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Cloud ace 104的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曾利娟寫的 單字音律記憶術【修訂版】 可以從中找到所需的評價。
逢甲大學 資訊工程學系 陳錫民、竇其仁所指導 阮寶恩的 程式碼品質驅動的自動化程式評量系統 學習分析之研究 （2021），提出Cloud ace 104關鍵因素是什麼，來自於自動化程式評量系統、程式碼品質、軟體工程、學習分析、教育數據探勘、學習成效預測。
而第二篇論文嘉南藥理大學 環境工程與科學系 蔡瀛逸所指導 宋世顗的 南臺灣都會近郊冬春高污染潛勢季節大氣分徑氣膠化學組成探討 （2021），提出因為有 二次氣膠、高污染事件日、硝酸鹽、氨氧化率、粒徑分布的重點而找出了 Cloud ace 104的解答。
單字音律記憶術【修訂版】
為了解決Cloud ace 104 的問題，作者曾利娟 這樣論述：
教育部頒訂，國民必背Basic 1200字 英檢必考！RAP口訣馬上記住！ 原來，背單字這麼輕鬆！ 神奇的單字記憶結合術讓你不再望字興嘆了 透過補教界英語名師曾利娟的專業呈現， 帶領我們運用精闢的技巧， 學習如何紮實且快速記憶單字， 開創學習英語的新紀元。 根據教學實驗及記憶法實驗證實，人類對於圖像的記憶比文字、聲音、數字等，是能在腦中停留最久的，然而英文無法全然靠圖像來記憶，英文不同於中文的象形方塊字，是靠26個字母拼組而成，若超過6~7個字母以上的單字，則無法利用瞬間視覺就能記住，很容易拼錯，而我們大腦竟也能照「錯」全收，完
全沒發現其中的錯誤。因此學習新的英文單字時，務必要發出聲音「拼出來〈SPELL〉」。 所以本書提供有系統的拼字，再藉著成串的相同的根音，形成一個有聲的小故事，利用故事及主題式記憶相關單字，也是被語言學家公認有效記憶單字最有效的方式之一，但對於忙碌的現代人而言，著實無法撥出時間大量閱讀；且學生課業壓力沉重，若無法有效且迅速的話，只會加重學習負擔，故本書的MP3使用押韻、節奏律動加強記憶，以快速有效的方式學習單字。 (1)發音聯想---以自然學習單字的拼組，用音律押韻的方式，像音樂一般活潑生動，用「唱」的來「說」，強化發音與記憶。 (2)圖像記憶聯想---搭配圖像，利用能在記
憶中存留最久的圖像記憶術，讓你深刻記住單字的意思。 (3)故事聯想---運用單字字義，串連成故事的記憶口訣，只要讀過一次，就能記下一串串的單字。 總是苦惱沒時間又沒方法，學習英文有障礙的你，讓我們以新式的英文學習法，搭配圖像、聯想、記憶術，將學習英文當成一種樂趣，跟著我一起花落米〈FOLLOW ME〉！！ 本書特色 1. 利用RAP口訣結合音律，自然而然記住單字的拼組及發音：歷經3年的研究和實驗教學，證實能為學習者帶來快速又有效的助力，成功打好英文基礎，不用再茫然地閱讀大量書籍而白白浪費寶貴的時間。 2. 使用「發音」、「圖像記憶」、「故事」等3種聯想法，無法忘
記單字的「音」、「義」、「詞」：將同母音構成的單字放一起，利用單字編織出故事和插圖，簡單的3個步驟「聽、說、讀」，牢記大量的單字。 見證心得推薦 「這種方式很神奇耶!它會讓我覺得背單字的速度變快，而且它還會讓你不自覺的愛上英文呦!」(陳伯憶) 「因為懂得這樣背單字的方法，對我來講讀英文比中文輕鬆多了。」(林思恩)
程式碼品質驅動的自動化程式評量系統 學習分析之研究
為了解決Cloud ace 104 的問題，作者阮寶恩 這樣論述：
Abstract iTable of Contents iiiList of Figures viiList of Tables xList of Abbreviations xiiChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 21.1.1 Programming Learning Behaviors in Personal Assignments 51.1.2 Programming Learning Behaviors in Team Projects at Individual Level 61.1.3 Programm
ing Learning Behaviors in Team Projects at Team Level 81.2 Overview of Research 101.3 Dissertation Organization 12Chapter 2 Background and Related Work 132.1 Learning Analytics 132.2 Automated Programming Assessment Systems 172.3 Learning Analytics in Programing Support Environments 192
.4. Learning Analytics with Programming Data 21Chapter 3 ProgEdu system 253.1 Code Quality and Its Adoption in APAS 253.2 The Code-Quality-Awareness APAS ProgEdu 27Chapter 4 Analysis of Learning Behaviors in Personal Programming Assignments 324.1 Introduction 324.2 Data 344.2.1 Data
Characteristics 354.2.2 Feature Selection 374.3 Methodology 384.4 Empirical Results 394.4.1 Data Extraction and Exploratory Data Analysis 394.4.2 Programming Learning Pattern Analysis 444.4.3 Prediction of At-Risk Students 534.4 Chapter Discussion 584.5 Chapter Summary 60Chapter 5
