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用子彈筆記學英文字首字根字尾+多益單字【網路獨家套書】(2書+QR Code/「Youtor App」內含VRP虛擬點讀筆)

為了解決抽象背景圖免費的問題，作者RobertA.Charbonneau,吳宜錚,ShirleyWu 這樣論述：

　　你下定決心了嗎？ 　　學好英文，累積蓄勢待發的新能量， 　　就從單字開始！ 　　《用子彈筆記學英文字首字根字尾》 　　依「字首」、「字根」、「字尾」拆解學習， 　　搞懂英文構字原理，再難的單字也記得住！ 　　《用子彈筆記學多益TOEIC 4,000必考單字》 　　牢記核心字彙，輕鬆拿下600分。 　　掌握延伸字彙，進階挑戰990分。 　　▍365組圖像記憶，秒速建構「英語腦」！ 　　★ 快！ 快速掌握字義 　　Part1、Part2搭配「聯想式插圖」速記266組字首及字尾；Part3以「字根心智圖」記住99組英文字根。 　　★ 狠！ 狠狠記住單字 　　了解「字首、字根、字尾」構字

原理，就像在腦中輸入一組組單字密碼，再難的單字也能牢牢記住。 　　★ 準！ 準確看懂題目 　　用「字首、字根、字尾」提升單字辨識力，快速看懂英文考題中的關鍵字，多益TOEIC、托福TOEFL、雅思IELTS、全民英檢GEPT等各大考試皆適用。 　　▍66天持續學習，完全打造「多益腦」！ 　　★ 快！ 核心名詞重點速記 　　獨創單字圓餅圖，依主題呈現常考核心名詞及相關形容詞，一目瞭然，將重點單字輸入腦海。 　　★ 狠！ 狠狠記住相關字彙 　　按照DAY1-DAY66學習進度，每天固定學習45個字彙。詳讀例句，掌握單字應用方式。 　　★ 準！ 準確掌握三種口音 　　免費下載MP3，收錄加拿大、美

國、英國三種口音。熟悉各種不同的發音，強化訓練聽力技巧。 　　【如何使用《用子彈筆記學英文字首字根字尾》】 　　|前置準備| 下定決心一次到位 　　STEP 1準備一本空白筆記本。 　　STEP 2設定固定的學習時間。 　　STEP 3自訂個人化筆記符號。 　　把不熟的單字紀錄在筆記本上，定時翻閱、加強記憶。 　　|開始學習|  持之以恆規律學習 　　1.    看圖掌握151組字首：包括「顯示時間、空間及方向的字首」、「表示數字的字首」、「帶有否定意思的字首」、「有相反意思的字首」、「改變詞性的字首」，以及「其他重要的字首」。 　　2.    聯想記憶115組字尾：分別介紹「動詞字尾」、

「表示人的名詞字尾」、「表示物的名詞字尾」、「表示狀態、性質、抽象名詞的字尾」、「表示行動的名詞字尾」、「表示能力、傾向、喜惡的形容詞字尾」、「表示形狀、性質、方向的形容詞字尾」，以及「其他形容詞字尾」。 　　3.    看心智圖學99組字根：依照字母順序詳列常見的英文字根組合，以心智圖的方式呈現，圖中的「大圓、中圓、小圓」，分別代表單字使用頻率的「高、中、低」。 　　4.    單字音檔逐字編號：使用「VRP虛擬點讀筆」APP選取需要聆聽的單字。音檔內容為全書英文字彙（含中譯）及英文例句，由專業美籍女老師朗讀。 　　5.    超實用生活例句：例句符合生活及旅遊常用情境，有效提升英語會話力。

　　掌握構字原理，擴充腦中字庫 　　只要學會20個字首及14個字根，就能瞭解10萬個以上的單字，還能準確預測新的字彙。 　　準確猜測字義，輕鬆辨識詞性 　　記住常用的「名詞」、「動詞」、「形容詞」字尾，即可輕鬆辨識英文句子中陌生單字的詞性。 　　［VRP虛擬點讀筆使用方式］ 　　為幫助讀者用更便利的方式收聽書中音檔，特別取得「Youtor有它外語」授權使用「VRP虛擬點讀筆」專利設計。只要下載專屬App，即可隨時利用手機掃描書中的QR Code，馬上聽取本書的字彙英文發音、中文解釋，以及英文例句。不用花錢購買「點讀筆」，也能享有和「點讀筆」一樣的功能。 　　「VRP虛擬點讀筆」下載步

