豪雨特報的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

專業新聞英文搭配詞 News Collocations （附QR Code線上音檔）

為了解決豪雨特報的問題，作者朴鐘弘 這樣論述：

高級翻譯寫作、專業口說演講必備 資深英語新聞主播兼前韓國總統府口譯 帶你掌握高頻搭配詞，全面解析英語報導 ◆本書附QR Code線上音檔◆ 適用托福、雅思等各大測驗   本書特色 　　【特色一】 　　9大主題 x 49類新聞 x 230高頻搭配詞，帶你輕鬆看懂新聞英文 　　Hit rough waters是什麼意思？Tie the knot是打結嗎？本書以9大主題講解各類新聞，以及外媒常用的新英搭配詞，包含國際、經濟、社會、興趣、文化、體育、環境、網路、評論……。從政治到生活，熟悉搭配詞運用，閱讀新聞英文就能得心應手，掌握第一手國際新知。 　　【特色二】 　　精選國際各大新聞媒體例

句段落，多元觀點呈現英文搭配詞實例 　　每則搭配詞收錄4至5個新聞例句，並節錄CNN、BBC、VOA、Al Jazeera、The Guardian、The Economist、The New York Times等世界各大報段落，幫你理解真實情境中如何使用這些搭配詞。以詞組的方式記憶單字，才能掌握高級英文必備用法，讓你的英文更專業道地。 　　【特色三】 　　搭配詞分類查找一目了然，高頻字彙與學習專欄提升英語綜合能力 　　全書230則搭配詞皆獨立成頁，以編號對照目次查找方便。章節開頭列出各類新聞主題經常使用的20個高頻字彙，中英對照能清楚掌握英語及同義詞用法。章節間收錄英語學習專欄，補充

閱讀新聞英文的技巧與學習英語的實用經驗，教你有效結合聽說讀寫，學好英文。 誠摯推薦 　　翁琬柔｜媒體人、《身為國際新聞記者》、《勇闖大蘋果！紐約的受挫力養成課》作者 　　好評推薦　 (皆依姓名筆畫順序排列) 　　Ann｜@anns.english 英文教學創作者 　　「語塊學習」和「窄式學習」是高效率強化英文能力的秘訣！這本書完美地融合了這兩種學習概念，不僅能讓讀者快速掌握特定主題的新聞內容，還對於需要考托福、雅思等英文檢定的同學們來說特別有幫助！把這些高級又道地的搭配詞／語塊用在英文檢定考的寫作中，絕對能讓評分者眼睛一亮！ 　　而且讀者們不用擔心學到過於偏頗、冷門的專業詞彙，作者除了

在每個語塊後提供五句貼近生活的例句外，更擷取真實報章的段落，讓讀者深刻體會搭配詞的實際用法，加深印象！ 　　林佳璇｜國際新聞主播 　　與「國際接軌」的時代，用英文寫新聞稿，成了企業人士基本技能。 　　然而，對非母語人士來說，要寫講究專業用詞的英文新聞稿，最怕冒出「台式英文」；常見狀況是，一篇文章丟到翻譯網站檢查，似乎都「言之成理」，但是母語人士一看，怎麼讀、怎麼怪。 　　問題出在哪？搭配詞的詞彙量不夠。要如何有效加強？針對主題，分門別類的條理學習是不二法門，但是自己怎麼搜集？天天抄報寫筆記？現在有英文新聞權威人士幫你整理好了，這本書來的正是時候！ 　　林莉婷｜前壹電視新聞主播、公視英語新聞

主播 　　可惜此書沒早點問世，不然我當時就不用那麼辛苦一一搜集專業新聞英文搭配詞了！此書分類清楚、易讀，並配予多種例句方便讀者加深理解，是本讓人可快速增進新聞英文能力的好幫手！ 　　金瑄桓｜強尼金口筆譯教學日記版主、專業譯者、《英中新聞筆譯》共同作者 　　新聞雖「新」，然而內容的用字遣詞卻是時常反覆，若是熟悉這些語用，不僅能暢讀英文新聞，還能延伸應用至各類聽說讀寫。書的章節以各類新聞為題，除了詳盡整理並說明，還輔以真實新聞語料，必是能提升英語力的好書。 　　賓狗｜《聽新聞學英文》Podcast 主持人 　　《專業新聞英文搭配詞》最讓我喜歡的一點，就是使用相當多的例句，讓讀者不只能了解單字的

