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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SUP 租 板的問題，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）

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自動撒水系統應用在地下停車空間之研究-以機車防護為例

為了解決SUP 租 板的問題，作者李雨修 這樣論述：

本研究主要探討地下停車空間設置自動撒水系統替代泡沫滅火設備可行性，並以機車作為防護對象，使用美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)所研發電腦模擬程式(Fire Dynamics Simulator,FDS)進行模擬，不同於中國大陸及美國訂定停車空間防火規範專法及允許停車空間在依一定條件下設置自動撒水系統，目前國內一般建築物停車空間以設置泡沫滅火設備為大宗，但泡沫滅火設備泡沫原液保存情形會影響滅火效能，相較下，自動撒水設備具有經濟及環保效益，系統本身穩定度較高。地下停車空間機車停車區多採用集中設置方式，

車輛併排停放，起火後容易延燒，且建築物地下空間因密閉性環境，導致火災發生形成排煙困難、外氣供給受到限制、易蓄積高溫與火場溫度上升速度快等特性，文獻上針對機車全尺寸火災實驗發現，火災成長係數平均值為0.19 kW/sec2，屬於時間平方火災極快速(Ultra Fast)成長模式，在全尺寸滅火實驗文獻顯示，自動撒水系統可抑制火焰高度與阻止機車間延燒，在電腦模擬(FDS)文獻指出，自動撒水系統撒水頭作動順序與趨勢相同於全尺寸實驗。本研究模擬情境為利用自動撒水系統撒水頭不同型式(密閉式及開放式)、不同反應時間(Response Time Index,RTI值235及42)、不同放水量(32.6及80

L/min)及不同起火源位置(起火源位於撒水頭正下方、2顆撒水頭直線配置中間及4顆撒水頭正方形配置中間)；模擬結果顯示，撒水頭感知元件越靈敏，其撒水動作時間越早，可在火源尚未達最大熱釋放率前動作，而開放式撒水模式相對於密閉式撒水模式，其滅火所需時間較少，且放水量越多，滅火及環境溫度下降所需時間會縮短，另機車起火源與撒水頭感知元件之水平距離越近，撒水頭可以越快動作，儘速抑制火源熱釋放率成長。

王度廬散文集

為了解決SUP 租 板的問題，作者徐斯年 這樣論述：

　　王度廬是民國時期武俠小說「北派大家」之一，被譽為「現代俠情小說」的開山宗師。在一九二六至一九四八年的二十多年間，他曾創作武俠、社會、偵探小說逾六十部（篇）。歷經文化浩劫，至今傳世的以《鶴驚崑崙》、《寶劍金釵》、《劍氣珠光》、《卧虎藏龍》、《鐵騎銀瓶》五部最為著名。其中的《卧虎藏龍》因李安將之改編為同名電影而蜚聲中外，因此，王度廬的作品再次成為武俠小說的名作而備受關注。 　　本書是坊間第一本王度廬的散文選集，編者徐斯年教授為武俠小說研究家。他窮數年之功，遍尋王氏的散文作品。本書收入的篇章，以王氏於一九三零年在報刊上發表的一百五十篇文字為主，乃目下最齊整的王度廬的散文之集

大成者，可以說這本選集幾乎等於王氏的散文「全集」，實屬稀見之文選，彌足珍貴，亦為研究王度廬文學作品的重要之資料。

機器學習與房地產估價

為了解決SUP 租 板的問題，作者蔡育展 這樣論述：

近年來，房地產之投資及買賣廣為盛行，而房地產依舊為人們投資的方向之一。屬於人工智慧範疇之類神經網路，其具有學習能力，可以進一步的歸納推演所要預估的結果，也適合應用於非線性的問題中，但以往類神經網路的機器學習模型，皆採用中央處理器(CPU)進行運算，在計算量龐大時往往耗費大量時間於訓練上。而圖形處理器(GPU)之崛起，將增進機器學習的速率。本研究利用穩健學習程序搭配信封模組的概念，建立一類神經網路系統，利用GPU設備及機器學習工具–Tensorflow實作，針對民國一零四年之台北市不動產交易之住宅資料，並使用1276筆資料，隨機選取60%資料作為訓練範例並分別進行以假設有5%為可能離群值及沒有

之情況做學習，並選取影響房地產價格之11個變數做為輸入變數，對網路進行訓練，實證結果發現類神經網路的速度有顯著的提升；且在假定有5%離群值之狀況下學習有較好的預測水準；另外在對資料依價格進行分組後，顯示此網路在對中價位以上的資料有較好的預測能力。就實務應用方面，藉由類神經網路適合應用於非線性問題的特性，對未來房地產之估價系統輔助做為參考。