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英文精準表現 ：學會藏在細節裡的英文使用規則!避免誤解、不得罪人，情境、用字遣詞、語氣全都恰到好處!(附實際運用對話 MP3 QR Code)

為了解決iPhone 13 Wi-Fi 6 速度的問題，作者KuSeul 這樣論述：

你用的英文絕對精準嗎？   文法沒錯、對方聽懂、能溝通就沒問題了嗎？ 也許對方只是對你客氣，而你已經冒犯了他而不自知！   舉例來說： 「簡單問一下」是simple question  還是 quick question？ 只差一個字，造成的意義、結果可能完全不同！ 說英文不難，難的是用得精準又恰到好處！   透過日常對話情境比較與分析各種英文常用字彙與表達方式， 告訴你如何精確用字、避免誤會、得體有禮的使用英文！   　　★ 「符合文法、沒有錯誤」的英文句子，問題出在哪裡？ 　　學英文學了十幾年，文法學會了、字彙量也夠，為什麼面對外國人還是常常覺得溝通不良？這是因為你沒有隨著不同情境，選

用恰當的字彙與表達方式，讓你的用字遣詞和表達方式都不夠精準，若沒有當下確認對方是否正確理解自己想表達的意思，不僅容易溝通失敗、造成誤會，也會讓對方對你留下糟糕的印象。   　　舉個例子： 　　“Can I ask you a simple question?” 　　‧你以為的意思 → 我可以「簡單問個問題」嗎？ 　　‧真正的意思 → 我可以問個「簡單到連三歲小孩都會，不是只有你才能回答」的問題嗎？ 　　聽在英文母語者的耳裡，可能會產生「如果是這麼簡單的問題，你何必非要問我？」的感受。 　　其實你該說的是：“Can I ask you a quick question?”，只要換一個字，聽起來的

感受就完全不一樣了！   　　除了告訴你正確的說法，本書也會一併說明另一表達方式可以用在哪裡，像這裡的 “a simple question” 就常用在「追問某事」的情境之中：   　　Do you love me or not? It’s a simple question! 　　→ 你愛不愛我？這問題這麼簡單，你立刻回答我！   　　simple 和 quick 都是非常基本的單字，用在這裡也都符合文法，聽在對方耳裡的意思卻大不相同，只要把握這種微妙差異，就能精準使用英文，避免誤解和失禮！   　　★ 當有人說：「你的英文好 blunt！」，這到底是稱讚還是批評呢？ 　　如果去查字典，bl

unt 的中文字義是「直率的；直截了當的」，所以可能會誤以為這是在稱讚你說話直爽，不過 blunt 這個字的意思其實是 “saying what you think without trying to be polite or considering other people’s feelings”，也就是「不禮貌或是不考慮他人感受的把你的想法說出來」，所以說這句話的人其實是覺得你「說話太過直白很沒禮貌」，這種讓人覺得沒有禮貌的表達方式，一定會讓你在不知不覺間得罪人，而且給別人留下「這個人很不會看場合，也不在乎別人的感受」的印象。   　　舉個例子，朋友問你喜不喜歡自己的推薦的電影…… 　　“

I hate it!” 　　‧你以為的意思 → 我不喜歡那部電影！ 　　‧真正的意思 → 我不喜歡，而且「我覺得爛到沒人會喜歡」！   　　難怪你朋友臉上的表情這麼尷尬，話題也立刻斷在這裡，這是因為他在想「我就滿喜歡的啊……」。其實你該說的是 “It’s not for me.”，也就是「這部片不適合我，不過其他人也許會喜歡吧！」。   　　本書以 Ku Seul 老師在美國生活期間最常聽到的表達用語為基礎，與各種非英語母語者容易誤用的表達方式相對照，徹底剖析原本採用的表達方式會產生的問題，並點出對話者的感受，並就各對話情境提供更恰當、得體的表達方式，糾正非英語母語者的學習盲點，讓你的表達更精

