別再燃燒你的小宇宙了！

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 文／林芸寬、張愷丰、張庭瑀、郭亮均、林詠真 

最新研究：寵物與新生兒健康的密切關聯

現代家庭飼養寵物的比例逐年上升，貓狗已成為人類最親密的夥伴。農業部最新（2023）的資料發現，臺灣飼養貓狗的比例上升，家犬較上一期（2021）增加 19%；家貓較上一期增加 50%。然而，許多新手父母常擔心，飼養貓狗可能會影響新生兒的健康，像是引發呼吸道過敏等疾病，但近期的科學研究提供了相對令人安心的解答。 

科學家發現，飼養貓狗也許有益家庭中新生兒的健康。最新研究證實，家中貓狗不僅能增添樂趣，更能減少新生兒感染呼吸道疾病的機率。早在 2012 年，就有芬蘭研究團隊追蹤鄉村地區 397 名新生兒，自出生到一歲的健康狀況，發現有飼養貓狗家庭中的新生兒，較少感染呼吸道疾病。研究詳實記錄貓狗與新生兒的互動頻率，及其對新生兒健康的影響。

腸道菌相的力量：微生物如何提升寶寶免疫力

今（2024）年聖路易華盛頓大學兒科團隊發表在《Pediatrics》的最新研究，分析新生兒的就醫紀錄，並透過對父母的訪談，探討「親餵母乳」、「家中飼養貓狗」、「新生兒醫療需求」三者間的關係。研究發現，親餵母乳且家中有飼養貓狗的新生兒，出生六個月內對醫療服務的需求相對較低。華盛頓大學團隊推測，這可能是貓狗身上的微生物 ，增加了環境中微生物多樣性，並影響新生兒的免疫力。 

環境中微生物多樣性，與新生兒免疫力的關係為何？至今仍是未解的問題，但根據現有的研究，這很可能與新生兒體內「腸道菌相」的差異有關。「腸道菌相」是胃腸道中的微生物群落，由細菌、病毒和真菌組成，它們在我們的免疫系統發展中扮演了重要角色，特別是在生命的早期階段，對腸道的健康和功能有著深遠的影響。

為何養狗的新生兒感染率更低？

2023 年的一項研究，進一步探討環境中微生物多樣性與新生兒免疫力之間的關係，揭示腸道菌相的多樣性在在影響了新生兒的健康。研究顯示，家中飼養狗的新生兒，其腸道中的梭桿菌、科林氏菌和瘤胃球菌等菌群明顯較多，這些菌種的豐富性有助於免疫系統的發育，也可能有助於減少新生兒過敏與氣喘的風險。

有趣的是，這份研究也提到，對於喝配方奶的新生兒而言，其腸道菌相的組成與養狗有關，「與狗接觸」可能成為他們獲取環境微生物的替代途徑，補充因缺乏母乳餵養而缺少的微生物，從而幫助免疫系統的發展。

目前研究雖無法直接證實接觸貓狗可以增強免疫力，但可以確定的是，接觸貓狗的小孩，腸道內的微生物多樣性高，也比較不容易生病，新手父母可以不用太擔心養狗對小孩發育的影響。同時，與狗接觸還能改變嬰兒腸道中的微生物組成，這或許有助於減少呼吸道疾病的發生風險。

資料來源： 

1. https://www.moa.gov.tw/theme_data.php?theme=news&sub_theme=agri&id=9418
2. https://publications.aap.org/pediatrics/article/130/2/211/29895/Respiratory-Tra ct-Illnesses-During-the-First-Year
3. https://www.nature.com/articles/s41390-024-03200-9
4. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cea.14303

• 作者／ 照護線上編輯部
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「疫苗是人類醫療史上非常重大的成就！」台大醫院小兒部感染科呂俊毅主任表示，「因為疫苗可以讓人跳過被感染的過程，就能對特定傳染性疾病產生免疫力，減少感染引起的重症與死亡。」

在過去很多嚴重的疾病，例如天花、小兒麻痺等，都在疫苗普及後，得到控制、甚至根除。呂俊毅醫師指出，現在的兒童在出生後都會依照時程施打各種疫苗，幫助小朋友能夠平安、健康的長大。

疫苗是維護健康非常重要的一環，呂俊毅醫師表示，隨著疫苗科技越來越進步，能夠利用疫苗預防的疾病也越來越多，現在不只兒童，成年人也需要施打許多疫苗。

因為成年人和兒童好發的疾病不一樣，需要接種的疫苗也有所不同。呂俊毅醫師說，例如流感疫苗不管兒童或成人，都需要每年施打；至於小兒麻痺疫苗，只要在小時候接種即可。

隨著年紀越來越大，我們的免疫力會越來越下降，而且經常伴隨糖尿病、高血壓、高血脂、腎臟病、心血管疾病等慢性病，使得一些年輕人不容易得到的傳染性疾病，在老年人就容易發生，且可能產生嚴重併發症，所以需要額外的保護。

