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超圖解英文同義字：會話、寫作，就用最精準的字!(MP3免費下載)

為了解決replace with中文的問題，作者佐藤誠司 這樣論述：

中文意思相同，就可以直接替換嗎？ 字典裡的「同義字」，並不是100%相同！ 圖解180組同義字的細微差異， 會話、寫作，就用最精準的字！ 　　英文流利的關鍵之一，就是活用單字的「同義字」！ 　　在日常的會話或寫作中，為了避免單調重複、語意不清，我們常運用「同義字」交錯替換！用不同的說法，或交錯使用單字片語，表達相同的語意，目的是讓對話更流暢，文章讀起來更豐富。 　　不過，只要是同義字，因中文意思相同就可以直接替換嗎？很多人沒注意到，其實「同義字」並不是100% 相同，在字義和使用時機上往往有細微差異。例如「看」的英文，你可能會立刻想到look, see, watch，但同樣都是「看」

，差異在哪？要怎麼用呢？ 　　look是「有意識地看向某個靜止物體」 　　see是「自然映入眼簾」 　　watch是「專心看某個移動物體」 　　除此之外，和「看」有關的動詞還有：stare（直直盯著看）、glare（怒瞪）、observe（仔細觀察）、glance（瞥一眼）。中文意思同樣是「看」，選用的英文單字不同，表達的語意就會大不相同！ 　　本書收錄180組常見英文同義字，解析每個字的語感差異、使用情境，並提供生活化的例句加深記憶。全書約1000個單字皆搭配生動圖解，讀者可一眼看懂每個字的不同之處，掌握同義字的微妙差異，靈活運用。 　　透過辨別英文同義字，確實釐清單字的使用時機，不

論是與人對話、發文寫作，都能更自然流暢，從此不再有「背了一堆同義字，卻不知道該用哪一個」的困擾，將你的英文實力推上另一座高峰！ 　　適用讀者 　　如果你遇過以下狀況，這本書正是為你而寫： 　　￭ 寫句子、作文常常被批改「用字錯誤」 　　￭ 查了漢英字典，卻不知道該挑哪個字來用 　　￭ 和外國人說話，總是用錯字，表達不到位，可能還會鬧笑話 本書特色 　　180組同義字，收錄約1000個常見單字！ 　　全書共彙整180組同義字，收錄日常對話、學術或職場寫作都極有可能用到的單字，幫助讀者說寫英文更自然流暢。 　　解說精闢，立即理解單字使用時機！ 　　釐清不同情境應選用的正確單字，參照例句實際

演練，並透過互相比較，具體了解每個字之間細微的差異。 　　圖解生動，一眼看懂語感差異！ 　　全部單字皆搭配生動圖解，透過視覺記憶強化學習成效，背單字更輕鬆，語感大大提升。 好評推薦 　　￭ 我覺得分辨這些同義字，不管是對考試還是日常會話都很有幫助。──Amazon讀者 　　￭ 背單字書的時候常常不確定該用哪個字，很開心有這本書！內容清楚好讀，而且插圖很可愛。──Amazon讀者 　　￭ 學習同義字就是為了避免用錯單字和片語。這本書把意思非常相近的字放在一起比較，還有搭配插畫，很容易就記起來了。──讀者MA  

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基於知識圖譜表示法學習增強使用者與物品交互關係於推薦系統之效能改進

為了解決replace with中文的問題，作者段寶鈞 這樣論述：

　　在推薦系統（Recommendation System）中，知識圖譜（Knowledge Graph）扮演著越來越重要的角色。但幾乎沒有任何方法考慮到知識圖譜為不完整的可能性，現有方法大多單純透過標題或其他簡易資訊將使用者－物品偏好關係圖（User-item Interaction Graph）上的物品（Item）與知識圖譜上的實體（Entity）進行連線（Alignment），卻不曾考慮到連線可能有誤或是物品其實並不存在於知識圖譜上。因此本論文提出了一個新的想法，便是透過物品和實體的文本特徵，加入模型來計算兩邊的相似度，進而獲得連線。　　另外，我們發現現有的推薦系統幾乎都是使用一對一連

