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玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!

為了解決NAS 耗 電的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：

用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！      　　將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 　　是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 　　關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 　　如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！   　　日本字

源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 　　專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 　　無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 　　或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 　　本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 　　因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 　　所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！   　　★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個

全領域通用字首， 　　再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 　　理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 　　若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 　　最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 　　而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 　　再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 　　例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： 　　ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr

ophy〔營養狀況〕   　　首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 　　便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 　　接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 　　更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！    　　★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 　　將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 　　即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 　　然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 　　作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽

象意涵以圖像化表現， 　　亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 　　例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 　　如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 　　但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 　　讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 　　以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。  　　 　　★ 文科人也需要的理科英文單字！ 　　舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，

　　因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 　　但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， 　　nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 　　在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 　　而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 　　於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 　　如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 　　由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 　　 　　此外，本

書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 　　但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 　　即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 　　若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 　　漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。 　　

NAS 耗 電進入發燒排行的影片

基於無人機多光譜成像和機器學習的氮含量估算系統

為了解決NAS 耗 電的問題，作者康景棋 這樣論述：

在高爾夫球場中，管理者最重視的議題不外乎就是草坪的維護，為了保持草坪的美觀以及營養，適當的施肥顯得非常重要。平均來說，一年高爾夫球場的肥料用量大約接近100公噸，其中氮肥就佔了總量的50%以上，如此大的用量勢必會造成一系列的問題產生，像是肥料浪費、環境汙染、草坪品質下降、草皮施肥過量等問題。為了改善上述問題發生，了解土壤的氮值含量以及精準的施肥就顯得格外重要，然而，氮值的測量在高爾夫球場中卻是一個艱難的任務，現有的方法都只能小範圍的測量，因為地域廣大，測量的過程會造成額外的人力成本以及時間上的消耗，對於管理者來說不符合經濟效應。在本論文，我們提出了一種基於機器學習的氮值估測系統方案，目的是希

望能根據草地土壤的環境資訊，以及藉由無人機搭載多光譜影像，估測出土壤中的氮值含量。總體而言，我們分析了三種不同的回歸算法，並且為了優化模型，我們實現了四種不同的超參數優化，藉由計算不同模型的誤差函數來選擇性能最佳的模型，最後，結果表明我們的模型可以以高正確率來估測土壤氮值含量。

【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術：輕鬆匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表，連PDF轉檔都能自動化處理，讓效率倍增

為了解決NAS 耗 電的問題，作者金宏和實 這樣論述：

彙整報表、分析資料、製作圖表…… Excel是各行各業必備的工具， 重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能， 學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！ 　　★日本熱銷33,000冊 　　★程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率 　　★行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍 　　如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書： 　　．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動作 　　．逐一將表格格式化、設定列印資訊，耗費大量時間 　　．資料逐一繪製圖表、一份一份轉檔，讓自己眼花撩亂 　　平時需要5步驟的Excel操作，學會Pytho

n只需1步驟就能快速完成， 　　讓你工作效率比其他人高，也是各界人才具備的技能—— 　　．學生製作資料分析報告 　　．老師系統化管理成績 　　．主管秒速完成季報、年報業績表 　　．業務人員製作視覺化競業數據資料 　　．行政人員快速完成統計報表…… 　　◎ 最受歡迎也最容易上手程式語言——Python 　　Python是一種可以廣泛使用的程式語言，用於數據分析、資料處理、應用開發等， 　　透過程式，能自動化處理許多繁瑣的步驟，節省大量時間。 　　很多人可能會覺得寫程式很難，是本科系的專業， 　　但Python的程式語言相當簡潔易懂，貼近使用者的習慣， 　　其他程式語言需要寫數十行，Python

只要短短幾行即可， 　　這也讓Python近年來成為最受歡迎的程式之一， 　　無論是本科生、文組生、已學過程式或沒碰過程式的人，都能輕鬆上手。 　　◎用Python處理Excel，把繁瑣工作自動化，效率瞬間提升 　　將Python運用於Excel中，能幫我們自動處理繁複的步驟， 　　使原本需要重複開啟、計算、逐一格式化、轉檔等流程，變得只要一秒搞定。 　　不僅大幅提升工作效率，也能避免在作業時不小心出錯，幫你更快完成大量、複雜的報表： 　　．瞬間匯入大量資料：自動化開啟檔案，挑出所需內容整理成CSV檔、匯入系統 　　．不費力完成交叉分析：先分析客戶資料，再依照商品資訊進行交叉比對 　　．格

式設定與列印：自動將報表格式化，呈現清楚易讀的內容 　　．將資料繪製成圖表：將資料繪製成長條圖、折線圖、區域圖等各式圖表 　　．自動轉檔：將報表自動轉檔為PDF檔 　　本書從Python的基本安裝、基礎語法和知識， 　　搭配Excel製作資料報表常見的職場情境， 　　利用圖解的方式，一步一步教你輕鬆學會用Python自動化處理Excel， 　　讓你追求更高效率、減輕繁瑣的工作負擔！ 專業推薦 　　蔡炎龍｜政治大學應用數學系副教授 　　蘇書平｜《我在微軟學到的模組簡報技術》作者  

智慧農作物品質偵測系統

為了解決NAS 耗 電的問題，作者黃冠霖 這樣論述：

現代台灣農業面臨人口減少和老化的問題，想到在這樣的環境下，農夫們需要在作物生長期間下田勘查作物的健康狀況肯定相當辛苦。農產業面臨高齡化，在務農、勘災的頻率和效率上也會降低，對於病蟲害的發生若不能提早發現並採取應對措施，則會降低作物收成時的品質與數量，因此我們希望能設計一套能協助農夫了解農作物生長情形，減少人力消耗的系統。本研究透過無人機進行大規模採集農田影像，並對影像資料進行處理，建立了一個自製的數據集，該數據集中包含了1100張圖片，分為3個類別，其類別為正常的葉子、蟲咬的葉子、生病的葉子，其中訓練集包含1000張圖片，驗證集包含100張圖片，我們使用了多種模型進行訓練，如Mask R-c

nn、Yolov4、Faster R-cnn等多種模型，並對結果進行比對，最好的結果為Mask R-cnn其準確率(mAP)高達81%，可有效的幫助農民快速知道大範圍農作物目前生長的情況如何，藉此降低作物生長狀況巡檢時所需消耗的人力成本、時間成本。