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法語文法其實沒那麼難!QR Code版(隨書附法籍名師親錄標準法語朗讀音檔QR Code)

為了解決simple推薦的問題，作者洪偉傑 這樣論述：

不用怕！真的就是這麼簡單！ 史上最好學、最易懂的法語文法書，深獲讀者好評， 堂堂推出QR Code版，讓您隨掃即聽，隨時隨地都能學習法語！ 　　■快跟著本書學習步驟，徹底打好法語文法基礎吧！ 　　本書精選34章初學者必備法語文法，包含法語文法中各詞性的介紹、常用的時態以及常用的法語表達方式。每章只要依照以下步驟，就能輕輕鬆鬆、一步一步學好法語文法！ 　　1. 生活對話搭配生動插圖：每章的最前面附有與該單元文法相關的生活對話，讓你在輕鬆有趣的情況下進入主題。 　　2. 文法解析表格：對話之後，用清楚簡單的表格，替代冗長的文字敘述。讓你馬上明白文法規則與重點。 　　3. 例句：

列舉簡單實用的例句，讓你從表格理解文法重點後，立即了解文法的實際運用。搭配朗讀音檔，只要掃描QR Code下載音檔，隨時聆聽，聽力與口說同時精進！ 　　4. 打鐵趁熱：每章後有5題小測驗，讓你輕鬆檢測學習成果。 本書特色 　　看了市面上的法語文法書，讓你打消學習法語的念頭了嗎？ 　　這本書送給害怕法語文法，而止步不前的你！ 　　不用艱澀的講解、不用你看不懂的例句， 　　運用表格比較、步驟講解、實用例句， 　　就是要你快速掌握法語基礎文法， 　　向學習法語邁出成功的一大步！ 　　特色1：把基礎文法分為34章，最適合初學者學習的分量！ 　　市面上的法語文法書，總是看起來又厚又重，令人望之卻

步嗎？本書精選初學者必學的初級文法，並分為34小章，包含：名詞、數字、近未來式和剛剛過去式、複合過去式、泛指詞、被動語態……等，由淺入深，就是要您把法語文法學好，是最適合法語初學者入門的基礎文法書！ 　　特色2：刪除艱澀文法，以淺顯易懂的生活對話，帶你迅速掌握文法重點！ 　　本書每一章的主題、說明的任何文法，都去蕪存菁，捨棄讓人搞不懂的艱澀枝節，直接切入重點，讓你一次到位，完全搞懂！ 　　此外，所有的文法，皆精選最生活化、最簡單的句子，學習文法不再被困難的例句阻礙。因為只有真正了解句意，才能真正了解該句的文法，並將文法連同例句進一步記憶、內化。 　　特色3：以表格對比相似文法，輕而易舉破解

文法盲點！ 　　除去一般文法書使用文字敘述的方式，本書使用大量的表格講解、對比相似的文法。讓你的文法概念更加清晰、更容易記憶關鍵文法！ 　　特色4：每章後附有小測驗，立即檢視學習成果！ 　　每章後皆有與該章主題相關的5題小測驗，讓你檢視學習成果、即時了解有哪些文法概念尚未掌握。 　　特色5：特聘淡江大學法文系名師親錄標準法語朗讀音檔，同時精進聽力與口說！ 　　特聘母語為法語的淡江大學法文系名師錄製書中單字、例句。尤其所有例句，還有一快一慢兩種速度，快的讓你感受法國人真正的對話語感，慢的讓你掌握文法重點。只要跟著音檔學習，讓你學習文法的同時，還能精進聽力與口說，並馬上從法語人士的口說裡，應證

書內文法重點！ 名人推薦 　　■名師審訂！不是好書不推薦 　　淡江大學法文系副教授 Alain Monier 　　高中法語專任老師周瑩琪 　　淡江大學法文系講師宋亞克 　　Ciel 歐協語文中心法語老師Pauline Malhautier 　　聯合審訂