準、更貼切、更得體！除了主題句之外，一併收錄該情境下的相關表達及應對方式，讓回應方式更多元、更全面。除此之外，更將這些精準的英文表現實際運用在情境對話之中，讓你可以透過對話，體驗那種在精準運用下，英文表達之間的幽微差異，學習更加深刻。   本書特色   　　◆ 比較式對照「失禮 VS 得體」英文表現間的差異，一目了然最清楚！ 　　利用設定與自己密切相關的日常生活情境，先描述很多非英文母語人士常常會用錯的錯誤表達方式，或是雖然文法正確、但聽在英文母語者耳裡卻相當生硬彆扭的表達方式，再以相較之下更有禮貌、更考慮到他人感受的得體表達方式相對照，立刻看懂兩者之間的差異！   　　◆ 詳細剖析各種英文表

達間的差異及對話者的可能感受，一併提供更恰當的表達方式，詳細易懂！ 　　詳細說明目前使用的表達方式犯了什麼錯誤，以及英文母語者聽到這種應對方式時會作何感想，並提出在該情境下最適切、最能精準表達所想的回應方式，彷彿在聆聽一門生動好懂又好記的英文課。   　　◆ 收錄各情境的好用相關句型與表達方式，應對方式更多元、表達更全面！ 　　除了按照各情境提供更恰當精準的表達方式，本書更收錄與該表達用語相關的其他常用表達、字彙或句型，這些補充的內容對於理解英文母語者的各種思考模式相當有幫助，也能讓你能用的應對方式更豐富、表達更完整！   　　◆ 收錄道地情境對話，實際體驗運用實況，學習更深刻！ 　　以簡短對

話來實際示範該如何實際運用書中提到的各種表達方式。收錄的對話皆是以母語人士在日常生活中會碰到的情境為背景，以道地的英文表達方式寫成，因此非常實用，只要仔細閱讀、徹底理解，並搭配上面的詳細解說，就能學會在實際運用時所需的各種訣竅，並習得在其它書中看不到的實用內容。   　　◆ 以QR碼線上音檔方式，收錄由英文母語者錄製的 MP3，一邊聽、一邊唸，學習更有效！ 　　利用 QR 碼來聆聽最具代表性的表達方式及情境對話，本書收錄的音檔是特別請英文母語者以平時的講話速度錄製而成，只要好好跟著音檔，以母語人士般的正確發音確實跟讀（Shadowing），就能夠把各種正確表達方式牢牢記住，同時讓發音與語調更進

步！   　　本書亦提供可一次下載全書 MP3的 QR 碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放 APP，省去每次聽音檔都要掃描的麻煩！（註：由於 iOS 系統對檔案下載的限制，iPhone 用戶需升級至 iOS 13 以上，方可使用全書完整打包下載連結。）

iPhone 13 Wi-Fi 6 速度進入發燒排行的影片

一個應用於智慧農場的環境監控系統 -行動裝置應用程式設計

為了解決iPhone 13 Wi-Fi 6 速度的問題，作者彭少麒 這樣論述：

氣候變遷日益嚴重，未來將面臨全球糧食短缺，就臺灣而言，從農人口逐漸高齡化，因缺乏年輕人補進而大幅縮減。隨著物聯網蓬勃發展，現今農業發展朝「自動化」、「智慧化」邁進。本論文使用 Swift 5 實現在 iOS 14.4 系統裝置上，開發一套 App 應用於智慧農場的物聯網系統。主要頁面為「登入」、「註冊」、「農場管理系統」、「溫室管理系統」、「手動診斷」，功能包含「動態規劃溫室」、「動態規劃感測器」、「查看感測器歷史紀錄」、「警報設定」、「自動偵測」。目的為幫助使用者遠端管理農場，透過動態規劃溫室模擬實際農場溫室佈局，於溫室內動態規劃感測器，藉由 BLE Mesh 結合 HTTP 發展出長距離