驟： 　　1.    用手機掃描右側的QR Code連結，或於App商城及Google Play搜尋「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）下載即可。僅限iPhone和Android二種系統手機（Android 6.0、iOS 9以上版本適用）。 　　2.    進入「Youtor」應用程式，點選「加入會員」，完成註冊即可登入。 　　3.    登入完成後，可至App搜尋需要的音檔或直接掃描內頁QR Code，將音檔一次從雲端下載至手機使用。（請盡量在優良網速環境下下載；下載過程中請勿跳出下載畫面，避免音檔下載不完全。） 　　4.    只要下載一次音檔，即可無限期開啟「Youtor

App」（內含VRP虛擬點讀筆），立即掃描書籍內頁QR Code讀取音檔，無需上網即可播放。 　　「VRP虛擬點讀筆」功能介紹： 　　1.    「VRP虛擬點讀筆」可隨時調整播放速度（0.8-1.2倍速），加強聽力練習。 　　2.    「VRP虛擬點讀筆」具定時播放、背景播放、循環播放功能，也可自動換頁或手動點選頁面，聆聽該頁音檔。 　　3.    若擔心音檔檔案過大，可隨時刪除檔案並於需要時重新下載。 　　本書未提供光碟燒錄服務。若因手機系統版本不相容導致無法安裝，或無法正常使用，請與本公司聯繫，謝謝！ 　　【如何使用《用子彈筆記學多益TOEIC 4,000必考單字》】 　　|方法

篇|  66天建立學習新習慣 　　1.    準備一本空白筆記本。 　　2.    在筆記本第一頁寫下你的TOEIC目標分數。 　　3.    設定一段固定學習時間。 　　4.    下載單字朗讀MP3。 　　5.    安排66天學習日期。 　　6.    落實學習計畫，取得目標分數。 　　7.    自訂個人筆記符號。 　　|說明篇|  66天打造多益腦 　　牢記核心字彙，輕鬆拿下600分。 　　1.    66天打造多益腦：將多益常考主題分為66天，一天一主題。 　　2.    分類單字圓餅圖：清楚呈現各主題核心名詞及相關形容詞。 　　3.    掃描聆聽發音：掃描下載本單元單字朗讀M

P3。 　　4.    看圖輔助學習：部分單字搭配插圖，強化學習印象。 　　5.    核心名詞例句：熟讀例句，掌握單字用法。 　　6.    邊讀邊做記號：運用個人符號，紀錄已學會的單字及不熟的單字。 　　 　　掌握延伸字彙，進階挑戰990分。 　　1.    45個延伸單字：每日依進度學習各單元延伸單字及例句。 　　2.    聽力閱讀字彙：灰色圈圈符號，表示常出現於聽力及閱讀測驗的單字。 　　3.    閱讀常考字彙：套色圈圈符號，表示常出現於閱讀測驗的單字。 　　4.    美英兩種口音：依序標示英式、美式單字音標。 　　5.    多益擬真例句：按TOEIC出題方式編寫最貼近多益考題

的例句。 　　6.    做記號寫筆記：將不熟的單字紀錄在筆記本上。

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人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決抽象背景圖免費的問題，作者魯忻慧 這樣論述：

簡單舉一個淺顯易懂的例子，很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋，例如:人類學習算數1+1=2；1+1+1=3；1+1+1+1=4；當1+1+1+1+1=5時以此類推，人腦的計算速度開始緩慢，此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成，這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合，未來必定將人類智慧的理論、技術和應用，發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人，AI的技術運用逐漸進入人類生活，無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革，AI與人類共存的世界會是什麼樣貌？越來越活躍的AI是否真的可以取代人類，相信是大家想知道的，AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工，以及5G網際網路的無遠弗界，近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革，早期專利申請多以機械結構或零件為主體，例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖，後來進步為震動感應式警報器，隨著科技日新月異AI科技問世，汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求，隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP，目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統，經過深度學習技術模仿大腦機制，透過腦內的神經細胞也就是「神經元」，把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。