意思，還可以知道如何使用這些新學到的字，不論在寫作或口說都很實用。本書還附有聲音檔案，讓你加深記憶，並學習正確發音！

豪雨特報進入發燒排行的影片

應用對抗生成網路之時空資料擴增於雷達回波強度預測

為了解決豪雨特報的問題，作者唐歆 這樣論述：

氣候變遷造成降雨型態的改變，致災型強降雨發生次數越來越高，短延時強降雨會造成排水系統無法負荷而淹水或引發土石流。準確預報短延時強降雨的發生，可以提供相關單位制定緊急應變措施以降低災害損失。中央氣象局使用雷達回波場外延法進行極短期降水預報，外延法是透過觀測值估算位移向量進行預報。天氣變化極為複雜，外延法難以考慮到降水系統的生成與消散作用，預報準確度會隨時間拉長而快速下降。近年來人工智慧技術廣泛運用於各個領域，其中，深度學習時空模型在雷達回波預測上有其潛力。雷達回波預測會因為缺乏高強度回波的訓練資料而導致低報。利用生成對抗網路進行資料擴增解決資料不足已被證明是有效的方法。利用生成對抗網路產生雷達

回波序列，尚未有研究進行探討，是一個待解的問題。因此，本論文將探討不同的生成對抗網路產生雷達回波時空序列的有效性，和擴增資料是否能提升雷達回波預測的準確度。本論文預期透過深度學習的生成對抗網路（Generative Adversarial Network , GAN），對已挑選之降雨日進行資料擴增，再使用擴增資料混合原始資料，建立卷積長短期記憶網路（Convolutional LSTM , ConvLSTM）雷達回波強度預測模型，預期可藉此提升預測準確度。實驗結果表示使用降雨日生成雷達回波序列方式能改善資料不平衡，提升預測準確度，驗證本論文所提出之生成對抗網路對雷達回波時空序列資料擴增的可行性

與有效性。

陸王

為了解決豪雨特報的問題，作者池井戶潤 這樣論述：

　　★日本讀者為之欲罷不能，臺灣讀者久等了！ 　　日本銷量突破65萬冊，同名日劇引爆話題沸騰，役所廣司+竹內涼真+山崎賢人同臺競演！ 　　★痛快、愉快、爽快！日本國民作家池井戶潤又一傑作！ 　　孕育出「半澤直樹」系列和「下町火箭」系列等百萬熱銷佳作，作品集娛樂性、熱血、爽快度於一身！ 　　★不論是否看過日劇，都不能錯過原著小說！ 　　日劇有強大的戲劇與情緒張力，牽動觀眾的目光；原著則細緻寫出人物內心的各種思慮、掙扎，以及彼此產生連結的曲折過程，更是扣人心弦！ 　　★突破瓶頸，重新找到振作的可能！ 　　百年（但業績不振的）老店＋（陷入低潮的）馬拉松選手，且看遇到瓶頸的彼此，如何在眾人看

衰中找到重新振作的可能性！ 　　★還以為自己不可能這麼熱血！每三行畫線一次，每五頁便熱淚盈眶！ 　　書中金句滿滿是，不論是發人深省、振奮人心，或引人熱淚，在在為讀者帶來勇氣！ 　　★盧建彰、陳夏民、鄭俊德、許立杰、歐陽立中、豬大爺、果子離　各界名人好評連連！ 　　接下來才是真正的戰鬥！ 　　你想變成什麼樣子，只能靠自己的雙手來實現； 　　就算沒成功，只要努力過，一定會留下痕跡！ 　　埼玉縣行田市的「小鉤屋」是家擁有百年歷史的足袋製造商。「歷史悠久」聽起來很了不起，但說穿了，小鉤屋不過是一家小型地方企業。在時代的沖刷下，業績持續低迷，隨時倒閉都不意外。 　　「是要就這麼老去，被時代埋葬

