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學測英文克漏字滿分攻略：綜合測驗+文意選填+篇章結構50回全真模擬題(菊8K)

為了解決no rules rules中文的問題，作者OwainMckimm,ZacharyFillingham,RichardLuhrs,李惠君,鍾震亞 這樣論述：

　　出題文章涵蓋108課綱跨領域學科的多元主題出題趨勢！ 　　習題最豐富、命題內容與編排最接近大考的克漏字參考書！ 　　「200篇克漏字＋詳解」幫助完全掌握大考精要！   　　依108課綱以及111學年度起學測英文考科出題準則，由中外師合力精心編寫50回共200篇學測克漏字模擬試題，每回包含2篇綜合測驗、1篇文意選填、1篇篇章結構共200篇題組，幫助學生掌握大考題型，迅速累積大考實力！   本書特色   　　1. 中外專業作者及高中名師通力合著 　　集結多位外籍作者撰寫200篇原創文章，用字遣詞道地，文章簡潔精練，再由名校資深專業英文老師根據多年豐富教學經驗出題，同時解析考點，提點文法要項

與陷阱。兼顧閱讀文章學習及模擬考試的雙重精要，不因單純為準備考試而閱讀不道地的文章；也不因考題不佳而失準於大考方向。   　　2. 文章涵蓋108課綱跨領域學科的多元主題出題趨勢 　　選文符合108課綱及大考主題多元的出題方向，涵蓋商業、健康、文化、教育、地理、環境、娛樂等20多種主題，囊括生活化、具實用性、或較抽象專門的各式主題與題材。大量閱讀各類文章有助學生累積多樣的豐富知識，營造充實愉悅的閱讀經驗，更能訓練應試手感而臨場不畏！ 　　 　　3. 符合大考設計的考題練習 　　文章長度與所用單字皆依學測程度撰寫，內文也依「大考克漏字出題原則」規劃，如綜合測驗部分每一篇的句數約在10–15句、同

句不挖兩個洞，嚴格要求不同詞性平均出題，選項一定為高頻率單字等，完全貼切大考出題。   　　4. 考題解析採教學式詞彙、句構、文法、語意邏輯理解 　　考題解析由經驗豐富的英文老師撰寫，提供符合大考命題設計的考題練習與文法解析，協助提升考生對英文文法與句構的整體概念，在沒有老師從旁協助的狀況下也能輕鬆自我學習。   　　5. 「五大必考重點」提點必考要項及解題步驟 　　特別整理歸結歷屆考題出題方式，編寫必考重點，並搭配考古題為範例，提供解題步驟及技巧，鞏固讀者文法基礎，整理零碎的片段知識，建立有系統的語言概念。   　　6. 試題＋解析雙書版設計，方便對照與檢討 　　試題本： 開數、排版皆仿真大

考試卷設計，每回測驗以實際大考綜合測驗、文意選填、篇章結構分量比重設計，以跨頁的方式呈現，創造臨場感，讓學生能模擬並掌握臨場時的時間分配，適合模考。   　　解析本： 　　詳盡的破題解析先提出考點，再簡要點明出題方向，提供答題訣竅，以快速掌握大考解題祕訣，大幅提升英文實力。 每篇文章亦有中文翻譯與關鍵英單，供考生參考、背誦。

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會員制無人商店的精準行銷之研究

為了解決no rules rules中文的問題，作者陳建仁 這樣論述：

科技的進步，並且網路的發展日漸與生活結合在一起，再加上行動裝置的普及等條件，促使人們在消費行為已陸續的將以往在實體營業據點且高度仰賴現金的模式開始移轉到無實體或無接觸的消費場域。2020起COVID-19疫情的肆虐下更加速改變人們的消費習慣，從禁止外出到能不外出就不外出，避免遭受疫情的感染，人們以減少對陌生人接觸的原則改變了原有的生活模式。因此推動了網路電商的第二次發展再起、以及外送平台的竄出。透過無實體或零接觸方式的消費比重在未來的消費比重可望持續提升，店家除了要把產品上架在上述通路外已是必然，但上架只是增加銷售的曝光度，真正的重點是如何主動出擊?讓消費者前來進行銷費。會員制的消費規則建立

