      2、血液病。


三、莫名發熱且持續時間較長:

    1、癌症;

    2、結核病;

     3、肝膿腫。


四、體重突然減輕:

     1、腫瘤;

     2、甲亢;

     3、糖尿病。


五、腿腳無力:

     1、腦梗;

     2、腰椎病;

     3、帕金森;

     4、下肢血管病。


六、突然長出腫塊:

       1、癌症;

       2、疝氣;

       3、淋巴瘤;

       4、甲狀腺腫大。


七、經常眼前一陣發黑:

       1、中風;2、低血糖;3、低血壓;4、腦瘤。


八、莫名牙痛:

       1、心絞痛;2、三叉神經痛。


九、皮膚瘙癢不止:

     1、糖尿病;2、肝臟疾病;3、惡性腫瘤。


腦中風的4個信號: 

   1、打嗝不止;2、易摔跤;3、常咬到舌頭;4、瞬間性視物不清等。




2026年1月28日 星期三

2026 01 29 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 左永安老師您好: 依據中華民國111年6月7日發訓字第1112502121號函公告「共通核心職能課程師資建置管理原則」辦理,本課程師資維持可授課職能類別之資格,每年度應擇一場次全程參加師資回流訓, 敬請預先保留日期:115年5月29日(星期五)日期參與回流訓

 

2026 01 29 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 左永安老師您好: 依據中華民國111年6月7日發訓字第1112502121號函公告「共通核心職能課程師資建置管理原則」辦理,本課程師資維持可授課職能類別之資格,每年度應擇一場次全程參加師資回流訓, 敬請預先保留日期:115年5月29日(星期五)日期參與回流訓

 

左永安老師您好:

 

依據中華民國11167日發訓字第1112502121號函公告「共通核心職能課程師資建置管理原則」辦理,本課程師資維持可授課職能類別之資格,每年度應擇一場次全程參加師資回流訓 敬請預先保留日期參與回流訓

 

辦理場次/時間/地點:

區域

舉辦日期/時間/地點

主講人

台北

日期:115529日(星期五)

時間:下午1點至5點(預計)

地點:國立政治大學公共行政及企業管理教育中心【台北市大安區金華街187號】

邀約中

台南

日期:115628日(星期日)

時間:下午1點至5點(預計)

地點: 太子文旅【台南市東區大學路2號】

邀約中

2025年11月2日 星期日

2025 11 02 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統 【企業機構版 申請單位查檢表】 執行 (Do)執行 (Do)12. 訓練內涵按計畫執行的程度 13.學習成果的移轉及運用 14.訓練資料分類與建檔及管理資訊系統化。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 11 02 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統 【企業機構版 申請單位查檢表】 執行 (Do)執行 (Do)12. 訓練內涵按計畫執行的程度 13.學習成果的移轉及運用 14.訓練資料分類與建檔及管理資訊系統化。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

  TTQS人才發展品質管理系統

企業機構版 申請單位查檢表】  

  

   執行 (Do)


12. 訓練內涵按計畫執行的程度                                                                                               

     12a 依據   訓練目標   遴選   學員切合性

     12b 依據   訓練目標   選擇   教材切合性

12c 依據   訓練目標   遴選   師資切合性

12d 依據   訓練目標   選擇   教學方法切合性

12e 依據   課程目標   選擇   教學環境與設備


 展現  學員遴選條件及資格標準切合訓練目標需求。  

      展現  教材評選作業流程及訓練目標之切合性。  

      展現  課程講師遴選作業流程及訓練目標之切合性。     

      展現  教學方法及訓練目標之切合性。 

      展現  合適之教學環境及相關設備,並有定期維護紀錄。           

                                          

參酌資料

        1.學員           遴選條件  及  資格標準。 

       2.教材           評選作業        流程。 

       3.課程講師   遴選作業        流程

       4.教學方法。

       5.教學環境 與 相關設備,並有 定期維護紀錄

       6.訓練課程                  講師手冊。 

       7.課程學員   使用的   課程手冊

       8.訓練課程                  計畫書。 

       9.訓練計畫、訓練目標  與  課程目標   佐證說明。

        其他:


13.學習成果的移轉及運用

       展現  適當  機制與安排,促進受訓學員將課程

             所學運用於工作,或 

       展現  適當的獎懲措施,

             促進 訓練

             個人、小組團隊及組織績效改善

             之成果。

參酌資料

         1.具有  訓練移轉  行動計畫   與  行動查核表

         2.部門主管   有創造、參與學習成果  轉移環境  

           的   證明資料

         3.促進  應用的安排     的   證明資料

         4.建構 學習心得交流  的   平台或社群

         5.績效 考核機制。

         6.課後 回饋機制(如行動方案)。

         7.相關人事命令。

            其他:


14.訓練資料分類與建檔及管理資訊系統化

      

     展現  訓練流程相關文件  有適當  系統化紀錄

           並有  分析 及 運用  紀錄。

           對   訓練流程相關 文件  或 紀錄

            有適當    保存及建檔


參酌資料

     1. 訓練資料 與 訓練過程 及 成果的  紀錄與分類

        均有系統化 歸納方法  編碼

     2.訓練 檔案 管理系統。

     3.完整的訓練文件建檔資料。

     4.是否提供查詢功能,並具持續改善機制。

     5.資訊系統化 程度 及 檢索  速度。

      其他



2025年10月26日 星期日

2025 10 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定 人工智慧基礎概論 (L11) 機器學習(Machine Learning)是一種透過 數據訓練 模型,使 機器 具備 預測 與 分類 能力的技術, 常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。機器學習的 步驟包含: (1)準備訓練資料:(2)訓練模型:(3)測試及評估模型:

