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搭配詞的力量Collocations：動詞篇（隨書附美籍專業錄音員親錄標準美式英語音檔QR Code）

為了解決produce用法的問題，作者王梓沅 這樣論述：

人氣英文名師王梓沅老師，繼大受好評的 《搭配詞的力量Collocations：名詞篇》、《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》之後， 《搭配詞的力量Collocations：動詞篇》堂堂問世！ 《搭配詞的力量Collocations：動詞篇》一書在手， 讓您擺脫台式英文、活用英文！ 「動詞篇」、「形容詞篇」、「名詞篇」三書合體， 自此應考、商務、交友所向無敵！ 　　◆什麼是搭配詞？什麼時候會用到搭配詞？ 　　你知道嗎？中文說「獲得成功」時，英文用「achieve success」來表示；而中文的「改掉習慣」，英文母語人士常說「break the habit」；中文「違法、

違規」、「違背承諾」的「違背」，英文使用「break」。 　　上述這樣一個「單字」加上「慣用法」所形成的固定詞組，我們統稱為「搭配詞」，如果搭配詞太少，使用英文容易語塞或出現「台式英文」。 　　◆搭配詞如何給你力量？為何搭配詞那麼重要呢？ 　　在學習英文的道路上，你曾遇過以下困擾嗎？ 　　1.    想要講一句話，但是語塞講不出來，因為「不知道要用什麼字表達心中所想的東西」。 　　2.    有時會覺得自己的英文看似「字字是英文」，但其實「句句不是英文」，不知如何道地、精準地使用英文。 　　3.    知道的單字不少，但是真的用出來的總是那些。 　　如果以上問題你都感同身受，代表

你非常需要這本書！ 　　有了搭配詞，你不會再害怕開口說英文，說英文就像是呼吸一樣自然；出國在外，跟外國人交談再也不用支支吾吾，很順利地就能講出流利的句子。這，就是搭配詞的力量。 　　有別於一般搭配詞辭典過度厚重、資訊繁多、不適合學習者研讀，本書系統性地整理出台灣人最需要的搭配詞用法，從此擺脫「字字是英文，句句非英文」！ 　　◆台式英文OUT！搭配詞改變你學英文的習慣！ 　　本書是搭配詞的「動詞篇」，以詞彙的開頭字母分類，分成A～W，每個動詞詞彙又囊括了以下架構： 　　1. 搭配詞 　　當動詞後面加上了名詞、形容詞等，就形成了一個固定詞組，也就是搭配詞。學會了搭配詞，英文自然脫口而出，

不再東拼西湊出錯誤的句子。每個搭配詞，作者皆提供例句，以下線提示重點，並附上中文翻譯，教你快速活用。例如「achieve」這個動詞： 　　Achieve 　　( achieve — achieved — achieved ) 　　‧achieve + aim  達成目標 　　The policy helps to achieve the aim of maintaining the vacancy rate of parking spaces at 20%. 　　該政策有助於達成將停車位的空置率維持在 20% 的目標。 　　‧achieve + potential  發揮潛能 　　Lea

rning how to do deliberate practice can help the students achieve their full potential. 　　學習如何做刻意練習可以幫助學生充分發揮潛能。 　　2. 實用短語 / 用法 / 句型 　　另外補充與該詞彙相關的實用短語、用法、句型，使學習觸角繼續向外延伸，累積實力。例如： 　　‧bear in mind that…  記得～、把～謹記在心 　　Please bear in mind that this train will terminate at the Daan Station rather than t

he Xiangshan Station. 　　請記得，本列車的終點站為大安站，而不是象山站。 　　學了多年的英文卻始終不上不下，缺乏自信嗎？用對方法，學好英文並不難，就讓搭配詞來拯救你的學習之路吧！ 專業誠心推薦 　　哥倫比亞大學英語教學權威  ZhaoHong Han教授 　　早稻田大學社會語言學權威  飯野公一教授

produce用法進入發燒排行的影片

線上版大富翁桌遊編輯器設計與應用於教育領域之探討

為了解決produce用法的問題，作者李承祐 這樣論述：

近年來桌上遊戲日漸普及，除了最基本的桌遊如大富翁外，來自世界各地設計者的桌上遊戲也如雨後春筍般的出現在各大平台上，包括了傳統面對面與線上可遊玩的桌上遊戲。然而桌上遊戲的設計與測試不易，往往需要花費大量的時間與人力。本論文提出一種想法，即透過線上桌遊編輯器的方式協助桌遊的設計過程，此外桌遊設計者在過程中能隨時的進行線上測試，一旦設計完成後可以立即透過網路邀請朋友遊玩。然而桌遊種類與機制繁多，設計出一款能製作大部分桌遊的編輯器有其難度，故本論文挑選一種最經典也最為常見的桌遊種類，即為大富翁。使用者可以透過本論文中的線上版桌遊編輯器來設計出獨特且多變的大富翁類型遊戲。遊戲式學習與數位化學習常被應用

於教學領域，前者能有效提升學習動機同時兼顧教育性，達到寓教於樂的目的；後者能透過網路提供互動式的教學內容，學生可隨時隨地在線自主學習。本論文中的線上大富翁編輯器兼具了以上兩者的優點，教師能透過規則為大眾所熟知的大富翁遊戲於其中結合所要傳達的知識。學生除了能透過遊戲學習到知識外，亦能輕鬆地轉換為遊戲設計者的角色，自己動手來設計大富翁遊戲，並分享給朋友遊玩。本論文建構了一個線上大富翁編輯器，核心設計理念為易用、高設計自由度與易分享，使用者不需要程式學習基礎也能輕易的創造出線上版的大富翁遊戲，並且其成果能被保存與分享。後續的使用者能基於之前使用者製作的遊戲進行編輯，如此一來可省去許多時間。質性訪談結

