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薑餅人王國語文英雄榜2：龍之丘(上)

為了解決兩人 闖關 遊戲的問題，作者김강현 這樣論述：

★ 全球超過一億下載量的手遊 ● 最新語文類知識漫畫 ★   　　為了對抗邪惡力量 　　餅乾世界現正風起雲湧 　　從天而降的薑餅人 　　究竟是何方神聖呢？ 　　現在就進入薑餅人的世界 　　一起體驗全新故事吧！ 　  　　獲得新武器加持的勇敢餅乾 　　即將迎接更大的挑戰！   　　勇敢餅乾使用魔法師留下的神祕武器， 　　及時拯救了椪糖村的朋友。 　　原來的危機，看起來像迎刃而解了！ 　　然而，為了找尋幫助恢復記憶的星星糖， 　　他仍獨自踏上艱苦的旅程， 　　攀越了聳立的小巨人高牆， 　　陷入危險的時候，手拿黑麥槍的薑餅人出手相救， 　　兩人正好結伴同行，一起前往龍之丘。 　　前方還會有什麼挑

戰等著他們呢？    　　【書籍資訊】 　　書籍資訊：無注音，適合中年級以上兒童閱讀 　　六大領域分類：語文、社會 　　教育議題：閱讀素養、品德教育、人權教育    系列特色   　　每集包含：  　　1則主要故事： 　　結合歡笑、友誼及勇氣的漫畫故事，薑餅人們經歷的各種試煉，讓孩子看見成長的力量。   　　30題語文測驗： 　　故事附錄語言測驗，讓孩子在閱讀中輕鬆學習。邊讀故事邊練功，語文能力大躍進！   　　4則升級測驗： 　　好玩的益智遊戲，增強邏輯力、閱讀力、創意力、專注力！

兩人 闖關 遊戲進入發燒排行的影片

認知風格與先備知識於預測、模擬、觀察、解釋科學探究活動之影響

為了解決兩人 闖關 遊戲的問題，作者黃若瑜 這樣論述：

科學教育中，探究式學習扮演重要的角色。基於科技對於探究式學習的潛力，研究者結合電腦模擬技術及POE (Prediction-Observation-Explanation) 探究式學習模式，運用物理模擬平台Algodoo 設計出相關之PSOE (Prediction-Simulation-Observation-Explanation) 探究式學習活動。提供學習者一個可自行操作並調整變數及觀察的探究環境，以培養學習者科學探究精神。另探討在此PSOE 探究式學習活動中，不同認知風格及先備知識學生在各階段的表現及其科學態度改變。本研究研究對象為國中八年級學生共計60人，探究主題為國中自然與生活科

技第四冊浮力與壓力單元，總計共進行兩個實驗探究，包括：聯通管原理實驗及浮力原理實驗。兩個實驗探究各自遵循預測、模擬、觀察、解釋四個步驟進行，學生使用Algodoo 軟體搭配學習單進行學習。研究結果發現：場獨立組學生及高先備組學生在此類型PSOE探究式學習活動中表現較佳，與場相依組及低先備組學生達顯著差異。另外，在預測、模擬、觀察、解釋四個階段中，學生於解釋階段的表現較低，和其它階段表現有明顯的差異。另外科學態度改變部分，場獨立組、場相依組、高先備組、低先備組四種分類類型之學生，在進行PSOE 探究式學習活動之前後，整體科學態度都有顯著提升，其中在自然科學的成功態度面向四個組別皆有所提升，另在學

習自然科學信心面向，場相依型及低先備型學生也有顯著提升。

我從遊戲中喚醒的魔王是廢柴 1-3套書

為了解決兩人 闖關 遊戲的問題，作者子陽 這樣論述：

　　■我從遊戲中喚醒的魔王是廢柴 1-3套書，含完結篇   　　★在殘酷崩壞的世界中，我一定會找到你── 　　★暢銷人氣腐系作家子陽╳超人氣繪師白夜BYA，聯手創造虛擬╳末日的世界！ 　　★這個遊戲有毛病！ 　　不僅劇情黑白來，隊友還說我是毀滅現實世界的大魔王？？ 　　★美好遊戲世界→殘酷末世廢土冒險!?   　　遊戲代號「旺柴」的新手冒險者少年有一天收到工會來信，邀請他解開「吸血鬼王誘拐青年入後宮」之謎。 　　他接下了救出青年的任務，但沒想到「副本劇情」全亂了套！任務信上的「青年」變成小男孩，原本應該是拯救對象的青年還變成了吸血鬼王？？ 　　—

—這遊戲有什麼毛病？說好的柔弱青年呢？   　　千均一髮之際，一位代號「夜鷹」的神祕美男救了旺柴！兩人的友情指數因此升高，隔天一起接下了一個任務副本。 　　闖關副本卻意外失敗，夜鷹更對旺柴說：　 　　「你這個大魔王！是你毀滅了我的世界，你要對我負責！」 　　旺柴：「0.0？？？」 　　——你在開我玩笑嗎，我只是一個小菜雞，怎麼可能會是毀滅世界的大魔王？！

語意式3D運動分析方法設計

為了解決兩人 闖關 遊戲的問題，作者游宛軒 這樣論述：

運動，是每個人在生活當中不可缺少的一部分，隨著體感控制系統崛起，如Kinect，透過闖關遊戲來達到運動的目的，但無法以專業立場主動矯正學習者的動作。因此，本研究提出一個語意式的3D動作分析方法的動作評分系統，讓學習上的動作更正確。本研究利用動態捕捉資訊(Motion Capture Data)與Kinect取得人體的3D骨架資訊。演算法首先利用著名的迭代最近點(Iterative Closest Point，ICP ) 演算法來計算兩人體3D骨架姿勢的相似度，ICP用以計算兩組3D骨架模型的幾何轉換參數，藉以對齊輸入模型的控制點，達到姿勢校準的目的。並根據每一個動作序列內之姿勢的3D骨架座標

點資訊，我們利用群組(K-means)演算法進行動作序列降維，將每一個動作內的姿勢進行分群，並找出屬於該動作的關鍵姿勢，此時輸入動作序列將由分群後的關鍵姿勢序列取代，由於動作序列中會有許多連續且重複的關鍵姿勢，在本研究中，我們去除連續且重複的部分，只留下一組關鍵姿勢序列代表該動作。最後，在訓練階段，本系統利用動態時間扭曲(Dynamic Time Warping，DTW)演算法計算兩關鍵姿勢序列的差異，並據以訓練每一個動作類別的樣板序列和使用字串核心（string kernel）之支援向量分類器（Support Vector Machine，SVM）。SVM動作分類器可用於辨識輸入3D骨架序列

的關鍵姿勢之集合的動作類型，再透過動作評分系統可以給予使用者分數評比及專業教練的姿勢差異回饋。實驗結果顯示本論文所提出的演算法可獲得良好的分類辨識準確度，並且透過建構互動式的學習系統，提供使用者在任何地方、任何時間中都可以動作，除此以外，本系統提供類似虛擬教練之分數及行為差異細部回饋，讓虛擬學習模式能更具實體感。本研究，可廣泛應用於不同的運動領域及相關的產業上。