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這兩本書分別來自宏全資訊 和碁峰所出版 。

國立臺灣師範大學 特殊教育學系碩士在職專班 佘永吉所指導 林汝郡的 應用線上桌遊於國小學習障礙讀寫困難學生詞彙學習之成效 (2021),提出word合併線上關鍵因素是什麼,來自於國小學習障礙、線上桌遊、識字、造詞、詞彙學習成效。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 鄭明顯所指導 劉倢君的 以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例 (2021),提出因為有 情緒分析、中性評論、電影評論的重點而找出了 word合併線上的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了word合併線上,大家也想知道這些:

Word 2019小創客輕鬆學(2版)

為了解決word合併線上的問題,作者蘇清得,蘇鈺婷 這樣論述:

  一本【大人、小孩】都值得看的書,讓您輕鬆、快速提升文書能力!     ◎ 從基礎學起   從文字和段落格式設定、插入圖片、3D模型……等,按圖操作,循序漸進。     ◎ 製作圖文並茂文件   從版面設定、背景圖,到文字藝術師、項目編號,搭配文字方塊隨意擺放。     ◎ 表格入門到進階,一應俱全   表格建立,從入門到進階,讓您輕鬆搞定;寓教於樂,以大富翁桌遊來串連學習、應用表格各項功能。     ◎ 段落技巧和SmartArt   段落和標記,貼齊格線、段落縮排和對齊、文繞圖和頁面框線。輕鬆建立符號清單、循環圖、流程圖,和圖文並茂的

SmartArt。     ◎ 對折卡片DIY   卡片對折的概念,插入圖案做標題,照片轉造型,漸層色,背面元件翻轉,列印和裁剪DIY。創意製作各種卡片,實踐創客精神。     ◎ 用Word寫報告(長文件)   善用網路找資料,透過Word製作長文件,包括「版面配置、封面、統一標題和內文格式、頁碼、分頁符號」等,最後轉PDF,動手做成小冊子。   本書特色      ★ 符合教育部108課綱   輕鬆融入108課綱,培養文書編輯應用能力,提升資訊素養。     ★ 內容豐富,淺顯易懂   課程完整,搭配觀念重點,循序漸進。圖解清楚,只要按步

操作,輕鬆學會,適合初學者和進階學習。     ★ 原創素材,範例有創意   本書採用原創圖庫、素材,範例完整精緻、有創意。     ★ 愛護眼睛,圖大字大   印刷精美,圖大字大;採用日本紙張油墨,紙質不反光,保護視力。

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VBA到Python程式開發202101第7次上課

01_重點回顧與判斷檔案是否存在
02_判斷all存在與刪除與刪除all以外檔案
03_合併細節說明與檔案分割與取得檔名
04_新增SQLite資料庫資料表與欄位
05_SQL資料庫與建立資料表與欄位並新增資料
06_用Select語法查詢結果

完整教學
http://goo.gl/aQTMFS

吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_python_2021_1

課程簡介:入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介:進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰:PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書:
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者: 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社:碁峰? 出版日期:2016/11/29

Python程式設計入門
作者:葉難
ISBN:9789864340057
出版社:博碩文化
出版日期:2015/04/02

吳老師 110/4/6

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應用線上桌遊於國小學習障礙讀寫困難學生詞彙學習之成效

為了解決word合併線上的問題,作者林汝郡 這樣論述:

識字能力是學習障礙學生在日常生活和學習過程中相當重要且須具備的基本能力,但他們常因障礙關係在學習詞彙的歷程中遭遇挫折,因此本研究期望找到一種合適的教學方法提升其學習成效。本研究目的旨在探討應用桌遊於詞彙教學方案對國小學習障礙讀寫困難學生識字和造詞能力之學習成效。研究參與者為三位國小學習障礙學生,亞型分別為識字合併書寫困難和識字困難,年齡均為國小三年級,智商得分均為70以上。研究方法採單一受試研究法,實驗期間包含基線期、介入期和維持期。自變項為應用桌遊於詞彙教學方案,依變項為自編識字造詞能力測驗之表現成效。教學活動每週2~3次,每次40分鐘,為期4~5週,共21次課程。研究工具為基本讀寫字測驗