Evaluation of Member Contributions in Programming Projects 605.1 Introduction 615.2 Data 645.3. Methodology 655.3.1 Code Quality Assessment and Project Status in ProgEdu 665.3.2 Measurement of Member Contributions 675.4. Empirical Results 695.4.1 Applicability of Learning Analytics in
Monitoring Programming Team Projects 695.4.2 Applicability of Measures on Code Quality Improvements in Evaluate Team Members’ Contributions 825.5. Chapter Summary 89Chapter 6 Identifying Nonconformities in Contributions to Programming Projects 916.1 Introduction 916.2 Methodology 946.2.1
Data 946.2.2 Measures 946.2.3 Analysis workflow 966.3. Empirical Results 976.3.1 Data Extraction and Exploration Data Analysis 976.3.2 Latent Profile Analysis Results 996.3.3 Comparison Results Between Team Profiles 1056.4. Chapter Discussion 1096.5 Chapter summary 113Chapter 7 Pr
ototype Design 1147.1 Learning Analytics workflow for ProgEduLA 1147.2 ProgEduLA Prototype 1177.2.1 ProgEduLA System Overview 1177.2.2 ProgEduLA User Interface Prototype 1197.3 Data Model for ProgEduLA 1217.4 Use Cases for ProgEduLA 1237.4.1 Use Cases for Personal Assignments 1237.4.2
Use Cases for Team Programming Projects 1267.5 Chapter Summary 129Chapter 8 Conclusions 1308.1 Summary 1308.1.1 Analysis of Learning Behaviors in Personal Programming Assignments 1308.1.2 Evaluation of Member Contributions in Programming Projects 1318.1.3 Identifying Nonconformities in
Contributions to Programming Projects 1328.1.4 Prototype Design for Leaning Analytics Module 1328.3 Threats of Validity 1338.2 Future Works 134References 136
南臺灣都會近郊冬春高污染潛勢季節大氣分徑氣膠化學組成探討
為了解決Cloud ace 104 的問題，作者宋世顗 這樣論述：
臺南地區於冬末春初受地形與季風影響，使得污染物容易累積，且高污染時期PM10濃度甚至超過空氣品質標準(100 μg/m3)。本研究有鑒於此，於2021年1月與2021年3月在嘉南藥理大學學生活動中心頂樓進行採樣，採集日夜氣狀物及粒狀樣品並區分高污染事件日(episodes)，探討大氣氣狀物及氣膠化學組成中無機鹽類、羧酸、醣醇類、脫水醣類之特性與其生成來源及粒徑分佈，此外，本研究更進一步採用氨氧化率AMOR (Ammonia Oxidation Ratio)等指標進一步探討氣膠之化學成分特徵。研究結果顯示，冬末氣狀物平均高低濃度依序為NH3>HCl>HNO3> SO2>HNO2>Oxalic
acid；春初氣狀物之全日平均濃度高低依序為NH3>HCl>HNO2>HNO3>SO2>Oxalic acid。NH3與HNO2濃度均為夜間高於日間，而HCl、HNO3、Oxalic acid則均為日間高於夜間，SO2於冬末為日間高於夜間，春初則相反。冬末春初之氣膠無機鹽類平均濃度以二次無機氣膠(NO3-+SO42-+NH4+)為主，尤其以NO3-為主要質量濃度貢獻，占比PM2.5約20%，表示受季風影響及汽機車尾氣排放之交通影響加上大氣擴散條件不良，導致污染嚴重累積。冬末春初之氣膠羧酸平均濃度以乙醛酸及草酸為主，乙醛酸為草酸光化之前趨物，且草酸於事件日之濃度增量尤為明顯，非事件日則以乙醛酸為
主要有機酸，顯示於事件日受二次光化影響。末春初總醣類主要以肌醇、左旋葡萄糖及甘露醇為主，顯示具有生質燃燒之影響。此外，本研究分析冬末春初丙二酸/琥珀酸與醋酸/甲酸之比值，顯示以二次氣膠及生質燃燒為主要組成。另外，草酸/非海鹽硫酸鹽之質量比值 (‰)顯示冬末春初明顯以無機性光化產物為主要貢獻。本研究運用氨氧化率 (Ammonia Oxidation Ratio, AMOR)、硫氧化率 (Sulfur Oxidation Ratio, SOR)、氮氧化率 (Nitrogen Oxidation Ratio, NOR)、中性化比例 (Neutralization Ratio, NR)等指標計算，冬末
與春初於事件日之AMOR、SOR及NOR皆呈現大於0.1、0.25及0.1，顯示大氣存在較多二次衍生性氣膠，對於大氣環境惡化有一定貢獻；而冬末春初之NR值多大於1，表示大氣氣膠以鹼性為主，但事件日時，冬末氣膠轉為酸性。冬末春初事件日之Na+、Cl-主要粒徑分布在6.2 μm與1.8 μm，顯示具有海洋飛沫之貢獻於粗微粒。NH4+與nss-SO42-主要粒徑分布於0.54 μm，顯示具有二次光化產物之(NH4)2SO4生成。NO3-之1.8 μm與Na+之1.8 μm結合，表示有海鹽NaNO3之生成；且NO3-於micron droplet mode之1 μm與NH4+結合，形成二次光化產物NH
4NO3。K+、Mg2+、Ca2+於6.2 μm有一致波峰，表示有塵土與海洋飛沫之貢獻，且本研究發現於1.8 μm亦有一致波峰形成，表示具有較細之塵土顆粒之貢獻。