低功耗傳輸技術，將感測器搜集到的資料數據上傳至 MySQL 資料庫，實現 iOS App 與電腦網頁「同步」，讓使用者居家即輕鬆完成「雲端巡田」，透過遠端監控即時掌握農場運作情形。本論文突破傳統農業限制，節省大量務農時間與人力。「警報設定」能針對農作物本身條件設置上下限，若數值超標可對溫室內部設備實施遠端遙控，即時處理危機，降低農作物損失。當感測器連線異常、數值超標…等問題發生將啟動「自動偵測」，iOS App 介面上感測器與溫室圖示會即時變色，提醒使用者排除警戒，本論文亦提供表格化「手動診斷」，讓使用者一目瞭然該溫室所有感測器名稱、連線狀況、更新時間，並以視覺化圖表呈現「感測器歷史紀錄」，讓

使用者具備大數據進一步分析，優化農作物品質。

ROBO-ONE競技大會用二足機器人的設計與製作

為了解決iPhone 13 Wi-Fi 6 速度的問題，作者日本ROBO-ONE委員會 這樣論述：

　　本書是[Robo Books(機器人系列叢書) ROBO-ONE用二足步行機器人製作導覽](2004年5月發行)的續版，內容是以參加ROBO-ONE(二足步行機器人格鬥大會)用的機器人為主題，由機器人硬體的製作、機器人動作(Motion)的設定(程式)、操控用的各種無線通信、到控制器等系列的解說。 　　尤其也論述到串列伺服馬達(Serial servo motor：序列伺服馬達)、及各種感知器(Sensor：感測器)的構造，之後並論述這些元件(零組件)搭載到實機的應用、及在機器人動作的設定時極重要的應用感知器(感測器)的控制。經由本書不僅二足步行機器人的初學者可學習到

正確動作的機器人製作的知識，且對已有二足步行機器人製作基礎知識與經驗的讀者、及有機器人組裝經驗的讀者更是進階的最佳讀本。 推薦語： 　　本書是ROBO-ONE委員會出版的機器人書系中專著論述參加ROBO-ONE競技大會用二足步行機器人的設計與製作技術。書中由二足步行機器人用零組件(組件：Parts)、到機器人的開發環境、二足步行用機器人軟體、無線通訊技術、與人機介面等全盤深入的論述，並列舉優越的機器人製作實例論述機器人的自製。對期望了解機器人技術及自製機器人的讀者本書將可提供全面性的知識。

結合慣性感測與超寬頻無線室內定位系統之定位行為分析演算法研究設計

為了解決iPhone 13 Wi-Fi 6 速度的問題，作者許哲瑋 這樣論述：

目　　錄指導教授推薦書口試委員審定書致 謝 iii摘 要 ivAbstract v目　　錄 vi圖 目 錄 ix表 目 錄 xiii第一章 緒論 11.1 研究動機與背景 11.2 研究目的 3第二章 現有定位技術介紹 72.1 室外定位技術介紹 72.1.1 衛星定位系統 72.1.2 基地台定位 92.2 室內定位觀測量介紹 102.3 室內定位技術介紹 132.3.1 藍芽(Bluetooth)室內定位技術 132.3.2 紅外線(Infrared)室內定位技術 142.3

.3 超聲波(Ultrasound)室內定位技術 152.3.4 無線射頻識別RFID室內定位技術 152.3.5 Wi-Fi室內定位技術 162.3.6 ZigBee室內定位技術 162.3.7 UWB超寬頻(Ultra-wideband)室內定位技術 172.4 情境行為與室內定位技術混搭 18第三章 實驗架構 213.1 硬體與系統架構 213.1.1 超寬頻UWB (Ultra-wideband)硬體架構 213.1.2 IMU(inertial measurement unit)裝置 243.1.3 慣性感測與超寬頻無線室內

定位結合系統 253.1.4 UWB與IMU感測器安裝位置 253.2 UWB結合IMU提升定位精準度方法 263.3 情境行為分析方法 293.3.1 UWB數據分析判斷情境行為方法 313.3.2 IMU數據分析判斷情境行為方法 333.3.3 IMU與UWB情境行為分析比較 36第四章 實驗結果與討論 384.1 定位精準度提升實驗結果分析 384.2 情境行為實驗結果分析 434.2.1 情境行為特徵軸分析實驗結果 434.2.2 情境行為之常見模型預測演算法分析結果 504.2.3 混合情境分析

