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Coq Au Vin

為了解決VIN number的問題，作者Carter, Charlotte 這樣論述：

CHARLOTTE CARTER is the author of an acclaimed mystery series featuring Nanette Hayes, a young Black American jazz musician with a lust for life and a talent for crime-solving, and the Cook County mystery series, set in Chicago during the 1960s. Her short fiction has appeared in a number of American

and British anthologies. Charlotte Carter has lived in the American Midwest, North Africa, and France. She currently resides in New York City.

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草生栽培對茂谷柑果園土壤理化性質、果實產量與品質之影響

為了解決VIN number的問題，作者呂沛穎 這樣論述：

本研究以雲林縣古坑鄉已施行草生栽培多年之茂谷柑果園進行調查。選留該園五種較優勢之草種黃花酢漿草、竹仔菜、空心蓮子草、銅錢草及鵝兒腸，以單一草種或兩兩混生進行草生栽培，探討選留草種之是否合適及其特性與不同處理下，草生栽培對茂谷柑果園果實產量、品質及土壤理化性質之影響。結果顯示，草種合適度方面，黃花酢漿草生物量整年無太大差異，竹仔菜、空心蓮子草與銅錢草類似，在春夏季生物量較好，鵝兒腸則在冬春季生物量較好。土壤理化性質部分，pH值、總體密度及土壤有機質含量在草生栽培處理下皆顯著較清耕佳；EC值及有效磷含量在各處理間無顯著性差異；土壤水分含量最高為空心蓮子草處理，最低為清耕處理；交換性鉀在竹仔菜處理

最高，清耕處理最低；交換性鈣在銅錢草處理最高，竹仔菜處理最低；交換性鎂在銅錢草處理最高，清耕處理最低。產量及品質方面，各處理與清耕相比無顯著性差異。單粒果重、單粒果實果汁率、甜度於酢漿草竹仔菜混生處理、單棵果樹果實粒數於酢漿草處理、總產量於竹仔菜處理與酸度於空心蓮子草處理，表現較佳。而單粒果重及果汁含量於銅錢草處理與單棵果樹果實粒數、總產量、甜度及酸度於竹仔菜鵝兒腸混生處理，表現較差。綜合試驗結果，台灣常見優勢草種黃花酢漿草與竹仔菜適應性廣，維持草相及取得來源較為容易，覆蓋一年後對果園土壤理化性質亦有正面影響，提升果實產量及品質，可選留為果園之草生栽培草種。

地表最強英文【英語會話12,000/用「格林法則」背10,000個英文單字】【網路獨家套書】

為了解決VIN number的問題，作者StephenBlack,JohnDixon,楊智民,蘇秦 這樣論述：

「不是最強，不敢大聲！」 「不是最強，不敢大聲！」 「不是最強，不敢大聲！」 因為我們很有把握， 所以說三遍！ 　　《地表最強英語會話12,000》 ── 　　是誰規定想學好單字就得買： 　　7,000、10,000，甚至20,000的單字書！ 　　是誰說想擺脫只會說：「How are you?」、「Sorry, I don’t know.」 　　卻只買3,000、5,000甚至7,000句的會話書，就能逆轉人生？ 　　讓我們在此大聲指出大家學英文的盲點： 　　「單字」和「會話」其實是要一起學， 　　而且「一定」要一起學！ 　　《地表最強英語會話12,000》── 　　

讓你一次擁有12,000會話句、25,000組單字／片語， 　　挑戰英語人生無極限！ 　　（保證足量12,000句會話、25,000個單字／片語。） 　　（沒有足量，不敢大聲） 　　有了這本，你還怕什麼？ 　　178個情境，完整的12,000句英語會話句，並可延伸至25,000句。全書再補充超過25,000個單字／片語。有了這本書，任何時間、任何時點、任何考試、任何情境都不用害怕！ 　　不是最強，不敢大聲！── 　　最強1│地表最多的英語會話句 　　全書分為15篇章，共178個單元，每單元有90-100句的英語會話句，絕對超過12,000句，不僅收錄你想的到的英語會話句，連意想不到的會話