 

2025 10 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定 人工智慧基礎概論 (L11) 機器學習(Machine Learning)是一種透過 數據訓練 模型,使 機器 具備 預測 與 分類 能力的技術, 常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。機器學習的 步驟包含: (1)準備訓練資料:(2)訓練模型:(3)測試及評估模型:

 

機器學習(Machine Learning)

是一種透過  數據訓練  模型使 機器  具備   預測  與 分類   能力的技術,

常應用於    文字辨識、語音辨識、圖像辨識  等領域。


一般而言,資料量愈大  且經過  完整的資料處理,

模型的效果通常會更好。 


 簡述  機器學習的  步驟包含:


(1)準備訓練資料:

       包含資料的蒐集、過濾雜訊 及前處理

(2)訓練模型:

       將前項  準備好  的   訓練資料   輸入  演算法中,並 適度調整 參數

       使模型儘量符合資料之模式或分佈;

   (3)測試及評估模型:

        測試 並 評估   該 模型的效能,並反覆訓練之;經多次調校仍不佳時,

        或許選用其他模型  再重覆前 述流程。 

 依訓練方式,有以下幾種學習方法: 

 (1)監督式學習(Supervised learning) 

        監督式學習主要應用於  分類(Classification)與  迴歸(Regression)

        任務,透 過   帶有標記(Labeled Data)的訓練數據來訓練模型,

        使其學習  輸入特徵  與  對應標 記   之間的關聯性。

        在訓練過程中,模型不斷調整內部參數,以提高對未知數據的 預測準確度,

        從而   實現   對   未見  數據的   有效分類  或  數值  預測


         分類模型目標為「如 何將輸入數據   分配至   不同類別」,

          例如 垃圾郵件過濾(辨別郵件是否為垃圾郵件)、 

                    影像識別(辨識圖片中的物件類別)。

          迴歸模型目標為學習   輸入變數  與  連續數值 之間的映射關係」,

           例如  房價預測(根據房屋特徵預測價格)、

                    銷售額預測(根據 市場數據預測未來銷售)。 


 (2)非監督式學習(Unsupervised Learning) 

            不同於監督式學習,無需使用事先標記好的訓練數據。

            演算法會自動從  未標 記的數據  中   發掘潛在的模式、結構或

            分群(Clustering),進而揭示  數據內部的關聯 性和特徵。

           非監督式學習常用於

           資料探索、特徵提取  和數據降維  等任務,

           廣泛應 用於

          市場區隔分析、異常偵測、推薦系統 和  影像壓縮  等領域。 


 (3)強化學習(Reinforcement Learning, RL) 

             強化學習不同於監督式學習和非監督式學習,

            是一種  基於「回饋(反饋)機 制」  學習方法,

            透過  評分機制 與  獎勵措施  的制定,讓人工智慧進行自我評估

            並朝  獲取最大獎勵的方向進行學習。

            強化學習的核心在於   讓代理(Agent)透過與環 境  的互動,

            學習如何選擇  最佳行動策略,以獲得最大累積回報

            強化學習特別 適合用於

            需要「試錯學習(Trial-and-Error)」和「長期規劃」

            的任務,

           例如   遊戲 AI、 機器人控制  和  自動駕駛等領域。




2025年10月23日 星期四

2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧架構 (1)技術底層 A. 資料處理與分析(Data Processing and Analysis)B. 演算法(Algorithm)C. 機器學習(Machine Learning)D. 深度學習(Deep Learning)E. 專家系統(Expert System)。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧架構 (1)技術底層 A. 資料處理與分析(Data Processing and Analysis)B. 演算法(Algorithm)C. 機器學習(Machine Learning)D. 深度學習(Deep Learning)E. 專家系統(Expert System)。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

人工智慧架構


人工智慧  的實現  依賴於   一個多層次的架構

每一層   都扮演著關鍵角色,

從  基礎技術  到  應用開發,最終落地於   實際場景


以下為其主要構成:

(1)技術底層

技術底層  是人工智慧  運作的基礎,提供必要  

計算能力、數據支撐     核心演算法


主要包含以下要素:

A. 資料處理與分析(Data Processing and Analysis)

      AI 的 核心 在於 數據資料處理 包括  數據  清理、整合、儲存 及 分析

      關鍵技術

     如   1.ETL(Extract, Transform, Load)流程

            2.資料庫管理  

            3. 大數據處理平(如Hadoop、Spark 等)



B. 演算法(Algorithm)

      為AI 的   邏輯基石,用於   解決問題  及   提供決策支援

      常見的演算法包括

      1.   迴歸分析(Regression Analysis)、

      2.  分類演算法(ClassificationAlgorithms)、

      3.  決策樹(Decision Tree)與

       4. 基因演算法(Genetic Algorithm)等。



C. 機器學習(Machine Learning)

   AI 的  學習過程  透過  資料訓練模型   來  預測  或  分類, 

     常見技術

     1. 監督式學習(Supervised Learning)、

     2. 非監督式學習(Unsupervised Learning)與

     3. 強化學習(Reinforcement Learning)等。


D. 深度學習(Deep Learning

    構建於   人工神經網路   基礎之上,適用於  處理   非  結構化數據

   

     1. 語音辨識、

     2. 影像 處理與

     3.自然語言處理(NLP)等;

     常見的開發框架   包括   TensorFlow、PyTorch 等。


E. 專家系統(Expert System)

    基於   規則 與 知識庫模擬    人類專家  的  決策過程

        廣泛應用於

    1.醫療診斷、

    2.財務分

       等專業領域。