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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506公車的問題，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。

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商業徒步區步行環境熱舒適性之研究─以台北市西門徒步區為例

為了解決506公車的問題，作者陳姵蓉 這樣論述：

商業徒步區在都市發展脈絡中扮演促進地方發展、娛樂消費的開放公共空間，且大多皆位處於都市市中心交通節點，係屬人類活動聚集的場域。近年來，面臨氣候變遷與高度都市化的影響，甚為熱島效應的重災之處，因而熱環境儼然成為影響其空間品質的重要因素之一，尤其對於此類休閒性質活動空間的使用影響不容小覷。有鑑於此，若能從熱舒適性觀點檢視商業徒步區的步行環境，探究可行的空間規劃策略，將有益於營造行人友善且舒適的選逛環境，避免活動者陷入熱不適的風險，並提高其戶外活動空間使用的意願，帶動商圈的活絡發展。本研究遂以街邊店購物為主的西門徒步區作為研究場域，採用實地固定監測站觀察熱舒適性，進一步以迴歸分析方式來釐析實測所得

的熱舒適性資料與步行空間環境間的關聯性，並輔以問卷調查主觀層面的熱感知、空間改善偏好及改善後行為意向，逐步切入探究商業徒步區熱環境情境，進而釐析高溫化現象成因，最終奠基於客觀與主觀的調查成果進行步行環境改善策略之研擬，以提供未來空間改善規劃之參考。依研究成果顯示，臺灣典型熱季的氣候條件下，商業徒步區16:00前的步行環境具有熱舒適性不佳情形，尤以正午的高溫化狀況最為嚴峻，且由迴歸模型結果探究，反映出商業徒步區熱不適現象與街區空間的遮蔽程度以及小範圍綠化形成的遮蔭與蒸散降溫效果最為相關，因而熱點大多位處於空間開闊較少遮蔽／遮蔭的環境。此外，本研究亦針對該些熱點進行問卷調查，發現受訪者鑒於徒步區中

環境調性與空間樣態不同，係有改善策略上些許差異，且高達八成以上受訪者認同改善熱環境有助於對空間行為意向帶來正面影響。最終，本研究基於現況、使用者偏好與實務可行性衡量，對於相異的空間型態分別研擬適用的改善策略方向，以期規劃單位參酌與彈性應用。

15000韓語單詞分類聯想記憶

為了解決506公車的問題，作者劉霞王嘉慧曹維 這樣論述：

一本按照生活主題分類的場景聯想記憶單詞書，是針對讀者記單詞編寫的一本助其快速、長期記憶單詞的圖書。   全書分為19大主題，每個主題下分若干場景，每個場景下有20個左右主單詞，每個主單詞設有例句，幫助讀者學以致用。另外，該書設置有近義詞、反義詞、關聯詞、俗語等相關詞彙，幫助讀者達到舉一反三的效果。全書配有標準音頻，記單詞練聽力一舉兩得。

應用機器學習演算法之厭氧醱酵產甲烷速率預測模型

為了解決506公車的問題，作者曾裕堯 這樣論述：

摘要 iiiAbstract v目錄 vii圖目錄 ix表目錄 xi第一章 緒論 11-1 研究背景 11-2 研究動機與目的 31-3 研究架構 6第二章 文獻回顧 82-1 生質能與微生物厭氧醱酵 82-1-1 生質能 82-1-2 厭氧醱酵 92-1-3 與厭氧醱酵相關的環境因子 102-2 機器學習(Machine Learning) 122-2-1 原理 122-2-2 機器學習演算法(Machine Learning Algorithm) 152-2-3 回歸演算法-優缺點說明 162-2-4 預測模型概念與步驟解析 182-3 機器學習應用於再生能源與厭氧醱酵產甲烷 202-3

-1 發電預測系統 (國內) 202-3-2 機器學習應用於再生能源 (國外) 212-3-3 機器學習應用於生物能源系統 (國外) 262-3-4 預測產沼氣量與產甲烷量 (國外) 32第三章 實驗材料與方法 353-1 硬體設備、軟體開發環境與演算法參數設定 353-2 實驗流程 353-3 預測模型資料的來源與介紹 373-3-1 蔗糖產氫數據 373-3-2 蔗糖產氫數據 – 模型特徵與標籤 393-3-3 豬糞尿廢水產甲烷數據 463-3-4 豬糞尿廢水產甲烷數據 – 模型特徵與標籤 473-4 資料前處理 543-4-1 數據的補值 543-4-2 特徵的正規化 553-5 使用灰

關聯分析決定特徵關聯性排序 553-6 機器學習演算法 583-6-1 支持向量機 (Support Vector Machine) 583-6-2 決策樹 (Decision Tree) 593-6-3 隨機森林 (Random Forest) 613-6-4 極端梯度提升 (eXtreme Gradient Boosting) 623-6-5 K-近鄰 (K Nearest Neighbor) 633-7 模型評價指標 643-7-1 Mean Square Error 643-7-2 R squared 65第四章 結果與討論 674-1 產氫速率預測模型 674-1-1 模型特徵關

聯性排序 674-1-2 預測模型適用性篩選-不同特徵數與演算法 684-1-3 使用MSE與R squared評估模型準確度 744-1-4 預測產氫速率 784-1-5 國外文獻探討 794-2 產甲烷速率預測模型 814-2-1 模型特徵關聯性排序 814-2-2 預測模型適用性篩選-不同特徵數與演算法 824-2-3 使用MSE與R squared評估模型準確度 884-2-4 預測產甲烷速率 924-3 模型應用 934-3-1 預測未來的產甲烷速率 934-3-2 國外文獻探討 95第五章 結論與建議 985-1 結論 985-2 建議 99中文參考文獻 101英文參考文獻 105

網路參考文獻 117附錄A 預測模型適用性篩選 120附錄B 預測模型程式碼 151