；還是奮力一搏，拚一線生存的曙光？」 　　第四代社長宮澤紘一為了公司存續，開始盤算：以前做過的馬拉松足袋，有可能成為逆轉形勢的熱銷商品嗎？ 　　只是，真正著手開發後，才看見四處是阻礙：沒有資金、沒有適合的材料、眾人看衰，再加上運動大廠橫加阻撓…… 　　團隊情誼、破釜沉舟的決心，以及對自家產品的驕傲，真的能幫助小鉤屋面對難關、跨越障礙嗎？與陷入低潮的跑者──茂木裕人的相遇，又會為彼此帶來什麼樣的火花？ 　　賭上未來的命運之戰，現在開始！ 各界推薦 　　盧建彰（導演）、鄭俊德（閱讀人）、許立杰（Jay的跑步筆記）、歐陽立中（作家、桌遊講師）、陳夏民（作家、出版人）、豬大爺（「劇評可以毒舌

，待人必要親和。」粉絲團團長）、果子離（作家）　熱情推薦 　　◆ 讀者為之欲罷不能：痛快！爽快！愉快！ 　　◇ 著重在如何跨越挫折，在池井戶潤的作品中，是非常有人情味的一部。 　　◇ 彷彿一道光芒射入閉塞沉悶的社會，讓人找到前進的方向和力量。 　　◇ 痛快，爽快，愉快！ 　　◇ 雖然超厚，卻讓人忍不住一口氣讀完；讀完後的滿足感也絕對不是開玩笑的充實。 　　◇ 一口氣就讀完了。再次感覺到池井戶潤的世界何等厲害，連酷暑都能忘卻。 　　◇ 有所共鳴、讓人想加油打氣，同時也得到活力。 　　◇ 對製造商品的熱情、人與人之間的牽繫、為了度過危機而做出的決斷、對工作夥伴的愛……在在令人感動不已。 　　◆

書中金句滿滿是，讀著讀著，眼角就濕了 　　◇ 不管遇到什麼困難，不去克服就無法前進。既然這樣，就只能奮戰了。──宮澤大地 　　◇ 接下來才是真正的戰鬥。無論什麼時候，都要相信，一定會勝利！──宮澤紘一 　　◇ 不只是為了到達終點而跑。更是為了勝利而跑。──茂木裕人 　　◇ 真正的驕傲，不是寫在招牌或頭銜上的，而是對自己的工作所懷抱的東西。──飯山晴之 　　◇ 你想要的狀態，只能靠你自己的力量來實現。──城戶明宏 　　◇ 如果把金錢這個價值觀拿掉，就只會剩下真正需要，或是寶貴的東西了。──茂木裕人 　　◇ 曾經失敗過的人，才能獲得那些總是成功的人得不到的寶貴經驗。──正岡明美  

基於深度學習之天氣雷達回波強度預測與評估：以台灣地區做實證

為了解決豪雨特報的問題，作者簡郁庭 這樣論述：

目前中央氣象局使用雷達回波外延法推估降水預報，但是大氣系統為複雜非線性，而外延法預報法採用簡單外推計算雷達回波強度，導致預報能力會隨時間拉長而快速下降。深度學習中的時空序列模型能同時捕捉氣象資料的時空關係，逐漸被應用在雷達回波預測。然而，雷達回波變化複雜且高強度回波資料不足，容易導致高強度回波預測不準確，且有低報的問題。文獻中，有學者提出將預測遞歸神經網路時空序列模型結合雙重注意力機制之模型，在雷達回波預測上有不錯的效果。因此，本研究會修正上述模型之超參數，並以加權損失函數取代此模型的損失函數來解決資料不平衡問題，建立一個適合台灣周遭範圍的雷達回波預測模型。在加權損失函數中，本研究根據台灣天

氣變化及本研究提出模型，找出雷達回波強度分類和對應的權重值。最後，建立之雷達回波預測模型會對全臺未來一小時雷達回波強度進行預測，再和氣象局現行預報作業結果進行比較。本研究將針對資料量與加權損失函數權重的相對關係進行實驗，建立最佳預測模型，並在四個不同天氣變化型態的個案中進行測試，藉由和觀測結果、外延預報法預報結果的比較，驗證模型是否具有泛化能力。實驗結果顯示，個案一為局部降雨，本研究提出模型相較於雷達回波外延預報法，在門檻值40和45時，CSI改善程度分別為11.85% 和1.2%。個案二為旋轉回波，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為26.06%和44.91

%。個案三為梅雨個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為1.32% 和13.1%。個案四為劇烈天氣個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為27.65% 和33.41%。綜上所述，本研究提出之預測模型在門檻值為40到45，CSI改善程度較大，能有效提升高強度回波預測能力；另外，多數情況優於外延預報法，說明預測模型具有預報能力。