帶狀疱疹發作，恐引發嚴重神經痛後遺症

帶狀疱疹是老年人容易遭遇的問題，帶狀疱疹是由水痘—帶狀疱疹病毒（Varicella-Zoster virus）感染所造成的疾病，呂俊毅醫師解釋，小時候感染水痘病毒會長水痘，在水痘康復後，病毒會潛伏在身體裡面。等到年紀較大、免疫力下降時，病毒會再度活化，長出帶狀疱疹。

帶狀疱疹發作時，往往是在單側體表有一個區域發紅、冒出水泡，而且造成刺痛、灼熱、麻癢等不適。呂俊毅醫師說，對老人家而言是常見的困擾，因為帶狀疱疹發作時會很痛，但在水泡好了之後有些患者還會出現後遺症，持續痛很久，稱作「帶狀疱疹後神經痛」。

帶狀疱疹後神經痛可能很嚴重，痛到難以入眠，影響生活品質，而且有可能會持續數個月至數年之久。呂俊毅醫師說，施打帶狀疱疹疫苗，有助預防帶狀疱疹後神經痛。目前有兩種帶狀疱疹疫苗，50 歲以上或屬於高危險群之民眾可以考慮接種；無論是否得過水痘或帶狀疱疹，都能夠施打。

善用疫苗，預防重症

流感是由流行性感冒病毒引起的傳染病，可能導致頭痛、發高燒、全身痠痛，症狀會比一般感冒嚴重許多。呂俊毅醫師說，兒童與老人在得到流感後，容易併發肺炎、腦炎、心肌炎等嚴重併發症，可能導致死亡。

接種流感疫苗，有助預防流感，並降低重症發生的機率，呂俊毅醫師說，由於流行性感冒病毒容易產生變異，每年流行的病毒株皆不太一樣，而且流感疫苗產生的免疫力會慢慢消退，所以每年都要施打流感疫苗，才能獲得保護力。

肺炎鏈球菌也是很重要的疫苗，呂俊毅醫師指出，兒童與老人都是肺炎鏈球菌的易感族群，感染肺炎鏈球菌後，容易引發中耳炎、肺炎、腦膜炎、敗血症等。

國內外在推動兒童肺炎鏈球菌疫苗接種之後，成效相當顯著，呂俊毅醫師說，過去常見的肺炎、敗血症、腦膜炎等，都減少許多。65 歲以上或屬於高危險群的民眾，建議施打肺炎鏈球菌疫苗。

研究顯示，新冠肺炎 COVID-19 疫苗可以降低重症發生的機率、減少死亡率，符合接種資格的民眾，也建議要及早接種新冠肺炎疫苗。

預防傳染性疾病，請你這樣做

為了預防傳染性疾病，我們要依照建議施打疫苗，並且戴口罩、勤洗手，盡量避開人潮，降低接觸病原的機會。呂俊毅醫師提醒，日常生活中，要有均衡營養、充足睡眠、規律運動，把血糖、血壓、血脂控制達標，讓身體維持在較健康的狀態，才有較好的免疫力。

小朋友要按照兒童健康手冊的規劃依序接種各種疫苗，呂俊毅醫師說，至於成年人可以和您的醫師討論，根據建議接種，流感、帶狀疱疹、肺炎鏈球菌、破傷風、百日咳、A 型肝炎、人類乳突病毒等疫苗，讓身體能夠預做準備，擁有保護力，才能在遭到感染的時候，減輕疾病嚴重度、降低死亡風險！

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作者：(陳一瑋，成功大學環境醫學研究所碩士)

常上班就四肢無力，倦怠，猛打哈欠，剛打上班卡就兩眼無神的發呆，注意力總是不集中，再來就是頭痛、腸胃不適，火燒心，你該小心身體了。

台灣，工時長，薪水低，賺得再努力，也追不上消費者物價指數的暴走程度；美國疾病管制局 CDC (Centers for Disease Control and Prevention) 下轄的美國國家職業安全衛生研究所 NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) 的1999年的報告就指出，1/4的員工視工作為生活中最大的壓力來源，3/4的員工認為現在的工作壓力已遠超過上一世代。工作的壓力有可能是那些原因造成？目前發現，過長的工時，工作內容負擔過重，缺乏獎勵與不規律的休息，這些都將造成身心強大的戕害。這些傷害目前受到相當的關注，2012年日本 Nakamura 等人針對1,235位男性工人，調查超時工作的時間量對線上作業人員的血壓變化有正相關，每月平均超時工作80小時以上的員工，其舒張壓變化為5.3毫米汞柱，相較每月平均超時工作40小時以下的員工，其血壓變化為1.5毫米汞柱。

