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另外網站Landslip Warning - Hong Kong Observatory也說明：In addition to conventional meteorological observations, ... should avoid driving in hilly areas or on roads with landslip warning signs.

輔仁大學 化學系 江漢聲、李慧玲所指導 曾惠筠的 以模擬肺探討影響氧氣濃度與霧氣治療效率因素的研究 （2021），提出conventional sign hk關鍵因素是什麼，來自於氧氣治療、氧氣鼻導管、霧氣治療、振動篩網式噴霧器、吸入藥物質量。

而第二篇論文東海大學 資訊工程學系 許瑞愷所指導 黃建中的 以深度學習方法預測成年住院病人不良事件之發生 （2020），提出因為有 深度學習、機器學習、NEWS、早期警示系統的重點而找出了 conventional sign hk的解答。

最後網站Hong Kong Deposit Protection Board則補充：The following types of deposits are protected: ✓Conventional deposits with ... they must display the following membership sign at their places of business.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了conventional sign hk，大家也想知道這些：

以模擬肺探討影響氧氣濃度與霧氣治療效率因素的研究

為了解決conventional sign hk的問題，作者曾惠筠 這樣論述：

經由呼吸道提供藥物治療是臨床上經常使用的方式之一，為肺部疾病病患在治療過程的重要環節，例如慢性阻塞性肺病。氧氣治療與霧氣治療皆屬於經由呼吸道給藥的方式，其中，氧氣鼻導管與手持式振動篩網噴霧器具有方便使用的優勢，被廣泛應用於臨床照護以及居家照護期間。然而，氧氣鼻導管為低流量氧氣治療設備，無法得知病患實際獲得的氧氣濃度。過去的研究大多著重在正常肺模型的情況下討論吸入氧濃度，較少針對不同肺疾病影響吸入氧濃度的相關研究，因此本論文第一部分將以模擬肺的方式，探討正常、阻塞型及限制型肺疾病模型下，影響氧氣鼻導管使用期間吸入氧濃度的因素。目前與振動篩網式噴霧器的研究多與侵入性呼吸器相關為主，極少研究針對手

持式振動篩網式噴霧器合併咬嘴作討論，因此，本論文第二部分將以模擬肺的方式，評估手持式振動篩網式噴霧器合併咬嘴使用的藥物霧化效率，並探討噴霧器相關附屬元件對藥物輸送的影響。研究結果顯示，在正常、阻塞型及限制型的模擬肺皆發現，吸入氧濃度明顯受到氧氣流速與吸氣潮氣容積的影響，其中，低潮氣容積（300 mL）所測得的吸入氧濃度比正常（500 mL）及較大潮氣容積（700 mL）高；相較於呼吸次數為10次/分鐘與30 次/分鐘，若呼吸次數設定為20 次/分鐘時，所測得的吸入氧濃度最高。本實驗選用的五種手持式振動篩網式噴霧器的研究結果發現，Pocket Air® 與APEX PY001具有最佳的藥物吸入質

量，且結束噴霧後兩者沉積在咬嘴連接處的藥物量最少。在氣霧粒徑的分析方面，Omron NE-U22的質量中位數氣動直徑最大，PARI- VELOX®為最小；進一步分析噴霧器效能發現，PARI-VELOX®具有最佳的噴霧器輸出速率以及可被吸入的霧化藥物百分比。氧氣鼻導管以及手持式振動篩網式噴霧器是肺部疾病病患經常選用的呼吸治療設備之一，然而，吸入氧濃度會因病患呼吸型態的變化而受到影響，霧氣吸入的效果也因設備設計的差異而影響藥物吸入劑量。因此，臨床人員需評估病患個別性的需求，以選擇合適的設備，並且配合臨床監測數據，謹慎觀察臨床症狀的變化，以達到高效率治療為目標。

以深度學習方法預測成年住院病人不良事件之發生

為了解決conventional sign hk的問題，作者黃建中 這樣論述：

早期預測臨床惡化情況(如不良事件AEs)可有效提昇病人安全性。National Early Warning Score(NEWS)是基於6個生理參數計算後的分數來預測如不良事件是否會發生。我們採用與NEWS相同生理參數的成年住院病人並使用深度學習模型來做不良事件的預測。這項研究的目的是如何透過生理參數資料的前處理來獲得比傳統的數學計算更好的成果。我們從電子病歷資料倉儲中收集了自2007年至2017年的數據資料。此資料集中總共有99,861成年住院病，其中不良事件發生率為6.2％。並且把資料集切分為訓練資料集(2007年至2015年)和測試資料集(2016年至2017年)。在真實臨床照護環境中

並年每個小時都會記錄一次生理量測數據，例如來說格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale、CGS)。經過醫療專家的建議我們將沒有量測的GCS預設為15(正常人的昏迷指數是滿分15分)。在資料的前處理中，我們採取了把資料以每小時為單位堆疊並對齊及擴展三倍有不良事件的資料以減少資料不平衡的情況(class balancing、CB)這兩項策略。我們以最近28小時的資料並使用隨機森林(Random Forest)、XGBoost、卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）的演算法來預測3小時後是否會發生不良事件。結果顯示堆疊並每小時對齊並且有做CB的資料在卷積神經網絡的效果最好，其精

準度(precision)、召回率(recall)和AUC(area under curve)分別為0.841、0.928和0.995。此方法的效能也比已發表的文獻中提出的效能更好。

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