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讓自己更快樂的情緒課：用認知行為療法更認識自己，擺脫恐慌、憂鬱、社交恐懼症和強迫症，讓心靈清爽愉快的自我練習

為了解決線上note的問題，作者高井祐子 這樣論述：

給提不起勇氣看醫生的你： 你只要負責快樂，情緒就交給這本書吧！ 心理治療師教你化不安為行動，活出自己想要的樣子 　　不安、沮喪、焦慮、憤怒……這些日常生活中反覆出現的情緒，不僅讓人心煩意亂，累積久了會成為心靈的負擔，讓人逐漸失去動力，甚至陷入憂鬱之中。 　　你是不是也曾經有以下的經驗呢？ 　　．要做就要做到完美，不然一開始就不要去做 　　．考一次不及格，就認為自己數學一定很爛 　　．只看得到自己不好的那一面 　　．要是真的說了，對方一定只會把我臭罵一頓 　　．那些人一定是在說我的壞話 　　．晚輩一定要聽長輩的話 　　．絕對不可能，這不可能完成 　　．因為這點小事就誇獎自己，對自己也太好

了 　　人之所以有情緒，是因為我們的心有話要告訴自己 　　當我們在面對不同環境時，因為受到外在變化的刺激而產生不同情緒，這是很自然的反應。認知行為療法就是透過改變思考模式，讓情緒和行為也會隨之改變並減輕症狀的一種心理治療方式。只要掌握簡單的認知行為技巧，就能輕鬆調整思考模式，讀懂情緒傳遞的訊息，不再受情緒困擾。 　　認知行為治療法（CBT）是一種透過改變思考方式來讓情緒變得輕鬆的一種心理治療方法。人只要能從客觀的角度看待自己，了解心理與身體、認知與行為之間的關係，掌握改變思考模式的方法，就能減輕症狀。 　　想法改變之後，心情和行為也會隨之變化。你也可以從現在開始改變，成為和過去完全不同

的自己。 　　隨書附贈作業表與正念冥想影片，在家裡也可以輕鬆上手！請跟著本書一起將情緒和認知語言化並寫下來，試著用客觀驗證的方法，體驗心靈清爽愉快的感覺吧。 專業推薦 　　方格正／心理師 　　李介文／ 臨床心理師 　　李旻珊醫師／捷思身心醫學診所院長 　　周志建／資深心理師、故事療癒作家 　　曾心怡／臨床心理師 　　蘇予昕／蘇予昕心理諮商所所長、暢銷作家 　　蘇益賢／臨床心理師 　　（依姓氏筆畫排序）  

線上note進入發燒排行的影片

語音辨識工具對書寫障礙學生造句學習成效之個案研究

為了解決線上note的問題，作者陳文蕙 這樣論述：

本研究旨在探討語音辨識系統教學對國小書寫障礙兒童之造句學習成效比較。本研究採取個案研究法。融入語音辨識科技作為工具以增強書寫障礙學生造句學習成效，是教學上的嘗試與創新。研究對象為具新北市特殊教育資格之兩位五年級書寫障礙學生。本研究之步驟有二，即為先以指導學生以傳統書寫方式練習造句，再以語音辨識系統練習造句。研究對象接受兩種造句方式教學各五次的介入。在每次教學後測驗、評估立即成效，在二週後測驗保留成效。本研究之結果有三：即語音辨識工具造句相較於傳統書寫一、可降低錯字率之成效較好。二、句子長度表現成效並不明顯。三、造句之立即成效與保留成效結果並不明顯。最後，本研究在教育的意涵與對未來研究亦一併提

出。

新一代 科大四技外語群日語類日文閱讀與翻譯パワーノートPower Note - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量.擴增

為了解決線上note的問題，作者図書之介 這樣論述：

　　1.第一本專為四技二專日文統測編寫的參考書 　　2.方便記憶，背誦的編排。 　　3.系統性的文法解說。 　　4.最適合考前總複習使用。 　　5.豐富的接續詞、副詞、擬聲擬態語補強閱讀句子文章的能力。 　　6.近義文法解釋，幫助同學理解。 　　7.針對日文統測以及日語能力檢定N3~N2的全方位參考書。 　　8.羅列豐富的N3、N2句型並按五十音排序，方便查閱。 　　9.基本、進階練習：在文法句型的說明與例文之後，立即安排練習，有效提升學習能力。 　　10.節節勝利‧追分考古：本書將近十年的統測試題分章置於各章末，閱讀全章後，可自我測試，加強熟練曾經考過的試題，增加考試信心。自107年度起

，測驗中心公告每一選擇題的考生，並依據來判別難易度（小於40%表示困難，大於等於40%、小於70%表示中等，大於等於70%表示容易）。 　　 　　MOSME 行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。   　　詳解：至MOSME 行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍序號後，即可使用線上閱讀解析。 　　診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與

影音）。 　　擴增：線上收錄本書文法歷屆試題出題率分析表，重點文法隨點隨複習。　　

集成學習應用於個人信用評估

為了解決線上note的問題，作者羅怡航 這樣論述：

人們在經濟發展下，過信用卡、網路貸款進行提前消費，各類線上的資金借貸方式也變得更加普遍，引入更有效的評估方法將更有助於經濟的發展。本文對German Data金融信用資料集進行了系統的預處理，基於三種不同的模型對特徵進行重要性分析。然後基於支援向量機（SVM）、邏輯迴歸(Logistic Regression)、決策樹(Decision Tree)建立三種不同的個人信用評估模型，同時運用Bagging集成演算法結合三種模型進行對比。結果顯示，Bagging- DecisionTree在個人信用評估中的適用性最好，為銀行提供了更好的信用評估方法。