線，在訓練過程中直接將連線的物品與實體合併為同一點，並透過知識圖譜上其他相關資訊的連線來協助訓練。但這種透過知識圖譜上的多點跳躍（Multi-hop）所訓練出來的推薦系統，有丟失資訊、訓練時間過長或模型過擬合（Overfitting）的可能性發生。於是，本論文基於此，提出將一對一連線擴展至多對多連線的概念。因為本論文之連線方式都是計算兩邊的相似度來進行連線，因此也很容易可得到多對多連線。另外，本論文將 Text-aware Preference Ranking for Recommender Systems（TPR）模型的物品與詞語關係圖（Item-word Graph）的詞語部分替換為實體來

進行訓練達成了多對多連線之目的。　　本論文在四個真實世界的巨量資料集上進行 Top-N 推薦任務，且為了證明連線數多寡是否影響推薦效果，我們也進行了多對一與多對多的比較實驗。除此之外，我們將物品與實體進行隨機連線，來確認本論文提出之連線方式的有效性。本論文也透過更替知識圖譜的實驗，來確保多對多連線方式在不同的條件下依然能夠保持相同表現。而我們也透過實驗來驗證「連線正確與否並不影響推薦成效」之假說。最後，在實驗結果的部分，其數據表現呈現出我們所提出之多對多連線方式與使用者－物品推薦系統或加入知識圖譜之圖神經網路（Graph Neural Network）推薦模型實際比較後大多能取得最佳的推薦效果

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美國之音新聞英語聽力訓練【三版】(20K+MP3)

為了解決replace with中文的問題，作者VoiceofAmerica,Sheng-chiehJeffChang,JenniferChen 這樣論述：

想學新聞英語又擔心CNN、BBC太難嗎？ 就從美國之音的慢速英文新聞開始！ 精選1500字寫成的最新VOA美國之音慢速英語新聞， 9週54篇新聞4步驟的扎實訓練，打開你的新聞英語耳！ 　　每篇新聞精心設計4 Steps學習步驟： 　　① 單字學習 → ② 暖身測驗 → ③ 正式學習 → ④ 複習， 　　循序漸進，讓你快速掌握新聞英語！聽懂新聞英語不是夢！ 　　Step 1 Word Bank 　　彙整新聞重點單字，先聽單字發音並跟著朗誦，初步認識每篇新聞的字彙，為接下來的新聞聽力和閱讀做準備。 　　Step 2 Warm-Up 　　精心編寫聽力暖身練習題，包含聽力理解測驗的選擇題和是

非題，以及新聞單字片語的聽寫填空／選擇題。先不看文章，重複聆聽數次新聞，並搭配練習題，測試自己的聽力理解程度。 　　Step 3 Reading 　　正式學習新聞原文，清楚理解整篇新聞內容。配合音檔邊聽邊讀，學習正確英文發音，並熟悉新聞英語的播報及書寫方式。 　　Step 4 Wrap-Up Practice 　　豐富多元的聽力、閱讀、單字複習題，包括精聽句子練習、問答題、單字題等，幫助完全掌握新聞內容及專業新聞字彙。 　　★ 全方位學習9大領域54則新聞報導 　　精選經濟與財經、人文藝術與媒體娛樂、科學與科技、政治與軍事、醫學與健康、語言與教育、生活休閒與體育、環保與氣候、社會與宗教等

9大領域54則新聞，主題囊括最新最夯的時事資訊及歷久不衰的新聞報導，篇篇深度、知識、趣味兼具，全方位學習最完整的新聞英語。新聞文章旁附有重要專有名詞的補充解說，不僅讀懂文意，更能洞悉新聞背景。 　　★ 慢速英語朗讀 　　VOA慢速英語新聞用字比一般新聞簡單，播報速度也較慢，聆聽VOA原汁原味慢速新聞播報，幫助打好學習新聞英語的基石，建立對新聞英語的自信心。 　　★ 豐富練習題 　　每篇新聞均具備精心編寫的練習題，分成學習前暖身題，以及學習後複習題，檢測是否確實理解新聞內容。書後附解答並針對困難之處做解析，幫助聽得懂，更聽得精。   　　★ 按部就班養成新聞英語聽讀力 　　精心設計9週學習課

程，每週前6天學習一篇新聞，第7天則利用15分鐘時間，複習一整週學習過的新聞單字及內容，在短時間內高效增進英語聽力，並扎實累積新聞單字量。 　　★ 全書新聞中譯 　　收錄全書54篇新聞文章的中文翻譯，學習完英文文章後再研讀中譯，釐清尚未徹底理解的文意，充分掌握新聞內容。  

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決replace with中文的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。