當失業成即時動態：餐飲服務生‧政治幕僚到議員參選人的斜槓之旅

為了解決抽象背景圖免費的問題，作者郭岱軒 這樣論述：

當「非自願離職」，成為具體又明確的「即時動態」， 我用書寫，記錄這段時光， 並在「斜槓時代」中，上演「議男養成日記」 激勵人心，重新出發！   　　‧失業不用哭天喊地，學會失業10項守則，讓你不再焦慮。 　　‧斜槓時代，學會唱作俱佳只是剛好。新聞主播與你分享美食節目代班經驗、如何從自己身上找到亮點，成為一個學會說故事的講師或YouTuber。 　　‧告別新聞業，沒有雄厚資產實力，也能善用社群媒體的力量參政！   　　★其實沒有什麼經歷是用不到的，失業也是一種人生成就解鎖。 　　作者曾任新聞主播、新創公司新媒體部門的主管，直到被裁員，領起失業給付，因為疫情沒

通告，為了餬口飯，把自己的驕傲拆毀，到101高空餐廳當起端盤子的waiter。直到疫情爆發後，毅然決然回到熟悉的政治領域，當起政治幕僚，處理政治議題、選民服務，還有政治人物的新聞公關。幸運的是，躲過餐飲業的「疫」場浩劫，不幸的是，竟也成了激發了投入政治服務的「導火線」。   　　★失業很害怕？讓你安心的10項作戰守則！   　　＃守則1：給付別忘了 　　有了非自願離職書，你就可以到各地的就業中心去申請「失業給付」，除了在規定的網站上找一筆求職紀錄外，之後每個月也都需要有兩筆親自面試、或投遞履歷的紀錄，讓勞保局來作認定，可以獲得原本投保薪資的六成，算是不無小補。   　　

＃守則2：記帳是必須 　　基本開銷很容易變成壓垮失業者的最後一根稻草，像是租屋、手機費、日常餐費等，開始記帳對於估計老本什麼時候會被吃空？是很有幫助的。   　　＃守則3：玩樂找免費 　　別看太過悲情的電影以免影響情緒，畢竟電影票也是挺貴的，省吃儉用找到下一份工作之前，玩樂的行程可以盡量找一些不需要有大花費的，像是爬爬家裡附近的山啦，或去國父紀念館跑跑步，這些不需要花錢又對身體健康有幫助的活動，可以盡量去做。   　　＃守則4：忍受孤獨 　　日本上班族失業了，不敢跟家人講，天天照樣穿著西裝、拿公事包，搭電車到離家不遠的公園椅坐著發呆。被裁員資遣，怕令父母擔心，臉書還是

得強顏歡笑，貼出各種「我現在很好」的假象，安慰旁人，那種強烈的孤獨感，心理素質要很強大，才有辦法一個人吞下去。   　　＃守則5：避開喜酒社交場合 　　失業的好處是，朋友結婚放紅色炸彈，從此少了「同事」的類別，但狠心一點的「前同事」也許會在不知情的狀況下誤炸。遠房親戚，表兄弟姐妹則難以避免，更慘的是，收入靜止戶得領出錢來贊助別人「成家」，吃一頓昂貴飯店桌菜，還不是吃到飽，面對同一桌長輩輪番問到「做什麼工作」時，食慾更差。   　　★參政教會我的10項作戰守則！   　　＃守則1：「新視代」顏值就是正義 　　還記得那些年，我們迷過的偶像及歌手嗎？青年要參政，如果沒有雄

厚資產實力，就要靠父母優良基因，走訪新莊選區拜票時，如果長相不難看，基本上贏一半，而新聞主播從政，則是品質保證。   　　＃守則2：「新時代」跟上議題脈動 　　新聞記者必須從日常生活找題材、挖獨家，要當民意代表，也得有「新聞鼻」，哪裡有民怨，就得衝第一線。   　　＃守則3：「新民代」立體四D服務 　　選舉最怕選前猛拜票，選後找不到。新世代的民意代表，不僅僅要打空戰，在網路上頭宣傳自己做了什麼事，更要親力親為，盡量讓選民找得到你。   　　＃守則4：小額捐款 　　小資男沒有錢，甚至到了30幾歲還沒存到一桶金，如果青年要參政，最大的門檻可能就是保證金。小清新的「