何謂工作壓力？

NIOSH 曾對此下過定義：工作壓力係指對不合於員工能力、資源與需求的工作要求造成之生理與心理的有害反應；工作要求的不恰當與挑戰需作區隔，挑戰是應能形成動力促進生理與心理，進而增加工作的產能，而非不恰當要求而引起之人員傷害。

身體面對壓力的來臨會發出警報，當這些警報響起時，可別忽略了身體的控訴；身體面對壓力的反應，主要有頭痛、睡眠品質降低、注意力不集中、易怒、腸胃不適、對工作多抱怨與工作士氣低落。這些早期的警示常被人們忽略，也進而導致心血管疾病、消化道黏膜損傷、免疫功能下降、工作意外與自殺等，帶來無可挽回的健康危害。

壓力對於健康的影響，目前認為可能是身體內部的下視丘-腦下垂體-腎上腺系統受到活化，增加體內可體松的濃度，其生理上的心輸出增加，血壓上升與心跳加快，體內能量消耗增加，非主要器官血流量減少，在這樣長時間反覆的壓力刺激下，其系統重覆的過度活化，進而造成生理的異常。研究指出，因可體松作用而引起的脂肪組織分解，產生脂肪酸與膽固醇，可能引起高血脂與增加血管阻塞可能，且可體松會增高動脈壓，提升高血壓的發生可能。過去McCann等人針對173位律師，研究長期處於壓力下的影響，發現高工作負擔的律師，其血中三酸甘油脂明顯升高。長期壓力影響體內平衡，可能導致心血管疾病，代謝相關異常等。

事後補救總勝不了事前的預防，預防疾病一直是為醫學界極力努力的目標，如何發現可能的致病因素，進而避免傷害的形成是共同方向。在職場的壓力中，常見造成壓力的原因，NIOSH 曾進行調查，其結果發現，雇主的管理，工作的分配有極大的關聯，人員管理上，如何有效兼顧員工心理的健康，適提供正面的鼓勵，良好的升遷管道，增進員工心靈的提升，清楚定位員工於工作角色，提供準確的目標，以良好的溝通方式促進交流與增進工作效率，於工作環境上，提供安全與無污染危害的工作環境，促進良好的工作氣氛，提升工作環境品質。言於此，個人身心靈狀況，也不單為雇主之責任，如何安排自我，適時的放鬆，定時運動，定期的健康檢查，這些都是需要細心安排。

在2012年的研究中發現，此些因素的改良介入下，發現員工的在於心理健康及工作出席上有明顯的改善，如於2003年Michie等人回顧過去研究中發現，工作決策的共同參與，有效促進員工心理健康與減少因病曠工之情形；在個人生活安排上，2011年的Cancelliere回顧研究中指出，適當的運動有助於公司出席率改善。

職場的壓力，好在這是可以在雇主與員工共同努力下改善，相信在攜手改善工作環境，增進工作效率與品質，讓員工都是為快樂的工作人之前提下，完成工作的使命。

Reference
C. Cancelliere, J. D. Cassidy, C. Ammendolia, and P. Cote, “Are workplace health promotion programs effective at improving presenteeism in workers? a systematic review and best evidence synthesis of the literature,” BMC Public Health, 2011; 11, 395-434.

Friedman EM, Karlamangla AS, Almeida DM, Seeman TE. Social strain and cortisol regulation in midlife in the US. Soc Sci Med 2012; 74(4), 607-615.

Kamaldeep S. Bhui, Sokratis Dinos, Stephen A. Stansfeld, and Peter D.White A Synthesis of the Evidence forManaging Stress atWork: A Review of the Reviews Reporting on Anxiety, Depression, and Absenteeism. J Environ Public Health 2012; Epub ahead of print.

Koshi Nakamura, Masaru Sakurai, Yuko Morikawa, Katsuyuki Miura,Masao Ishizaki, Teruhiko Kido, Yuchi Naruse, Yasushi Suwazono and Hideaki Nakagawa. Overtime work and blood pressure in normotensive Japanese male works. Am J Hypertens 2012; Epub ahead of print.

McCann BS, Benjamin GA, Wilkinson CW, Retzlaff BM, Russo J, Knopp RH. Plasma lipid concentrations during episodic occupational stress. Ann Behav Med 1999; 21(2), 103-110.

Michie S and Williams S. “Reducing work related psychological ill health and sickness absence: a systematic literature review,” Occupational and Environmental Medicine 2003; 60, 3-9.

Schulze E, Laudenslager M, CoussonsRe a d M. An exploration of the relationship between depressive symptoms and cortisol rhythms in colorado ranchers.
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Visniauskas B, Oliveira V, Carmona AK, D’Almeida V, de Melo RL, Tufik S, Chagas JR. Angiotensin I-converting enzyme (ACE) activity and expression in rat central nervous system after sleep deprivation. Bio Chem. 2011; 392(6), 547-553.