目的起初除是為了能有較為穩定的會員消費者，如今可透過蒐集會員的消費紀錄，累積成有用的大數據，提供店家進行大數據的分析，讓其能夠善用執行行銷時的主要指引。透過分析資料，了解顧客的消費喜好、消費頻率、消費習慣，用於商家在進行行銷策略的主軸，以發現潛在的目標客戶，主動的提供/發送行銷資訊，將更有效率的達到提升營收的目的，以及避免過多無效的行銷成本的投放，減降營業費用以達到企業經營獲利目標。

美國家庭100堂閱讀課：學英文同時學知識，在家最有效的親子互動，立即提升英文閱讀力!(附QR碼線上音檔)

為了解決no rules rules中文的問題，作者TinyFolds 這樣論述：

所有看過的父母都說讚！ 繼《美國家庭萬用親子英文》、《美國家庭萬用英文寫作》熱銷全亞洲後 重磅推出能高度刺激孩子學習熱忱的100堂最佳英文閱讀課 精選美國小學各領域核心教材， 不只提升英文閱讀技巧， 同時也增加各個領域的基本知識 是親子共讀的最佳素材！ 　　◆ 以美國家庭的方式學習英文閱讀！爸媽一起跟孩子閱讀就是孩子最好的英文學伴。 　　◆ 只要打開書本看文章，手機掃描聽音檔，就能培養孩子英文耳朵、英文眼睛。 　　◆ 一本書，比數萬元一套英語教材更有用。 　　◆ 適用各年級的小學生，不必再為了替不同年齡的老大、老二選教材而傷腦筋。 　　本書嚴選美國小學各個主要科目必讀的 100 個主

題，並符合台灣小學高年級的閱讀題材。這本書以方便孩子學習的設計為主，即使是對不熟悉英文閱讀的孩子，也依照文章的步調熟悉各領域的主題。如果持續閱讀各個領域的 100 種學習知識，不但可以累積學科的背景知識，也可以將已經知道的學習知識擴展到英文上，就能自然地感受到英文的閱讀實力提升。 　　✦ 兼具閱讀理解和學科知識的美國教科書 　　透過閱讀 100 篇涵蓋科學、社會、數學、文學、音樂等美國小學教課書必修的重要主題，一方面可以提升英文閱讀能力，另一方面也可以學習課程、背景知識奠定基礎。 　　✦ 學習「專注閱讀」技巧，精準、快速地閱讀各個主題的文章 　　「專注閱讀」的設計讓孩子在閱讀時快速理解段落

的主要內容、解決各式各樣的練習題，並消化新學到的知識，使孩子能夠在短期內增進閱讀理解能力。 　　✦ 透過各式各樣的學習素材進行有效的閱讀訓練 　　透過總結文章和完成圖表的練習，以提升理解文章組成的閱讀技巧和字彙使用。在組織段落關鍵內容的同時，讓孩子能夠訓練出小學所必須具備的綜合思維能力。 　　✦ 一邊聆聽音檔、一邊閱讀文章 　　孩子可以透過聆聽以英文母語發音的音檔，來理解段落的主要內容，並從標題和圖片來猜出文章的內容。聽着音檔，透過仔細閱讀段落去理解大致掌握的內容。文章下面都有注釋單字的中文意思，孩子有不懂的單字馬上看了就知道。 　　✦ 檢查大致的內容，並延伸背景知識 　　透過 Chec