句，在這裡一定都找的到！ 　　最強2│地表最多的補充單字＋片語 　　書中的每一句英語會話句，皆補充2-3組的英語單字或片語，全書超過25,000個單字／片語。一本即可抵過2,000、7,000，甚至10,000英語單字書。 　　最強3│地表最豐富的英語替換句 　　有些英語會話句，會有2-3種不同的說法，但都表達相同的意思。學一句等於學三句，靈活運用英語會話句，跟老外溝通無須再比手畫腳、支支吾吾。 　　最強4│錄製時間最長的英語會話MP3 　　12,000句英語會話句由外籍教師親自撰寫及錄製，錄製時間長達21小時。不想帶厚重的書出門，有MP3即可隨聽隨練，說一口流利且標準的英語。 　　不

僅只是「英語會話書」，更是一本「英語單字書」！ 　　一定會遇到的情境都在這裡！ 　　全書15篇章，囊括178個單元，收錄各類生活中會一定會遇到的情境主題，分類主題最為詳盡，隨手一翻，馬上找到你想要的那個情境。 　　一定要會的會話句都在這裡！ 　　完整的12,000句英語會話句，搭配相關英語句可延伸25,000句，善用替換詞彙，更能變化出屬於你的25,000句，甚至100,000句，遇到老外隨機應變不詞窮。 　　一定要懂得字彙都在這裡！ 　　還再買2,000、7,000的單字書嗎？那些單字書已經不夠看，選對一本英語會話書，立即擴充你的單字量，12,000句的會話句，衍生25,000 個單字

，學習效果保證完勝。 　　《地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字》── 　　「不想輸，就把英文學好吧！」 　　根據統計， 　　67%的上班族認為：英文是提升職場競爭力最直接的方法！ 　　他們同時認為， 　　學習英文的第一步， 　　就是先從擴充單字量下手！ 　　但是， 　　「單字背不起來」、「總是背了又忘」 　　卻是他們共同的困擾！ 　　《地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字》 　　教你用「格林法則」， 　　了解「字首、字根、字尾」的轉音與演變！ 　　以腦海中現有的單字， 　　搭配「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法， 　

　瞬間擴充你的單字庫， 　　讓你背7,000、10,000、甚至10萬個英文單字！ 　　「格林法則」為什麼能成為74億人狂推的單字記憶法？ 　　1.什麼是「格林法則」？── 　　「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子音推移」，是一種用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。利用英文的形、聲、義，找出簡單字彙如何演變成艱深單字的方法，推翻以往用字母順序記憶單字的古板方式。 　　2.「格林法則（Grimm’s law）」利用英文單字的根本－「形、聲、義」，找出簡單字彙與艱深單字的相對應關係，幫助學習者方便記憶。 　　例：字根「com

-」表示「一起」；「pan」由「bun（麵包）」演化而來。 　　字根「com-（一起）」+「pan（麵包）」+「-ion（名詞字尾）」=「companion（一起吃麵包的人）」，引申為「同伴」。 　　3.運用「格林法則」及「字首、字根、字尾」，讓記憶單字「以簡入繁」！ 　　例1：「sit」與字根「sid-」皆表示「坐」。 　　字根「pre-（在～之前）」+「sid-（坐）」+「-ent（人）」=「president（坐在你前的人）」，引申為「總統」。 　　例2：字根「-corn」和「-horn」皆表示「角」： 　　字根「uni-（單一）」+「-horn（角）」=「unicorn（獨角獸）」。

　　4.「格林法則」讓「字首、字根、字尾」變得更靈活運用！ 　　例1：字根「tour（旅遊）」源自「turn（轉）」，兩者皆有「轉」的意思。 　　字根「tour（旅遊）」+「-ist（表示人）」=「tourist（旅遊的人）」，引申為「觀光客」。 　　例2：「wine（酒）」由法文的「vin（酒）」演化而來。 　　字根「vin-（酒）」+「-egar（酸）」=「vinegar（醋）」。 　　以前學過的單字， 　　透過「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法， 　　讓記憶單字「以簡入繁」！ 　　【使用說明】 　　淺談「格林法則」│ 　　「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子

音推移」，是一項用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。相關的「格林之前容易混淆的「字首、字根、字尾」，輕鬆記下。 　　「格林法則」發音位置│雙唇音：﹝b﹞、﹝p﹞、﹝m﹞ 　　﹝b﹞、﹝p﹞、﹝m﹞的發音相似於注音符號的：ㄅㄆㄇ。 　　﹝p﹞對應﹝b﹞│purse - burs 　　「purse」指皮革製的囊袋，主要用途是裝錢；「burs」這字根也具有相同概念，可指袋子、囊、付錢等概念。 　　﹝b﹞對應﹝m﹞│black - melan 　　透過雙唇音﹝b﹞和﹝m﹞互換，藉由簡單的「black（黑）」可輕鬆記憶字根「melan（黑）」的意思

