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世界好好玩，旅遊英語帶著走!(中英收錄 隨掃即聽Qr code：慢一次/快一次，雙語 速對話mp3)

為了解決轉 跳 英文的問題，作者曾婷郁 這樣論述：

最能滿足你一顆迫不及待準備出遊的心， 不論是搭機、住宿，或是交通、三餐、購物， 帶著它，就出發，玩翻世界真的很簡單！   　　【使用方法】 　　在家好學習，出國應急用，都能輕鬆上手！   　　◆11大主題、140個情境，分類最細、最常見的旅遊情境通通有 　　搭車／點餐／觀光活動／入住飯店……出國旅遊所有可能遇到的情況通通以實境對話方式呈現，對方可能說什麼、你該怎麼回話，都有相對應的情境讓你壯膽好好說，和老外溝通一定都能通。   　　◆1400句好用句型，不同狀況都能從容不迫，聽懂／口說更多 　　依不同情境，特別增加你可能必需要聽懂或是臨時要用的一句話，不論碰到緊急時刻都能隨找隨用、自由替換

關鍵字。一句話就能化險為夷，旅遊更容易也更安心。   　　◆1400組關鍵詞彙，讓你快速掌握／傳達溝通訊息 　　精選旅遊實用必備的單字及片語，讓你即使不翻書，都能即時又快速地聽懂、看懂想要了解的資訊；平時學習，亦能有效提升英語詞彙程度。   　　◆140個必備的旅遊情報，出國這一本就夠 　　根據不同情境，補充旅遊相關資訊及文化訊息，確保旅遊能更省事安全又盡興，同時在了解不同文化的特色之後，也不怕出遊鬧笑話！   　　◆收錄情境對話中英MP3，隨掃即聽，強化旅遊聽力訓練 　　英語部分特別以慢一遍及正常語速一遍的方式錄音，隨時想學習都可以利用音檔，訓練道地口說能力及敏銳的英語聽力。

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國中田徑代表隊與一般生心率變異度之比較

為了解決轉 跳 英文的問題，作者蔡碧玲 這樣論述：

　　目的：本研究在探討田徑運動訓練對國中階段學生心率變異度（heart rate variability, HRV）的影響，以屏東縣立長治國民中學田徑代表隊選手16名（年齡：13.19±0.66歲，身高：161.63±8.02公分，體重：54.06±10.66公斤，受訓年資：2.88±1.5年）及一般學生16名（年齡：12.94±0.25歲，身高：161±6.63公分，體重：57.81±15.57公斤）為研究對象，合計32名。　　方法：實驗時，實驗參與者安靜平躺五分鐘，再進行十分鐘心率的測量。以SCOSCHE心率錶帶配合WIMU Pro Elite Tracking System進行資料擷取

，並透過wifi蒐集即時數據，再轉換成Excel進行數值分析，統計方法採獨立樣本t檢定，顯著水準訂為α＝.05。　　結果：國中田徑代表隊學生與一般生在心跳間隔的平均值（Mean RR）、正常心跳間期的標準偏差（SDNN）、平均每分鐘心跳數（Mean HR）、相鄰正常心跳間期差值平方和的均方根（RMSSD）、低頻功率（LF）及低頻/高頻功率比（LF/HF）達顯著差異（p＜.05），其他HRV數值則無顯著差異。　　結論：顯示長期規律的田徑運動訓練可以顯著增加國中生的心率變異度，降低心跳率，同時改善交感神經及副交感神經的活性，提升自律神經的功能。

我陪兒子走出憂鬱症：一位母親陪伴兒子抗鬱成功的感動全紀錄

為了解決轉 跳 英文的問題，作者AmandaProwse 這樣論述：

　　李正達醫師／臺灣憂鬱症防治協會 吳佳儀理事長／沈雅琪(神老師)／ 　　柯慧貞教授／洪仲清心理師／郭葉珍教授／許曼君心理師／舒霖(柯書林)......一致感動推薦！！ 　　7000＋名亞馬遜讀者五星好評 　　4000＋名Goodreads讀者五星好評 　　獲選亞馬遜好書選讀 　　亞馬遜心靈成長類第１名，沒有讀者不落淚……   　　最感人、最直白、最勵志  　親子成功攜手抗鬱全紀錄   　　看孩子深受憂鬱症所苦，是世上最大酷刑。 　　但作者不輕言放棄，她真正與辛苦的家長同在。 　　艾曼達的孩子終於上大學，一切都很順利。 　　突然有一天， 　　她接到電話，電話裡說，她的孩

子自殺失敗了。   　　身為媽媽，艾曼達痛苦不堪，自認是失格的媽媽。 　　她也不解： 　　•    他為什麼要這樣做？ 　　•    他什麼都不缺啊？ 　　•    是課業壓力嗎？我有給他太多壓力嗎？ 　　•    他懂不懂我的辛苦？ 　　•    憂鬱症是什麼感覺？ 　　•    他會不會再來一次？ 　　•    我是失格的父母嗎？ 　　•    我做錯過什麼嗎？ 　　•    我只希望他平平安安、健健康康．．．．．．   　　她積極帶兒子四處就診，但兒子病情反反覆覆， 　　最後學校也不去了，整天窩在房中，讓她心驚膽戰，深怕兒子二度自殺。 　　兒子的咆嘯怒吼沒有停歇， 　　好幾次，她也差點被

