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日本文化單字/圖解日語大全(附2MP3)【博客來獨家套書】

為了解決299公車電話的問題，作者檸檬樹日語教學團隊,福長浩二 這樣論述：

兩種領域的日語單字大全！ 結合「日本文化單字」＋「日常生活詞彙」 一本【用日語說日本】，一本【用日語說生活】 全面擴張日語單字量廣度， 從「生活實用」到「特定領域」的超值經典組合！   　　第一本：透過「漫談日本民情的文章」，熟悉「用日語說日本」的常用表達。 　　第二本：透過「廣記單字的圖像策略」，熟悉「用日語說生活」的常用表達。   　　【日本文化單字大全】（附MP3‧全書各單元QR code 學習影音） 　　● 了解「日本人、日本社會，到底是如何？」又能學單字。 　　●［210主題］不是大眾熟悉的「節日、拉麵、櫻花」，而是更多元、真實、細膩的日本民情與文化！ 　　● 主題多元，能夠接

觸多元單字，有效提升「字量廣度」。 　　● 透過「左右頁」內容設計，精準掌握「漢字」「假名」「讀音」「字義」。 　　● 附贈「全書學習影音」，可從手機、平板「隨時隨地行動學習」。   　　【實用日語圖解大全】（附MP3） 　　● 四種「圖像＋單字」記憶策略，採取「對的方法」消化巨量日語單字！ 　　● １ 透過【情境實景圖】學習【生活場景】單字 ── 眼睛所見的「都能用日語說」 　　● ２ 透過【心智聯想圖】學習【相關事物】單字 ── 建立「相關字記憶脈絡」 　　● ３ 透過【窗格排列圖】學習【種類名稱】單字 ── 彙整「同類單字一次掌握」 　　●　 ４ 透過【說明指示圖】學習【構造名稱】單字

── 聚焦「容易忽略的細部名稱」 　　● 全書 550 主題，並搭配豐富例句，絕對具體掌握單字用法。

299公車電話進入發燒排行的影片

科技壓力與組織溝通效能對留任意願之研究

為了解決299公車電話的問題，作者洪伯忠 這樣論述：

隨著科技的進步及智慧型手機的普及化。使得智慧型手機已成為現代生活訊息溝通傳達的重要媒介。現代人工作已經不再侷限於辦公場所。科技的進步。也使得公司組織會隨著科技的變化改變組織間的溝通模式。而即時通訊軟體LINE已成為目前台灣組織內部溝通的重要媒介之一。使得工作與家庭的界限越趨模糊。本研究以工作場域使用LINE進行溝通之上班族群為本研究之研究對象。研究探討科技壓力、組織溝通效能、工作滿意度、工作壓力與留任意願之間之影響性。本研究抽樣採便利抽樣方式進行。最後回收有效問卷共計415份，以SPSS及Smart PLS統計軟體進行分析。 本研究結果發現：科技壓力對工作滿意度具有負向之影響力；科技壓力

對工作壓力具有正向影響力；組織溝通效能對工作滿意度具正向影響力；組織溝通效能對工作壓力具負向影響力；工作滿意度對留任意願具有正向影響力；工作壓力對留任意願具有負向影響力。並根據研究結果能提供企業與員工有效提升工作效率與維護員工權益之平衡於管理實務上之建議。關鍵字：科技壓力、組織溝通效能、工作滿意度、工作壓力、留任意願

實用英語字彙閱讀大全【博客來獨家套書】

為了解決299公車電話的問題，作者檸檬樹英語教學團隊 這樣論述：

　　【字彙用法】＋【多元閱讀】 　　全面擴張英語能力， 　　從「單字」到「短句」到「文章」的超值經典組合！ 　　「字彙」是基本，「句子」是運用字彙的成效，「文章」是有足夠能力掌握英語的檢驗。 　 　　本套書正是這樣的完備組合！ 　　包含「背單字、用單字、完成句子」的基本功，並以「文型、文法」為鋼骨，搭配「單字、句子」構成內容紮實的英語篇章。真實體驗「活用英語不受限」，累積實力從容應對「隨時面臨的英語」。 　　雙書內容廣大齊全，主題分類清楚，學習功能完備，查詢自學都便利！ 　　【實用英語字彙大全】 　　● 全書字彙區分為三個PART：「形容詞、動詞、名詞」，明白各字彙的文法角色。 　