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設計趨勢預測應用於設計思考流程之研究

為了解決simple推薦的問題，作者林貞瑜 這樣論述：

台灣近年愈來愈重視設計產業，政府提倡將設計作爲企業的目標策略與核心，不過目前許多政策仍在規劃階段，只有少數成功的大型企業，早已開始進行設計趨勢相關的研究工作，因此本研究動機為瞭解企業執行設計趨勢的目的與過程，以及對設計師的影響。本研究採用質性研究中的半結構式訪談，以台灣本土大型科技企業之設計中心作為本研究之個案，透過研究目的：一、瞭解企業內部如何進行設計趨勢預測與彙整。二、企業內之設計師如何應用設計趨勢進行設計思考與發想。三、設計趨勢對於企業內的設計師的影響為何。以及文獻探討的歸納，聚焦於企業中執行設計趨勢預測與設計思考之流程及應用，以及企業內之設計師認為趨勢預測之於個人或公司之影響，訪綱分

為四大類，共26道題目，分別訪談八位參與過設計趨勢研究之設計師，從中瞭解設計趨勢的重要性。本研究依照企業內部設計師們所提供的經驗與建議，研究者根據訪談結果提出下列點結論：1、企業內之設計中心執行趨勢，會綜合多種不同形式的團體預測方法使用，每年無固定使用之方法，會依據人員、目標的不同去做調整，訂定趨勢結論。；2、企業全體人員可從宏觀趨勢抓取機會點，在成立新專案時導入，而設計人員可從設計趨勢抓取應用面，在設計發想時導入使用，或是設計提案時導入設計理念中。；3、設計趨勢對於設計師而言，是一個與時俱進的工具書，使設計作品在產業界的壽命更加長遠。4.趨勢研究結果不需要強制在設計中心內部去做驗證，可以從市

場回饋中得到答案。

沼澤女孩(電影書衣版)

為了解決simple推薦的問題，作者迪莉婭．歐文斯 這樣論述：

本書改編電影10月7日全台震撼上映!! 我甚至無法表達我有多愛這本書！我不希望這個故事結束。 ——好萊塢女星 瑞斯．薇絲朋   Ø燒腦神作全球狂銷破千萬本 Ø實體書、電子書、有聲書全球銷量三冠王 Ø售出46國語文版權 Ø《紐約時報》暢銷榜No.1蟬聯25週 Ø《泰晤士報》小說暢銷榜蟬聯30週 Ø亞馬遜不分類暢銷榜No.1 Ø美國獨立書商聯盟排行榜No.1 Ø出版者週刊No.1 Ø好萊塢女星「瑞斯．薇絲朋讀書俱樂部」選書 【台灣讚譽】 Ø2020年博客來X誠品X城邦讀書花園三大通路選書 Ø2020金石堂年度十大影響力好書獎   吳明益（東華大學華文系教授）專文推薦 葉佳怡（作家、本書譯者）推

薦序 馬欣(作家)、張亦絢(小說家)、張東君(科普作家)、膝關節(台灣影評人協會理事長) ──重磅強推   那天過後，她徹底孤身在這片荒野中…… 孤獨地度過漫漫時光，直到再也無法忍受。 她渴望聽到人聲，也有人相伴。 而為了逃離這份孤獨，她，願意付出多少代價? 1969年，柴斯．安德魯的屍體躺在廢棄的防火塔下、那片荒無人煙的沼澤地裡。現場沒有任何人的足跡，包括受害者。 1945年，奇雅誕生於北卡羅來納州沿岸的棚屋中。這片優美溼地見證了她的悲慘身世。一家人忍受著父親的家暴，母親絕望離家，兄姊也紛紛出走，只留奇雅一人與長期酗酒的父親生活。最後，父親也走了。她不被鎮上的人接納，更遭同儕孤立，溼地成了逃