兒子兇猛的怒意完全擊垮。   　　但，他們都撐過去了。   　　隨著艾曼達開始了解什麼是「憂鬱症」，她也開始明白： 　　原來，憂鬱症患者的心境是這樣．．． 　　原來高成就的年輕人， 　　正承受著常人難以想像的苦楚．．．   　　艾曼達的文字則撫慰了無數「憂鬱症患者的母親」： 　　當孩子深陷憂鬱症、試圖自我了斷時，無能為力的母親，其實傷得更重。 　　身為憂鬱症患者的家人，我們一定要照顧好自己， 　　盡己所能去做對的事、說對的話， 　　讓珍愛的人活下來，讓他感受到曙光，重拾快樂。 　　*內附精美照片：喬希與艾曼達13張生活照，見證他們充滿力量的真實生命軌跡！   本書特色 　　－正確認知憂鬱症

，理解病症惡化以及康復的真實過程。 　　－若家人有憂鬱傾向或罹患憂鬱症，可透過本書理解：他們為何這樣說話？為何這樣做事？ 　　－若家人有憂鬱傾向或罹患憂鬱症，可透過本書理解：我們該怎麼說話，該怎麼應對，才能真正幫助到他？ 　　－身為憂鬱症患者的家人，可透過本書得到慰藉：你不是一個人。請堅持下去。 　　－若你本身有憂鬱傾向或罹患憂鬱症，可透過本書認知：你不是一個人。請堅持下去。 　　－大學生輕生事件頻傳，可提高大眾對「年輕、高成就」憂鬱症患者的理解。  好評推薦 　　【國內推薦】   　　教育界＆醫學界　一致感動好評！！   　　李正達　臺北榮總社區復健精神科 主任 　　吳佳儀　臺灣憂鬱症防

治協會 理事長、臺大醫學院護理學系所 教授 　　沈雅琪(神老師)　資深教師 　　柯慧貞　亞洲大學心理系 講座教授、台灣網路成癮防治學會 創會暨名譽理事長、行政院衛生福利部 自殺防治諮詢會委員 　　洪仲清　臨床心理師 　　郭葉珍　國立臺北教育大學幼兒與家庭教育學系 副教授 　　許曼君　大專院校諮商中心 心理師個別/團體督導 　　舒霖(柯書林)　臨床心理師 　　【國際推薦】   　　「我真心相信這本書會造福無數的家長，無數的家庭！我完全被這本書折服。」Johnny Benjamin，Find Mike 全球性社交媒體活動發起人   　　「對於任何年輕人來說，上大學都是困難的時期。離開了高中時期的

家鄉與舒適圈，要突然對自己負責任的每一步，這對任何人來說都不容易。喬希和艾曼達都回顧了那個時期，並誠實反思。我們看到喬希在人生的低潮，而艾曼達焦急希望提供幫助。這個故事的結尾令人振奮，充滿希望。這是關於韌性，愛與家庭力量的真實故事。希望您能像我一樣，受到巨大的鼓舞。」本書英文原版編輯Victoria Pepe   　　「為什麼近年有這麼多高成就的年輕人罹患憂鬱症？這和我們的社會文化也有關係，我們社會的『容錯率』愈來愈小了。這本書中，你可以看見家長用最寬廣的心『包住』孩子，真正拯救了他。這是本令人振奮的書！」Woman's Hour雜誌   　　「抗憂鬱的路上，母子攜手前行。令人動容。」Ment

al雜誌   　　「真誠、感人、鼓舞人心……太有意義的一部作品! 」亞馬遜讀者感動淚評   　　「充滿教育意義，讓我從心理學、也從務實的角度了解：陪伴憂鬱的家人走出來，應該怎麼做才是最正確的。」亞馬遜讀者感動淚評   　　「看著自己的孩子受憂鬱所苦，甚至試圖結束生命，大概是世上最大酷刑之一。但作者不輕言放棄，試圖在絕望中尋找生命意義，她真正與我們這些辛苦的家長同在。 」GOODREADS讀者感動淚評   　　「憂鬱沮喪無力，在２１世紀已經成為廣泛現象。所有人都應該翻開這本書，救救自己身邊珍愛的人！」GOODREADS讀者感動淚評  上萬讀者感動淚評   　　－這本書，拯救了我們全家太多次！

　　－即使你的家人只是輕微憂鬱，你都有辦法透過這本書，了解他們真實的心境。 　　－充滿教育意義，讓我從心理學、也從務實的角度了解：陪伴憂鬱的家人走出來，應該怎麼做才是最正確的。 　　－憂鬱沮喪無力，在２１世紀已經成為廣泛現象，所有人都應該翻開這本書，救救自己身邊珍愛的人！    

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決轉 跳 英文的問題，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。