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2023 EMBA˙碩士在職專班報考指南

為了解決非四大四中的電資碩士發展的問題，作者全國考訊企畫部 這樣論述：

　　本書提供有志報考EMBA碩士在職專班者最實用、最專業的參考指南，以完整的招生資訊，精準掌握方向，將考試趨勢一網打盡，並專訪熱門校所，讓讀者善用學界資源，提升職場競爭力。

2023商業概論完全攻略：根據108課綱編寫[二版](升科大/四技二專)

為了解決非四大四中的電資碩士發展的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎藍字標示核心概念，培養所需知識技能 　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎簡潔文字說明，降低研讀時間成本   　　依照108課綱，商業與管理群強調培養學生具備從業人員所需之知識實作技能，以利日後在職場上的實際運用。本書因應此趨勢，特請名師編寫，針對每一重點作有系統且連貫的整理，同時顧及讀者研讀的時間成本，儘量減少冗長的文字說明。此外，在每一章末更將該章屬於整合的考題列示在後，使讀者能熟悉各種出題情境。熟讀本書，定可協助你快速在考試中獲取高分，也能為你奠定未來實際應用時的思考模式。 　 　　如何準備商業概論 　　這門學科是以民國一零八年商業概論的課綱為編寫基礎，相較舊課綱又加入不

少新的議題，例如：勞動基準法及勞退新制的介紹、電子商務的法律議題與電子商業環境的介紹等，新課綱內容的調整與增添只要是順應整體商業環境的變動，培養學習者實務體驗能力期能學以致用。由於實務內容相較原有課綱增加許多，複雜度也提高不少，這些是過去沒有，甚至也無相關的參考資訊可以尋求該出題軌跡。所以準備統測時除了依命題大綱的內容建立完整且清晰的觀念，對於新的主題也必須再加以練習這方面的題目。   　　本書的特色 　　由於本書非教學用書，是定位於升學複習之用，編寫時依坊間較普及的高職教科書及升學用書的內容加以整理，針對每一章節作有系統且連貫的整理，同時在顧及讀者研讀的時間成本，儘量減少冗長的文字說明。此外

，在每一章末更將該章屬於整合的考題列示在後，使讀者能熟悉各種出題情境。   　　本書的使用方法 　　由於商業概論所討論的議題非常廣泛，常使考生有不知從何準備起的感覺，這幾年的命題趨勢可以看出以理解應用的實例為導向，所以要有名詞一定要弄清楚，但也很少考那種第一點是什麼？第二點又是什麼的記憶性的內容。畢竟商業環境是變動的，應該培養同學們如何看問題以及解決問題的能力，不是一味地考記憶在網路上即可查詢到的事物。建議參考老師所編寫的「商業概論完全攻略」建立完整的學習架構，再輔以「商業概論（歷年試題+模擬考試）」做為各類題目的練習，將可收事半功倍之效。   　　＊＊＊＊ 　 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「

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大量傷患事故到院前緊急救護運作之分析研究-以2021年花蓮太魯閣列車出軌事故為例

為了解決非四大四中的電資碩士發展的問題，作者劉峻廷 這樣論述：

研究緣起花東地區地形狹長，部分交通運輸以火車為主，其中鐵路必須以隧道的方式穿越山脈，本研究引用的大量傷患災例就是列車在狹長隧道外與貨車發生撞擊，接著撞入隧道內，車廂變形人員受困在隧道內的大量傷患事故，加上事故地點位於偏遠地區，週邊的交通並不發達，也沒有很多的運輸資源，現場有 200多個病患在很短的時間同時產生，且沒有外來的因素干擾，屬於短時集中型的大量傷患事故，在這樣的情形之下，比較容易去探討預定資源對於這傷病患數量的影響，同時東西部的醫療資源差距甚大，加上近年來大量傷患事故頻傳，若大量傷病患事故(Mass Casualty Incident,以下稱為MCI)發生在醫療資源相對匱乏的花東地區

，對於初期應變單位與醫療體系，產生之壓力及負擔是急劇增加且恐難以負荷，由於災害無法再次重現，希冀透過電腦軟體進行事故應變模擬，用模擬軟體建立模型進行災例情境模擬與參數分析，以建構適用於台灣地區簡潔實用的大量傷患共同應變模式供後送官參考應用。研究方法及過程本研究將以文獻分析法、深度訪談法、實地勘察法及軟體模擬法，針對本土災例現有救護資源的調度運用參數收集設計情境，嘗試利用離散事件流程，建立一個救護派遣資源統整估算平台，使派遣單位在大量傷患事故初期能藉由基本的參數輸入，粗略估算出所需的救護能量、該流程所需花費的時間以及調整現場後送醫院的比例，避免醫院收容能量爆棚。本研究救護派遣資源統整估算平台主要

是分成兩個模型七個情境的模式來進行探討，第一個模型為救護站設在清水隧道北口，統一由救護車載北口處進行後送，考量花蓮縣醫院分級以及收治能量，選擇花蓮慈濟醫院及國軍花蓮總醫院這兩家醫院進行後送比較，針對傷患不同的傷情嚴重度，調整檢傷員、救助人員以及救護車的數量，找出最佳的資源配置比例與醫院後送機率選擇；第二個模型則是由上述的最佳資源配置比例加入大型載具(火車)的概念，由大型載具不同載運人數以及終點站的差異，探討分析後送時間的差異，由30分鐘內紅卡傷患現場接受治療的人數比例、2小時內紅卡傷患到院接受治療時間的人數比例、全部傷患後送醫院的時間、全部傷患到院治療完畢的時間等等KPI關鍵指標，與第一個模型

的KPI關鍵指標進行比較，本研究利用模擬軟體工具，進行AI化運作，嘗試建立一個資源估算平台以及新型態的救護派遣預測運作模式，以供未來指揮中心針對隧道空間的大量傷患後送資源能量掌握，俾利於後續的救護資運調度分派。研究重要發現近來來災難事故頻傳，學者專家都聚焦於如何避免災害發生，但在人文社會的邏輯思維裡，還是會有合法但不利情境的災害發生，因此藉由軟體模擬的方式進行所需資源的估算以及調度派遣方式的調整，則可以有效降低災害的損失，達到減災的觀念， 透過研究結果對於大量傷患事故到院前的緊急救護運作提出建議如下：一、若大量傷患事故地點送醫距離較遠的狀況下，藉由AnyLogic模擬軟體不同情境的比較，救護車

數量的增加是非常關鍵的因素，可以使傷患到院時間改善很多。二、大量傷患事故傷患後送急救責任醫院的比例和數量，可以視醫院能量等級去調整，進行最佳化的比例調整，提升重症傷患的生存率。三、大量傷患事故若救護車後送醫院的時間比較短，傷患能在短時間內到達醫院的話，救護車數量對於重症傷患生存率影響比較不大，反而是初期檢傷員數量以及治療員數量影響較大。四、大量傷患事故無論是在現場初期檢傷、治療檢傷、救護車後送優先度考量或者醫院處理先後順序，若是有依檢傷分類進行優先度後送的話，整體的後送時間可能較無明顯差異，但對重症傷患的生存率明顯有差，所以檢傷分類重要性不可明顯輕忽。五、大量傷患事故如果使用大型載具來運送傷患

的話，從本研究第二個模型模擬數據來看所產生的優點跟缺點可以明顯得知，在大型載具上是否能對重症患者提供照顧適當的救護處置，應該是第一考量，即使送醫時間縮短，但重症傷患可能存活不了，而輕症患者可能沒有影響，所以大型載具的應用比較適用於輕症患者的後送。