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六大動詞，10天速成英語表達：多益考高分還是不敢說?本書幫你開口說，對方秒懂

為了解決金融系介紹的問題，作者周昱葳（葳姐）,李存忠（Mitch）,吳惠怡（Flora）、,林宜珊（Amy） 這樣論述：

　　連大人都想排隊報名的「葳姐親子英語共學」版主葳姐領軍！ 　　橫跨金融、電子科技、英語教學界最強專業師資群！   　　★隨書附贈！發音示範！QR Code線上音檔，現學現說！   　　◎please代表請，但如果說：「Give me some water, please.」你就會被當成奧客。 　　◎別再跟部屬說：Do you understand?（你懂我意思嗎？）， 　　更好的說法是：Do you get it? 　　◎點餐要用哪個動詞？別用order，你得說：I’d like to have… 　　◎say、tell、talk，都是「說」，用法差在哪？see、look、watch，又

該怎麼分？   　　本書作者周昱葳（葳姐），成立「葳姐親子英語共學」線上平臺近5年， 　　因為簡單說故事，且具有MBA商學院背景， 　　她設計的英語線上課程，實用到連大人都搶報名。   　　本書從心智圖、片語動詞、時態變化、助動詞、基本句型， 　　搭配超過200組的生活例句、實戰練習題， 　　告訴你，英文要學好，這6個動詞就夠了！   　　◎ 六大動詞，10天英語表達能力速成      　　介紹六大動詞：be、have、do、say、get、make， 　　教你用你早就會的簡單動詞，食衣住行玩，完整表達自己的想法、經驗。   　　問同事午餐哪裡吃？have lunch比eat lunch更道地

！ 　　like只代表喜歡？美國明星泰勒絲曾在致詞典禮上，提到了20次的like。 　　本書特別收錄like六大用法 ╳ 大明星金句 ╳ 獨創心情溫度計（第4天）。      　　◎ 職場、考試、生活，一定會用到的動詞   　　用圖像式記憶，教你從核心字義掌握，一學就懂！例如：   　　‧打開（關掉）電視，用open（close）？正確是：turn on（turn off）。 　　‧交報告怎麼說？你可以用turn in the report，或是submit the report。 　　‧take（拿） ＋ off（離開）＝請假： 　　I want to take two days off.（

我想要請假兩天。） 　　‧搭公車用get on、搭乘計程車則是用get into。 　　‧倒垃圾、外帶食物，都是用take out。   　　◎ 職場英文好好聊！疑問詞＆附加問句   　　只要用5W1H，就能輕鬆打開話匣子，跟別人聊不停！例如： 　　Who’s calling?（電話中，請問你是誰？） 　　Who will join us?（誰會跟我們一起去？） 　　When will the meeting start?（會議何時開始？） 　　還有3個聊天萬用句，教你提出邀約、建議、詢問意見： 　　What／How about、Why don't you、What if。   　　萬用句型公

式 ╳ 使用率破表的片語動詞 ╳ 文法急救包 ╳ 13首流行歌曲， 　　幫你立刻開口說，對方馬上懂。   名人推薦   　　歴任友達光電及台達電集團人資長／林瑞娟 　　自媒體創作者、TESOL認證ESL教師／倉庫的女人Claire 　　YouTuber、英語學習推廣家／Catherine 　　《通勤學英語》Podcast主持人／John老師 　　Ricky英語小蛋糕

金融系介紹進入發燒排行的影片

區塊鏈技術在台灣二手車市場應用之實證研究

為了解決金融系介紹的問題，作者蘇祐 這樣論述：

近年來的二手車市場交易量皆比新車市場高的多，且每年逐漸上升，此市場日益壯大，價格機制卻還是相當混亂，相當不透明，故此本研究以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題為發想，設計一套網頁系統，以以太坊區塊鏈為系統底層，且成立一個二手車聯盟來管理該系統，有意願加入此系統的車主需將車輛移至與聯盟配合之檢修場，在確認資料無誤後，聯盟會將該車輛的資料上傳至區塊鏈系統上，以供系統參與者查閱。 本研究透過設計區塊鏈系統進行實作實驗，依據區塊鏈的不可篡改性來用以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題，並使用Node.js SDK工具提供網頁客戶端，模擬車輛資料上傳的流程，最後提出三項實驗數據以檢驗新的系統架構設計適確性

，以及檢驗資料的正確性。實驗結果顯示，本研究所提出之二手車區塊鏈系統確實可改善二手車市場資訊不對稱的問題，藉由區塊鏈的不可篡改性，讓資料上傳後就無法修改，就算覆蓋過去鏈上也都能查到相對的紀錄，確保鏈上資料的正確性，讓其餘參與者在系統上查閱時，能夠信任這份資料，進一步改善過去消費者只能以車主所提供之資料作為參考，讓二手車市場資訊更加透明，進一步提高消費者對市場的滿意度及忠誠度。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決金融系介紹的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

自動化安全檢核方法之研究

為了解決金融系介紹的問題，作者郭民瑜 這樣論述：

隨著科技的進步，金融業所提供的服務也越來越廣泛，系統的架構也從傳統的大型主機漸漸走向開放式的系統，虛擬化技術也漸漸的應用在金融服務業上，而系統越開放資訊安全也就更加的重要。所提供的服務越多也代表背後需要有更多的主機來支撐這些服務，面對越來越多的主機系統，如何有效的管理這些主機的安全設定也就成為課題之一。因此，使用自動化管理提升效率並且降低人為錯誤便成為系統管理的一種趨勢。本論文之研究使用Ansible管理工具建立自動化檢核架構，利用編寫好的Playbook針對目標主機進行系統安全的檢核，並將檢核結果輸出成報表。由於Ansible管理工具無須安裝代理程式的特性，可節省大量佈署代理程式的時間，大

幅降低人力成本。另外Ansible自動化檢核的速度也比傳統人工檢核所花費的時間快上不少，也節省時間成本。