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TOEFL iBT 新制托福高分完全指南(聽力+閱讀)

為了解決cnn 10中文的問題，作者YBM 這樣論述：

　　TOEFL iBT 新制托福聽力高分指南（附QR Code線上音檔） 　　推薦這本書給第一次考托福、想了解托福考試、想拿高分者 　　托福考試包含生活對話＋學術講課， 　　學術講課又涵蓋許多領域，應該從何準備？ 　　題目會詢問文章主旨、細節，問你教授對某事物的想法。 　　若缺乏有效率的教學方式，就只能花錢買經驗了！ 　　看完本書，讓你知道怎麼考，考什麼，並做好拿高分的準備！ 六大特色 　　1.    配合托福改制： 　　*介紹新制改版差異。 　　*模擬試題符合新制規格，減少一篇長篇演講（6 題）。 　　2.    自我檢測最有效：提供自我檢測，破除聽力盲點 　　對應檢測表能看出

自己有錯的題目，對應表格，可看出題目的類型、常考頻率、課本對應頁數，方便考生針對自身弱項，加強練習。 　　3.    教學最有系統：把文章和題目分類，一次搞懂10種文章類型╳7種題型的解題策略 　　*包括題型介紹、題目範例、出現頻率與答題策略。     　　4.    練習最完整：15個對話╳22篇講課╳28篇聽寫練習╳6篇字彙練習，1回完整模擬試題 　　*「題目類型」架構：題型介紹→題目範例→出現頻率→答題策略→2個練習題組→聽寫 　　*「文章類型」架構：常聽到的句型→2個練習題組→2篇聽寫 　　5.    鍛鍊基本功：加強字彙，養成聽關鍵字、作筆記、寫逐字稿的好習慣 　　*單字複習，幫

助學生培養字彙能力。 　　*聽寫練習，培養考生專注力與內文理解力。 　　6.    解說最詳盡：中英對照的解說幫助理解 　　*在每個Part後面，提供中英對照聽力稿與題目翻譯、解說、相關單字、背景知識，與補充的學術知識，讓學生理解答題邏輯，並對這類學術講課題目更了解。 名人推薦 　　托福119分英文教學YouTuber 卡娜 Cana Ko 　　托福聽力名師 布曦老師 　　國際新聞記者 翁琬柔 　　（按姓名筆畫順序排列） 　　TOEFL iBT 新制托福閱讀指南（附QR Code線上音檔） 　　托福閱讀考試包含許多主題， 　　題目會詢問文章內容、推論結果，甚至要求考生把細節分類。 　

　長文的廣度和深度對考生是很大的挑戰。 　　本書涵蓋完整教學與大量練習，將幫您拿下高分！ 七大特色 　　1.    配合托福改制： 　　*介紹新制改版差異。 　　*模擬試題符合新制規格，每題組10道題。 　　2.    提供自我檢測，破除閱讀盲點 　　* 對應檢測表能看出自己錯誤的題目類型，方便考生針對自身弱項，加強練習。 　　3.    按照題目和主題類型分類，一次搞懂10種題目類型╳12個學術主題的解題技巧 　　*包括題型介紹、題目範例與答題策略。 　　4.    答題策略提供答題技巧，以文字和拉線方式詳述 　　*所有題型皆提供詳盡的答題策略，提供完整答題技巧與心法。 　　5.

    28篇學術主題文章╳5處筆記區╳9篇字彙練習，2回完整模擬試題 　　*「題目類型」架構：題型介紹→題目範例→題型範例→答題策略→2個練習題組→筆記區→單字複習 　　*「主題練習」架構：3個練習題組→單字複習 　　6.    筆記填空練習，鍛鍊找重點技巧 　　*筆記填空練習幫助學生從長文中找出文章重點並做筆記，培養迅速找重點能力。   　　7.    所有文章皆附贈音檔，同樣主題可用來鍛鍊聽力 　　所有閱讀教學與練習文章皆附贈音檔，可拿來當作鍛練聽力，加強聽力分數。 名人推薦 　　托福119分英文教學YouTuber—卡娜 Cana Ko 　　LINDSAY SAT名師—Brett

林熙老師 　　留美知名YouTuber—iamZOEY何 　　托福名師—譚歆老師 　　國際新聞記者—翁琬柔 　　英語教育專家—許雅寧老師 　　（按姓名筆畫順序排列） 　　「EZ叢書館配合新制托福出版的《TOEFL iBT 新制托福閱讀指南》含有考生必知詳細的考試資料，閱讀題型、排版分類非常像真實考題，讓考生可以輕鬆有效率迎戰托福考試！」 　　托福119分英文教學YouTuber—卡娜 Cana Ko 　　「這本書完整清楚的介紹托福閱讀的結構與各類題型，讓新手考生能夠快速掌握托福閱讀考點與技巧。是上手托福閱讀很好的一本書！」 　　LINDSAY SAT名師—Brett 林熙老師 　　「令

人驚艷的托福參考書：系統化的題型分類、不藏私的技巧說明，最後還來個額外練習。讓同學們輕鬆考高分！」 　　托福名師—譚歆老師

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考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決cnn 10中文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決cnn 10中文的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決cnn 10中文的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。