結果 604.2.4 本研究與其他文獻情境行為比較 62第五章 結論 66參考文獻 67圖 目 錄圖1.1 [11]常見室內定位優劣比較表 4圖2.1 [16]隨著地球自轉所接收到不同的衛星定位數量 8圖2.2 [17]基地台三點定位原理示意圖 9圖2.3 [18]TDOA 定位示意圖 11圖2.4 [19]AOA發射端與接收端角度 12圖2.5 [20]TOF測距原理 13圖2.6 [21]藍芽室內定位 14圖2.7 [22]發射器和接收器織紅外線網覆蓋待測空間 15圖2.8 [23]Wi-Fi巨量數據資料庫

16圖2.9 [24]ZigBee室內定位 17圖2.10 [25]GPS衛星定位原理與UWB室內定位方式 18圖3.1 Coordinator 21圖3.2 Anchor 22圖3.3 Tag 22圖3.4 Anchor相對測距流程 23圖3.5 Tag測距與定位流程 23圖3.6 硬體運作架構 24圖3.7 IMU加速度與角速度方向示意圖 24圖3.8 系統架構流程圖 25圖3.9 安裝於腰前為IMU最理想位置 26圖3.10 IMU補償UWB所得座標UI2 27圖3.11 情境分析方法示意圖 29圖3.1

2 行為分析方法示意圖 30圖3.13 行為分析研究構想圖 30圖3.14 向前走,倒退走UWB_X軸量測波型 31圖3.15 向前走,倒退走UWB_Y軸量測波型 32圖3.16 向前走,倒退走UWB_Z軸量測波型 32圖3.17 向前走,倒退走UWB三軸波型疊圖 33圖3.18 向前走情境，加速度軸特徵波形 34圖3.19 向前走情境，角速度軸特徵波形 34圖3.20 向前走情境，加速度與角速度特徵比較表 35圖3.21 向前走UWB_Y軸量測數據波型 37圖3.22 向前走IMU_Y軸加速度量測數據波型 37圖4.1 各組U

WB平均誤差與資料筆數 39圖4.2 UWB_3與各組IMU補償之平均誤差 40圖4.3 UWB_4與各組IMU補償之平均誤差 40圖4.4 UWB_5與各組IMU補償之平均誤差 41圖4.5 UWB_3誤差與 IMU補償後誤差比較 42圖4.6 UWB_4誤差與 IMU補償後誤差比較 42圖4.7 UWB_5誤差與 IMU補償後誤差比較 43圖4.8 向前走情境，加速度y軸特徵 44圖4.9 倒退走情境，加速度y軸特徵 45圖4.10 上樓梯情境，加速度y軸特徵 & 細部圖 45圖4.11 下樓梯情境，加速度y軸特徵 & 細部圖

46圖4.12 用力跳躍情境，角速度x、加速度y 47圖4.13 輕輕跳躍情境，角速度x軸特徵 48圖4.14 輕輕跳躍情境，加速度y軸特徵 48圖4.15 擦白板情境，角速度z軸特徵 49圖4.16 蹲下右手檢東西情境，角速度x軸特徵 50圖4.17 [40]SVC線性不可分映射成高緯空間線性可分的樣本 51圖4.18 [41]Logistic Regression 最擬合的S函數曲線作為分類 51圖4.19 [43]Random Forest決策樹 52圖4.20 [44]LGBM Classifier 的Leaf-wise決策樹生長策略

53圖4.21 演算法分析流程 54圖4.22 使用SVC分析8種情境行為 57圖4.23 使用Logistic Regression分析8種情境行為 58圖4.24 使用Random Forest分析8種情境行為 58圖4.25 使用XGB Classifier分析8種情境行為 59圖4.26 使用LGMB Classifier分析8種情境行為 59圖4.27 三種情境行為混搭波型資訊 61圖4.28 三種情境行為混搭波型資訊 61圖4.29 使用LGBM Classifier分析13種情境行為 64 表 目 錄表2.1 [2

6]常見室內定位技術綜合比較 18表3.1 IMU情境行為特徵軸 36表4.1 機器學習五種演算法比較 57表4.2 混合情境分析結果 62表4.3本研究與其他文獻比較表 65