果顯示使用者對於本系統整體持正面評價，能製作出高自訂性與具共享性的遊戲地圖。同時期待本系統所能製作出的遊戲可以在遊戲機制上更為豐富，另外在系統比較複雜的地方引導使用者的方式要更加完善。

前進滿分6000大考單字全面記(附111學年新制單字表+單字朗讀MP3+ 單字方塊PDF檔)

為了解決produce用法的問題，作者林雅文,林葦 這樣論述：

＊內容簡介    翻轉你的大腦，英文單字忘不了 用“記憶方塊”有效學習！ 強化大腦「編碼→儲存→檢索」三大功能， 不死背也能真正記住，戰勝111學年新制英文。 | 完整收錄 |  111學年新制「高中英文參考詞彙表」 | 免費附贈 |  「升學名師用THINK CUBE教你大考單字」光碟片 　　一步接一步，紮實奠定英語力 　　最精準 → 嚴選核心高頻單字 　　最有效 → 必考字彙詞性分色 　　最完整 → 例句收錄歷屆考題 　　本書改版自： 　　《升學名師用THINK CUBE教你大考單字：翻轉大腦的單字方塊記憶術》 　　★ 最了解大學考試的英語權威講師！ 　　由任教於多所知名大學、補

習班及企業的林雅文與林葦兩位老師共同規劃、編寫。 　　★ 最精確的學測、指考高頻率單字！ 　　利用電腦程式分析統計，嚴選近十年學測、指考試題中出現頻率最高的核心單字。 　　★ 最貼近大考英文的例句編寫！ 　　依考試出題方向為單字編寫例句，並摘錄歷屆考題中具代表性的重點例句。 　　★ 最符合大考英文的重點分析！ 　　全書以150個大考最高頻單字為主題，依詞性分類相關字彙，並補充必考的同反義單字、搭配詞、易混淆單字。 　　【使用說明】 　　1. 掌握大考高頻單字 　　本書從歷屆十年學測、指考考題中，以電腦嚴選出現頻率百分比最高的150個單字為主題，延伸學習近4,500個相關字彙。 　　2

. 一併記住同反義字 　　學習並牢記與主題單字相關的同義、反義單字。 　　3. 應戰大考必看提醒 　　依主題內容補充單字的應用說明，陪伴讀者做足準備。 　　4. 詞性分色核心字彙 　　以顏色區分與核心字彙相關的常考動詞、形容詞、名詞。 　　5. 聆聽標準單字發音 　　掃描各主題單字方塊頁的QR Code或讀取光碟，即可下載收聽單字朗讀MP3。（MP3檔名為主題單字編號。） 　 　　6. 搭配詞快速記 　　收錄考古題中常常出現的英語搭配詞，可透過例句熟悉用法。 　　7. 不再搞錯易混淆字 　　將拼法相似的單字並列比較，方便讀者區分學習。 　　8. 詳盡解說 　　詳列各單字詞性、KK音標

，以及較常見的中文解釋。 　　9. 歷屆試題 　　例句收錄學測、指考考古題，讓讀者學習單字用法，同時掌握出題方向。 　　10. 權威例句 　　林雅文、林葦兩位老師針對學測、指考編寫的實用權威例句。 　　[單字方塊使用方法] 　　1. 打開本書光碟片中的單字方塊PDF檔。 　　2. 用厚紙列印方塊展開圖，沿虛線剪下並組合黏貼成單字方塊。 　　3. 翻轉方塊的6面，分別記住：主題單字 → 相關動詞 → 相關名詞 → 相關形容詞 → 常考同 / 反義字 → 常考搭配詞。  

藉由mBART50和DialoGPT所生成之繁體中文對話

為了解決produce用法的問題，作者廖翊均 這樣論述：

在自然語言處理中，目前已知的模型大部分都有支援中文翻譯或者對話的生成。但是我們知道，中文分為簡體中文以及繁體中文。 然而這些模型支援的中文多為簡體中文， 雖然同樣都是中文，但它們的用詞以及用法都不盡相同。由於缺乏繁體中文的翻譯和對話數據，本文將以翻譯和對話相結合來進行。也就是說，我們做了繁體中文和英文的雙向翻譯，以及英文的對話。訓練翻譯的數據來以下的新聞以及線上課程網站：The China Post、Voice Tube和Hope English，並且對話數據來自dailydialog，之後我們使用Hi Tutor和 TOCFL來做最後的測試。我們藉由 mBART50 以及 DialoGPT

兩種模型的合併並且使用微調的方式來生成繁體中文的對話。我們微調出來的翻譯模型其結果皆比原來的模型好，尤其是在beam size值為7時。對話模型在微調後的結果顯示，在小型的模型中生成的對話最為流暢。在最後的實驗中，我們運用了參數 beam size、top k 和 top p 找出能夠產生最佳結果的數值，分別為：7、10和0.95。我們最好的模型在最後的測試中的分數為2.85。最後，我們使用微調出來的最好的模型生成了一個藉由英文對話而產生的繁體中文的對話。