k True or False（是非題）以及 Read and Complete（完成句子）來簡單地確認孩子是否理解段落，並掃描 QR 碼來確認重要單字的發音，找出單字在段落中的意思，並再次確認。背景知識 Plus! 專欄讓學習者增加廣泛的學科知識。 　　✦ 解決各種類型的問題，並提升閱讀理解力 　　透過解決四題選擇題來檢查學習者對段落的理解程度，超越大致理解，並培養將段落內容成為自己的能力。簡短總結整個段落。總結這一課的段落並改寫，可以讓學習者掌握課文的核心，並簡短文本的長度。Wrap Up 根據段落的性質總結段落的內容，透過將視覺化和組織單字的填空題來擴展詞彙。 　　✦ Word Re

view 　　在孩子學習了 5 個段落後，透過解決各式各樣的試題（填字遊戲、連連看、單字片語填空），可以再次確認段落中的重要單字，利用 word review 單元來讓自己再次喚起這些知識的記憶。 　　✦ 練習題與解答 　　讀完一個單元之後，可以翻到後面每個單元對應的練習題，再次確認重要單字的意思，透過聆聽段落的音檔、聽寫來仔細複習單字和句子，確保孩子掌握這一個單元的單字、片語，也能提升學生的聽寫能力。寫完段落的練習題，可以翻到解答篇來確認問題的答案，並找出不太理解或是錯誤的地方。 　　✦ 附上QR碼線上音檔，隨掃隨聽，學習不中斷 　　提供 QR 碼音檔，可隨書中內容掃描聆聽，免按上下鍵搜

尋，快速地讓音檔與內容互相搭配。亦可掃描全書 MP3 下載 QR 碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放APP才能聽，更省去每次聽音檔都要掃描的麻煩！（註：由於 iOS 系統對檔案下載的限制，iPhone 用戶需升級至 iOS 13 以上，方可使用全書完整打包下載連結。） 　　【推薦給適合的讀者】 　　◆ 喜歡一起閱讀英文的親子 　　本書很適合父母和孩子一起閱讀，包含各領域的多元內容、背景知識的補充，跟孩子一起閱讀時也能夠增加很多對談的機會，讓您與孩子一起增進英文，也有更多有趣的互動。 　　◆ 一般英文學習者 　　本書也適合讓學習者提升自己的閱讀能力，搭配練習本，讓你一邊學習英文單字

、片語，一邊學習多樣的領域知識。 　　◆ 準備去美國求學的英文學習者 　　本書完整呈現美國小學生的課堂內容，嚴選科學、社會研究、文學的豐富知識100篇，讓你去美國求學前提早熟悉美國小學的上課方式。 　　◆ ESL課程的老師、學生 　　有在上ESL的老師、學生很適合將這本書當作課堂上的教材，新穎的內容搭配豐富的練習，讓你的課程不無聊又能學到英文合各領域的知識。  

基於注意力機制語言模型之財務風險文章偵測與實體辨識

為了解決no rules rules中文的問題，作者盧佳妤 這樣論述：

本研究利用注意力機制模型偵測財務文章之風險事件及抽取潛在金融犯罪名單，建構自動化模型以降低人力標記成本及提升預測速度。我們分析不同模型架構及訓練方法之優缺點，並比較傳統神經網路方法與 Transformer Based 模型的差異。模型架構分為兩階段，第一階段判斷目標文章是否包含金融風險事件，而第二階段則在這些文章中抽取高危險的名單。我們提出聯合訓練方法同時訓練兩階段的模型，透過實驗證明可在不損失正確性的情況提升訓練及預測速度，並得以提升模型穩定性。我們亦針對注意力機制模型內部的 Attention Weight 做視覺化分析，顯示模型能在不提供標注的情況自動關注金融風險詞彙。另外我們針對缺

乏風險人名標記的訓練資料之情況，利用以上 Attention Weight 分析設計特殊的規則，達到一定程度的效果提升。最後我們額外在一個 Wikipedia 上的英文資料集做測試，說明此研究結果亦可應用於不同領域及不同語言的任務。