　● 再詳細界定字彙功能，歸納500種用法指南。 　　● 「各單元名稱」就是清楚的「字彙用法」，具體說明字彙「適用時機、如何使用」。 　　● 學習一個單元，等於有系統地掌握數個「具有相同用法、適用相同情境」的單字群組。 　　● 一頁一用法，一字一實例；兼顧單字「靈活運用」及「精確使用」！ 　　● 從字彙的使用方法，釐清「近義字」、「類似字」、「易混淆字」的具體差異。 　　【實用英語閱讀大全】（附1MP3） 　　● 以廣泛涉獵英語字詞為目標，收錄「6大領域」的「300篇短文」。 　　● 各篇文章包含：（1）「50～80字數」短文（2）輔助閱讀的相關字詞。 　　● 文長適中，可完整論述主題，並避

免文長放棄閱讀。兼顧「閱讀內容」和「自學耐力」。 　　● 各文章詳列「輔助閱讀的相關字詞」，可於「閱讀前瀏覽」或於「閱讀後確實記憶」。 　　●「單字＋短文」雙重學習，收穫踏實，紮實感受到「閱讀力」和「單字力」都明顯進步。 　　● 字詞作為輔助，揣摩句型及文法要素，兩者同步自然提升文章理解力。 　　● 專業美籍播音員錄製「短文全文朗讀MP3」同步提升英語聽力！  

Inferring transportation modes (bus or vehicle) from mobile phone data using support vector machine and deep neural network.

為了解決299公車電話的問題，作者何曉晴 這樣論述：

本研究以探討在運輸規劃領域當中利用行動電話資料進行運具判斷為例。運輸規劃中最重要的幾個步驟分別為旅次產生、旅次分派、運具選擇以及交通量指派。在過去都是利用例如家戶或是路邊訪問的問卷調查方式獲得運輸規劃所需的資料，但透過問卷調查的方式通常面臨了(1)耗費大量人力、(2)高拒訪率以及(3)因受訪者記憶不完整而造成錯誤填答。近年來雖然已經嘗試利用GPS資料取代過去的調查方法，但GPS資料除了不易獲得外還容易受到建築物的因素引起遮蔽效應造成定位不準確，因此不適合將GPS資料應用於大型路網中。而行動電話資料以在運輸規劃當中成為另一個備受矚目的資料蒐集方式，它無須再額外新增設備即可自動且有效率的紀錄使用

者的時空資料。因此，獲得行動電話資料的成本很低，甚至可以忽略不計。在本研究當中，我們採用了兩種監督式機器學習的方法–支持向量機(SVM)與深度神經網路(DNN)–以探討在何種特徵(旅行時間、蹤跡的發生時間、兩蹤跡間的速度、旅程中最大的速度以及平均速度)、時間區段(尖峰時段、離峰時段以及全天)、運具路線組合(公共汽車路線、汽車行走於公共汽車路線與汽車行走於非公共汽車路線)以及訓練的方法，是如何影響運具判斷的準確性。以混淆矩陣為評估指標比較各結果的準確率，結果顯示，在(1)採用五種特徵、(2)全天、(3)公車與所有汽車路線組合與(4)支持向量機進行訓練，其結果準確率高達96.58%。不幸的是，使用

五種特徵進行訓練的方式需對指定的起迄對進行實際的資料蒐集，但此種方法若是應用於大型路網上是非常昂貴的。但我們可以選擇另一種可以接受的方式，採用四種特徵(蹤跡的發生時間、兩蹤跡間的速度、旅程中最大的速度以及平均速度)進行訓練(在本研究中，準確性從96.58%降為74.21%)。透過將路網中所有的起迄對以組內差異最小化組間差異最大化的方式進行分群，在各分群中挑選一起迄對進行實際的資料蒐集並建立運具判斷模型，可將此模型應用在同一分群中的其他起迄對，再利用公車電子票證進行驗證，如此一來可以減少資料蒐集的工作量。隨著電信通訊技術的發展與進步，可以預期在不久的將來利用行動電話資料進行運具判斷的準確率會更高

。還值得一提的是，在本研究中對於行動電話飄移現象的消除提出了一種改良的方法，此方法消除了在過去文獻提到的方法中所造成缺失。