小」是「小額捐款」、「小資」，小資男缺乏財團奧援，但是參選直轄市議員，中選會最低門檻20萬保證金。若非政治世家或派系刻意栽培，光登記初選，年輕人就被卡死。除了保證金制度阻礙青年參政，後續掛看板、宣傳車、文宣，這些選舉費用，在目前台灣選舉激烈選戰狀況下，根本是誰錢燒得多，誰就能爭取最多曝光。   　　＃守則5：打組織戰 　　沒有背景的新生代青年要參政，選區內的組織恐怕很難掌握，只能先從「方圓十里」土法煉鋼爬樓梯拜訪，跟一般選黨代表時的請託方式雷同。   　　❚❚❚❚❚❚想看更多守則，買一本回家慢慢看，壓壓驚❚❚❚❚❚❚   　　【你的痛，我都懂】   　　＃你說每

天「喚醒自己的是夢想」不如說，鬧鐘催促著自己，再不起床，遲到可要扣薪。   　　＃約朋友喝咖啡問「你今天上班還休假？」，光是一句隨口回答的「上班」，也讓失業的我好生羨慕起來。「真好啊！你有班可上。」   　　＃減掉的薪水就當作「付學費」。   　　＃沒工作就要自己找事做！「進修」便是分散失業沮喪注意力的方式之一。   　　＃其實失業最好的紓壓方式，除了找人聊天之外就是寫作。   　　＃失業只是一種狀態，重點是能夠心平氣和地去回答這道題目，而不是心浮氣躁地去定調「這題目好難」、「我不懂，我不會」難道面對難題就交白卷嗎？   　　＃說白了，沒有工作是

輕鬆的，幹嘛怕吃苦？因為，不工作會更苦。   　　＃「內心夠強大，沒有人能夠羞辱自己」，我們經常害怕他人的眼光，覺得自己被看輕，沒有工作，好像很失敗，找不到工作更糟糕。   　　＃有時候原點才是答案，或是我們需要一些時間等待，停下來讓自己去思考。

增強資料特徵之抽象文本分類技術研究

為了解決抽象背景圖免費的問題，作者劉曄珊 這樣論述：

Arxiv網站是一個集合了物理學、數學、計算機科學、生物學及數理經濟學的論文的網站，此網站是造就出版業中可以開放擷取論文的因素之一，此網站蒐集了數百萬篇學術及技術文章供使用者免費閱讀存取，Arxiv網站從1991年至2022年共收入超過1,987,800篇文章，在2020年的Sci-hub影響力分析中發現，在Sci-hub下載的文章是其他未提供自由下載期刊網站的的1.72倍，這顯示出版物的限制瀏覽也會限制某些科學研究無法充分發揮其影響力。為了快速及準確的在百萬篇文章中搜尋最貼近需求的文本，過去有學者透過摘要文本技術進行各項研究，例如:透過文本分類技術找出關鍵字詞或語句中的詞性來進行標籤分類。

也有學者透過類神經網路進行惡毒評論標籤辨識。然而常見的分類早已無法滿足使用者的需求，因此如何讓機器自動學習摘要文字且準確進行分類，已成為了現今重要的議題。基於上述文本分類的重要性，本研究運用AI CUP 2019:人工智慧論文機器閱讀競賽之論文分類競賽(https://tbrain.trendmicro.com.tw/Competitions/Details/9)所提供的Arxiv的論文摘要資料集，將摘要分成理論類、工程類、實證類及其它等四類。基於現今常見的機器學習分類之效能仍十分有限，因此本研究提出運用詞性還原及特徵增強兩種方法做資料預處理，資料預處理後產生三個資料集進行測試，再使用GloV

e及SCIBERT進行Pre-train後輸入至本研究的分類模型中。本研究使用機器學習及類神經網路模型進行測試，經比較後，選出SVM、GRU和BiGRU三種機器學習模型。實驗結果顯示資料增強的預處理方法適用於GloVe及SCIBERT模型。在GloVe模型中如沒有加強特徵之數據集其分類準確度可達到81.46%，但經過特徵加強後可提升至84.46%。而在SCIBERT模型下，未加強特徵之數據集的F1-score可達到73.11%，經過加強特徵後，數據集中而可提升至75.75%。由本研究之實驗可證明，本研究所提之資料增強方法，可提升文本摘要分類的準確率，而本研究所提的方法與實驗也較過往的AI CU

P比賽成果(F1-Score最高為75.15%)，有更好的效能。