、自編識字造詞測驗和應用桌遊於詞彙教學方案–「雲端文字樂」。資料分析為量化資料採視覺分析法,含曲線圖、階段內、階段間分析,並以C統計為輔助分析。研究結果顯示應用桌遊於詞彙教學方案對三位研究對象的識字能力有改善。應用桌遊於詞彙教學方案對三位學生的識字能力和造詞能力有顯著提升且三位研究參與者的學習態度亦有正向改變。研究結論為教學建議課程上的設計難度應視受試者進步情形而有所調整;教學時間略顯不足,可增加介入課程教學時間,研究結果或許會更為顯著。建議後續研究可採不同研究法,針對不同障礙類別之學生為研究對象,研究情境本以學校環境為主,後因疫情關係改為在家中情境以線上教學方式進行,建議可將桌遊之線上教學模

式轉移給父母,讓父母在家中也可以線上互動方式進行親子間的交流,增加學生與家長互動、增添趣味性,降低3C產品對學習的負面影響。

專家都在用的Google最強實戰:表單、文件、試算、簡報、遠距與線上會議(附影音與範例)

為了解決word合併線上的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

  Google應用技巧滿載大公開!   善用表單、文件、試算、簡報、遠距與線上會議,   工作省時又省力!   精準掌握生活、行政、活動、報告、業務、行銷、管理、考核…等實務範例,   立即完成各項應用與協作主題!   【超值加贈影音教學】   ‧快速套用Google文件、試算、簡報與表單精美範本影音教學   ‧手機行動裝置雲端硬碟、文件、試算、簡報與會議操作影音教學   ‧雲端範例使用說明影音教學   【全書範例與延伸練習】   增強職場活用技,效率翻倍更升級!   同步學會Google軟體技巧,又能實際應用於生活與職場!   ■ 最全面生活與職場實用範例   嚴

選使用度最高,涵蓋生活、職場上最實用的實務範例,包含:   最強大的Google表單問卷應用、文件編輯處理、數據試算分析、   創意簡報設計,以及雲端相關應用等153個必備Tips與16大完整主題,   從實務中快速學會各項軟體功能,   真正切入生活與職場應用。   ■ 跨平台遠距會議與教學應用   Google Meet讓遠距會議與線上教學溝通無障礙,提供完整解決方案,   超前部署並解決在家上班、上課所帶來的不便與衝擊。   ■ 高效率職場雲端活用術   無論是個人或團隊都能掌握最新作業進度,   還能透過跨平台或是行動裝置隨時隨地取得雲端檔案,加上協同作業,   更有效管理與更新資

料。   ■ 超完整學習引導架構   每個主題皆有完成的範例展示、重點說明、操作技巧、實作步驟,   依循學習順序練習,就能完成各項應用範例!   【表單 精選範例】   建立及開始收集資料 - 市場意調問卷   套用主題與取得外部素材 – 活動報名表   限定規則、自動批改與計分 - 考核評量單   多層次問題結合數據試算表 - 團購訂購單      【文件 精選範例】   文字與段落編輯技巧 - 滿意度調查表   表格應用 - 商品訂購單   圖片與圖案應用 – 員工旅遊海報   合併列印 - 地址標籤與會議名牌   【試算表 精選範例】   資料建立與運算–活動支出明細表   函式

應用–業績統計表   圖表製作–銷售成長率分析表   資料透視表 –產品出貨年度報表   【簡報 精選範例】   圖文整合與視覺設計–主題宣傳簡報   流程與資訊圖像化呈現–運動推廣簡報   多媒體動畫–活動紀錄簡報   放映技巧與列印–地方文化特色簡報   【精選雲端應用】   Google Meet視訊會議與教學-遠距線上互動   協同作業-共用文件與保護工作表   Google 雲端職場工具-日曆、Keep、Gmail   打造行動辦公室-雲端硬碟的管理   如果你想運用Google工具解決學習或工作上會遇到的   表單問卷、文件、試算表、簡報與會議相關問題,   那就趕快翻開本書

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以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例

為了解決word合併線上的問題,作者劉倢君 這樣論述:

網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分,人們在做任何決定之前,往往需要一些意見來推自己一把,上網查詢了解相關知識已成為常態,這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論,而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下,評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒,甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」,而在過往的情緒分析研究中,中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略,這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型,而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。

相比如此費力的方式,分群模型就較為方便地,只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此,本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中,挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象,透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論,故本研究將對電影評論做兩階段的分群,而從實驗結果可以看出,以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果,相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好,以及,將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。