離這一切的安全港。奇雅挖貽貝維生，探索著溼地裡的生態獨自成長。 她成了溼地中最孤獨的生物，更是小鎮居民口中神祕的「沼澤女孩」。奇雅一邊躲避著小鎮不友善的目光，卻有深受一個男孩吸引。熱愛溼地的泰特，如天邊一道光打入她這片陰暗的沼澤地。他教她讀書認字、啟發了她對生物知識的渴求、並給了她珍貴的初戀。 然而，神似乎遺忘了她。 在那片幽深的泥淖中，沼澤正緩緩吞噬著一具屍體，引起全鎮譁然。這場悲劇徹底粉碎了她的美好花園，令她成為眾矢之的，更將隱居荒野的她拉回了眾人眼前……   作者將生物學專長融合在小說中，溼地與大海成為最美麗的背景，生物求偶、演化的自然循環形成本書最動人的隱喻。散文般細膩的描述，描繪沼澤

女孩從童年到青春期萌芽的過程，同時經歷了孤單，面對人性謊言和暴力的摧殘，儘管溼地教導她求生的本領和敏銳的觀察力，卻無法給她免除孤寂的依靠與慰藉。   【國際熱評】 我甚至無法表達我有多愛這本書！多希望永遠沒有結局! ──好萊塢女星 瑞斯．薇絲朋 非常美麗卻哀傷的小說。 ──《紐約時報》書評 這個鬱鬱蔥蔥的謎，非常適合芭芭拉．金索沃（美國當代著名小說家、《毒木聖經》作者）的粉絲。 ──《Bustle》雜誌 這是一本既美麗又痛苦的小說。先是講述謀殺之謎，接著是成年敘事，也是對自然的頌揚。歐文斯在這裡通過一個被遺棄的孩子之眼，探索北卡羅來納州沿海的荒蕪沼澤地。這與世隔絕的孩子，使我們睜大雙眼去探尋她

世界中的奇蹟──和危險。 ──《紐約時報》書評 這部凶猛而令人難以忘懷的小說深深地陷入了北卡羅來納州沿海沼澤的節奏和陰影中，圍繞著……奇雅的心碎故事。學習如何信任人際關係，與令人窒息的謀殺之謎交織在一起，揭示了荒野真相。令人驚訝的處女作。 ──《時人》雜誌 一部驚人的處女作，歐文斯用華麗抒情的散文包裹著她的奧祕。很明顯地，她來自這個地方──南部海岸的土地，同時富有情感──你可以在字裡行間中感受到它。這是一項了不起的成就，雄心勃勃、可靠，且恰逢其時。 ──《紐約時報》暢銷作家 亞莉山卓．傅勒 令人傷心的……從女性的角度對孤獨與自然的全新探索，以及引人入勝的愛情故事。 ──《娛樂周刊》雜誌 這本奇

妙的小說包含了一切，神祕、浪漫和迷人的人物，發生在北卡羅來納州的一個故事中。 ──美國愛情小說天王、《分手信》作者 尼可拉斯．史派克 迪莉婭．歐文斯的華麗小說，既是一個成長故事，也是個讓人著迷的犯罪小說。 ──《Real Simple》雜誌 令人回味……奇雅打造了一個難忘的女主角。 ──《出版者週刊》 新南方小說……抒情的處女作。 ──《Southern Living》雜誌 大自然注入的浪漫氣息，帶有謀殺反轉劇情。 ──國際時尚媒體Refinery29 喜歡《The Great Alone》（克莉絲汀．漢娜著）的任何人都一定會想讀《沼澤女孩》。這部令人驚訝的處女作是一部美麗又令人著迷的小說，具

有強大的衝擊力。這是很長一段時間以來，第一部讓我哭泣的小說。 ──《夜鶯》作者 克莉絲汀．漢娜 從一個年輕女孩的角度講述，一個成長故事和謀殺案調查的神祕記述……通過奇雅的故事，歐文斯探討了「孤立」如何影響人類行為，以及「拒絕」對我們生活的深遠影響。 ──《浮華世界》雜誌 抒情……它的吸引力來自於奇雅與她的家園，及其與所有生物的深厚連結。 ──《書目雜誌》

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simple推薦的問題，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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