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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)

為了解決新聞文章的問題，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。  

新聞文章進入發燒排行的影片

觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究

為了解決新聞文章的問題，作者邱建翔 這樣論述：

比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析

觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價

格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。

大魔術師

為了解決新聞文章的問題，作者魔宙解謎 這樣論述：

2016年底，我們收到都市傳說研究者金醉寄來的一本民國筆記，筆記裡頭記載了北洋年間一系列罪案實錄和神秘事件調查。 筆記的作者叫金木，正是金醉的太爺爺。而當時他從事的工作屬於一個調查和記錄民間罪案與離奇故事的隱秘群體——夜行者。 金醉感懷於筆記中那些正在被遺忘的人物和故事，於是他重新收集史料，並將其整理成一部“北洋夜行檔案”，希望可以將那些浮沉往事記錄下來。   筆記所記錄下的上百篇故事和案件當中，不乏許多驚天要案和奇聞逸事，然而讓我印象尤為深刻的卻是一樁發生在戲法班子之中的失蹤案。   1919年4月，在北京城發生了一件奇事。天橋戲法班“趙家班”的藝人田甯預備在茶館表演一齣轟動京城的大型戲

法——“大變活人”，但是在表演之際，他就在眾目睽睽之下從舞臺上離奇消失。 田寧的表演，與一年前另一名魔術師程連蘇在倫敦表演的魔術如出一撤，而程連蘇就是在那場魔術中命喪舞臺。 這件奇事引起了金木的興趣，他遊走在江湖戲班，商業，西洋劇場之間。將過程中收集記錄的線索證物記錄下來，希望借此破解舞臺戲法的奧秘，揭開田寧消失的真相。   一件引發轟動京城魔術奇案，一個失傳許久的江湖戲法奇技，一樁私販鴉片的陰謀，一篇寫自民國的女子偵探小說。在1919年的北京，共同上演一場北洋江湖奇聞錄。   魔宙 這是一個基於真實社會新聞的半虛構性寫作公眾號，專注生產都市傳說類型讀物，定期推送半虛

構的社會新聞，文章包括夜行實錄、北洋夜行等版塊。魔宙基於城市地標創造故事、事件，打通現實與傳說間的聯繫，致力於將都市傳說IP化和化。 序 金木民國八年記 4月8日晨 家中 4月8日下午 趙家班大宅 4月8日晚 東來順 4月9日 百花大戲院 4月10日晨 茶館後臺 4月10日晚 戲班大宅 4月11日 天橋 4月11日晚 趙家班大宅 4月12日上午 黃府 4月12日晚 新星魔術俱樂部 4月13日 報館 4月14日 百順胡同 4月14日傍晚 家中 4月15日晨 家中 4月15日 家中 4月15日晚 趙家班 4月16日晨 黃府 4月17日晨 下斜街 4月17日 家中 4月18日晨

外二區員警署 4月18日下午 前門大街 4月19日 外二署警察局 4月19日晚 望風樓茶館   2016 年底，金醉收到了一本民國筆記，筆記記載了北洋年間一系列罪案實錄和神秘事件調查。金醉是一名都市傳說研究者，他花費大量時間來研究筆記，發現其中暗藏了一些被歷史忽略的真相，也由此揭露了一個隱秘群體——夜行者，這是一個探究案件離奇真相的隱秘職業。 這本民國筆記的作者叫金木，正是金醉的太爺爺，民國元年（1912年）至民國四年（1915年）間，他在北京做社會記者。根據筆記中的記載，金木年紀輕輕就留學日本，辛亥革命後回國，師從中國歷史上第一位新聞記者黃遠生，在《申報》工作。直到民國

五年（1916 年），金木從報社辭職，正式開始了他的夜行者生涯。 在筆記中，金木翔實地記錄了他曾經親歷的種種事件。也正是這本筆記，讓故事中那些形形色色的歷史人物如時代車輪碾過的墨點般再次被推到了我們的視線當中。金醉感懷於那些正在被遺忘的人物和離奇的故事，於是重新收集史料，並將它們整理成一部“北洋夜行檔案”，希望可以將那些往事記錄下來。 2020年底，金醉委託我們將他太爺爺所記的民國謎案以檔案的形式進行出版，希望能讓更多讀者瞭解那段鮮為人知的歷史，我們亦有此想法，隨附金醉所寫信件一併奉上。   我聽很多人說過，歷史中最深不可測的就是人心。在整理北洋夜行故事的時候，這樣的想法每每出現在我的眼前

。太爺爺在北京做夜行者的時候，正值北洋政府成立，萬物變革，亂象叢生，整個社會像一列急速行駛的列車，莽撞前行。 太爺爺游走在茶樓酒肆，記載每日所見所聞。筆記中那些離奇曲折的故事把我帶入一個又一個迷宮般的困局，我希望從中理出頭緒，找到原委和真相，但是當我把故事讀完時，卻仿佛已置身於筆記中的江湖畫卷，故事中的人物和他們的經歷，對我的吸引已經遠遠大於對真相的追求。我們總是過於追求故事的結果，希望留下一個篤定而確切的結論，而塑造結果的那些人物和情感卻往往被我們忽略。 太爺爺所記錄的上百篇故事和案件當中，不乏驚天要案和奇聞逸事，然而讓我印象最深刻的卻不是這些奇案，而是發生在北京一個普通江湖雜戲班之中的

藝人失蹤案。故事不算複雜，但是牽扯眾多。故事中提到的楊小寶是太爺爺的助手，做過護院和鏢局跟班，也在天橋賣過藝，後來跟著太祖父一同查案，而戴戴當時則剛從京師濟良所中逃出來，遇上了太爺爺，兩人日後成為親密的搭檔和朋友，不過這是另外一個故事了。 我重新整理了太爺爺當時留下的筆記，對其中那些語焉不詳的記述重新做了補充和考證。隨附在筆記中的不少證物都是太爺爺當時查案的遺留，為了完整地將他的記錄保存下來，我做了複刻和整理，收錄在旁，以便隨時對照查閱。由於年代久遠，或許有部分記敘出現了些許偏差，還請見諒。 金醉 2020年12月 於北京  

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決新聞文章的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。