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JR Lee正能量英文(隨附作者親錄音檔)【限量作者親簽版】

為了解決2020 nba季後賽的問題，作者JRLee 這樣論述：

YouTuber地下理事長阿滴、高中英文名師戴逸群、台客劇場，各界力挺推薦！   唯一結合「學英文」與「正能量」  YouTube頻道「JR Lee Radio」超過56萬粉絲 〈我的英文學習經歷〉影片點閱超過270萬次   　　20首英文歌單 × 20篇英文文章 　　不只是英文閱讀工具書 　　更能傳遞正向想法與能量 　　讓心靈與腦袋一起充飽電   本書特色   　　特色一：20首英文歌單，前ICRT DJ陪你聊音樂學英文 　　當你感覺自己不重要，就聽聽One Republic共和世代的〈Wanted〉吧！當你覺得格格不入，就聽聽Ed She

eran紅髮艾德的〈Beautiful People〉。JR Lee推薦20首處在各種低潮時，能拉你一把的英文歌曲，除了分享每首歌背後的故事與精神，還介紹歌詞中2-4個英文片語，讓你邊聽歌邊獲得正能量，還能輕鬆學英文！   　　特色二：20篇英文文章，給你最新最不一樣的英文閱讀 　　不談歷史名人或全球暖化，JR跟你聊網紅崛起、假新聞、NBA 季後賽、體壇明星Kobe或C羅，影視名人小賈斯汀跟亞當山德勒，並分享自身經歷與英語學習經驗，每篇文章都能給你滿滿的知識量與啟發。   　　特色三：單字用法＆延伸學習，強化英文實力 　　每篇文章皆有詳盡的單字例句解說，生活化的延伸學習（如

社群網站常見縮寫或運動相關用語），加上EZ TALK總編審Judd Piggott專業把關，每篇文章都能作為高中範文學習模仿。   　　＊英文約高中程度，正向又具啟發性的內容，符合108年課綱素養精神。   　　特色四：所有文章與單字，JR Lee親自念給你聽 　　所有文章例句，JR Lee不只親自寫，還親自念給你聽！拿起手機掃瞄QR Code就能聆聽。   各界力挺推薦   　　【YouTuber】 　　三個字Sunguts  　　台客劇場導演林冠廷 　　阿滴　╱YouTuber地下理事長 　　官大為 Wiwi Kuan 　　檸檬卷 Jan

et   　　【教學專業】 　　C’s English Corner╱英語教育推廣家 　　李壹明╱臺北市中正高中英文教師 　　蔡淇華╱臺中市惠文高中英文教師 　　「亡牌教師」戴逸群╱高中英文教師兼暢銷作家   　　【其他】 　　Joseph Lin╱ICRT DJ

2020 nba季後賽進入發燒排行的影片

運用方法目的鏈建構炒賣球鞋價值階層以分析對購買意願之影響

為了解決2020 nba季後賽的問題，作者陳建皓 這樣論述：

在體驗收藏價值重於消費價值之新型態消費驅動下，催生炒賣球鞋的風潮，使球鞋不再只具功能的價值，而是具有體驗投資價值，透過炒賣獲取高額利潤，進而球鞋轉變成許多人的投資標的。研究將以炒賣球鞋為主軸，運用方法目的鏈探討消費者對炒賣球鞋之價值認知，建構價值層級知覺圖。運用其知覺層級進行分析並探討與購買意願之間的效果，並探討品牌偏好與產品知識是否對於炒賣球鞋知覺價值對購買意願間產生干擾效果。本研究以方法目的鏈，硬式階梯法進行分析，有效問卷共60份，炒賣球鞋消費者知覺層級要素共24項，核心知覺價值為美好回憶、自我滿足、財富成就等，其中自我滿足價值為研究中連結最多次，表示消費體驗價值之重視度。炒賣球鞋知覺層

級對購買意願之影響，本研究採用量化分析，並以便利抽樣進行問卷調查，有效問卷共400份，運用敘述性統計、相關分析、迴歸分析及階層迴歸分析檢定樣本。研究結果發現：（1）炒賣球鞋知覺價值對購買意願具有正向顯著影響達部分成立；（2）炒賣球鞋知覺屬性層級對購買意願具有正向顯著影響達成立；（3）炒賣球鞋知覺結果層級對購買意願具有正向顯著影響達成立；（4）炒賣球鞋知覺價值層級對購買意願具有正向顯著影響達不成立；（5）炒賣球鞋消費者品牌偏好在炒賣球鞋知覺價值對購買意願之影響具干擾效果，呈部分干擾效果；（6）炒賣球鞋消費者產品知識在炒賣球鞋知覺價值對購買意願之影響具干擾效果，呈部分干擾效果。並根據分析結果提出對

未來炒賣球鞋再售業者之4P行銷建議。

JR Lee正能量英文(隨附作者親錄音檔)

為了解決2020 nba季後賽的問題，作者JRLee 這樣論述：

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基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測

為了解決2020 nba季後賽的問題，作者錢寧 這樣論述：

近年預測比賽勝負的研究大多有兩點問題，一是以賽後數據做為預測，也就是以比賽已經結束所記錄下的數據來預測該場比賽結果。這樣的做法並不符合真實世界的情況，因為不可能在賽前就得知該場比賽的數據，因此造成準確率失真；二是以球隊的平均數值表現進行分析和預測，這樣的作法並沒有考慮到個別球員在比賽中做出的貢獻，造成許多個別球員表現並未被充分利用，例如：球員個人的得分、失誤、犯規等…。除此之外，對於數據預測的方式多採取傳統的計算方式，例如：直接將前三場的球隊得分算平均，當作第四場的得分，這樣的作法並未考量到數據之間的相關性，造成預測的數據不精準。本論文提出基於時序模型與圖神經網路，以預測出季後賽的勝負，首先

，我們以球員當作點(nodes)，並以時序模型預測之球員表現當作點特徵(node features)，根據其在球隊上的位置關係建邊(edges)形成一張圖(graph)。其次，利用本論文所提出的圖神經網路架構進行預測，其中GAT的注意力機制(attention)將會選取圖中重要的點並計算出點表達式(node representation)，經由GCN做卷積(convolution)得出特徵向量後，再透過全連結層(fully connected)將點表達式轉換成圖表達式(graph representation)，以進行最後的勝負預測。本論文以美國職籃(National Basketball A

ssociation, NBA)2020-2021球季的資料進行實驗，傳統以三場平均(3-game-average)計算出數據並透過ANN預測，準確率為59.5%，而透過本論文所提方法進行預測的準確率達到76.9%，顯示本架構能夠有效預測比賽的勝負。