。 　　「格林法則」發音位置│唇齒音：﹝f﹞、﹝v﹞ 　　﹝f﹞、﹝v﹞的發音相似於注音符號的：ㄈ。 　　﹝v﹞對應﹝f﹞│love - phil 　　兩者並無字源關係，但皆表示愛。可將「phil」倒過來拼字，形成「liph」的組合，和「love」相對照，藉由﹝v﹞和﹝ph﹞互換，母音通轉等概念能簡單記憶「phil」的意思。 　　﹝f﹞對應﹝v﹞│different - var 　　兩者雖無字源關係，但字根「var」即表示改變、不同，透過子音﹝f﹞和﹝v﹞互換，母音通轉，用「different」來記憶「var」的意思。 　　「格林法則」發音位置│齒齦音：﹝d﹞、﹝t﹞、﹝n﹞、﹝l﹞、﹝

r﹞、﹝z﹞、﹝s﹞ 　　﹝d﹞、﹝t﹞、﹝n﹞、﹝l﹞、﹝r﹞、﹝z﹞、﹝s﹞的發音相似於注音符號的：ㄉㄊㄋㄌㄖㄙ。 　　 ﹝t﹞對應﹝d﹞│tame - dom 　　子音﹝t﹞和﹝d﹞互換，母音通轉，「tame」是馴服的，「dom-」是家，有一派字源學家推測，像狗、貓這樣的動物是經馴服，才能養到家中。 　　﹝s﹞對應﹝t﹞│plus - plut 　　兩者雖無字源上的關係，但可藉由子音﹝s﹞和﹝t﹞互換，母音通轉來記憶，「plus」的意思是更多，「plut」是財富，可想像成財富是累積來的、愈來愈多。 　　﹝r﹞對應﹝l﹞│star - stell 　　子音r和l互換，母音通轉，「star

」和「stell」皆表示「星星」。 　　（以下內容還有「齒齦後音」、「齒間音」、「硬顎音」、「軟顎音」、「喉音」……等）

數學形態學導出多參數持續同調之層狀結構

為了解決VIN number的問題，作者胡全燊 這樣論述：

Topological Data Analysis (TDA), a fast-growing research topic in applied topology, uses techniques in algebraic topology to capture features from data. Its importance has been discovered in many areas, such as medical image processing, molecular biology, machine learning, and pattern recognition.

Persistent homology (PH) is vital in topological data analysis that detects local changes in filtered topological spaces. It measures the robustness and significance of homological objects in spaces' deformation, such as connected components, loops, or higher dimensional voids. In Morse theory, filt

ered spaces for persistent homology usually rely on a single parameter, such as the sublevel set filtration of height functions. Recently, as a generalization of persistent homology, computational topologists began to be interested in multi-parameter persistent homology. Multi-parameter persistent h

omology (or multi-parameter persistence) is an algebraic structure established on a multi-parametrized network of topological spaces and has more fruitful geometric information than persistent homology. So far, finding methods to extract features in multi-parameter persistence is still an open and

concentrating topic in TDA. Also, examples of multi-parameter filtration are still rare and limited. The three principal contributions of this dissertation are as follows. First, we combined persistent homology features (persistence statistics and persistence curves) and machine learning models for

analyzing medical images. We found that adding topological information into machine learning models can improve recognition accuracy and stability. Second, unlike traditional construction for multi-parameter filtrations in Euclidean spaces, we propose a framework for constructing multi-parameter fi

ltrations from digital images through mathematical morphology and discrete geometry. Multi-parameter persistence derived from mathematical morphology is more efficient for computing and contains intuitive geometric attributes of objects, such as the sizes or robustness of local objects in digital im

ages. We involve these features to remove the salt and pepper noise in digital images as an application. Compared with current denoise algorithms, the proposed approach has a more stable accuracy and keeps the topological structures of original data. The third part of this dissertation focuses on us

ing sheaf theory to analyze the lifespans of objects in multi-parameter persistence. The multi-parameter persistence has a natural sheaf structure by equipping the Alexandrov topology on the based partially ordered set. This sheaf structure uncovers the gluing properties of local image regions in th

e multi-parameter filtration. We referred to these properties as a fingerprint of the filtration and applied them for the character recognition task. Finally, we propose using sheaf operators to define ultrametric norms on local spaces in multi-parameter persistence. Like persistence barcodes, this

metric provides finer geometric and topological quantities.