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六大動詞，10天速成英語表達：多益考高分還是不敢說?本書幫你開口說，對方秒懂

為了解決cp值公式的問題，作者周昱葳（葳姐）,李存忠（Mitch）,吳惠怡（Flora）、,林宜珊（Amy） 這樣論述：

　　連大人都想排隊報名的「葳姐親子英語共學」版主葳姐領軍！ 　　橫跨金融、電子科技、英語教學界最強專業師資群！   　　★隨書附贈！發音示範！QR Code線上音檔，現學現說！   　　◎please代表請，但如果說：「Give me some water, please.」你就會被當成奧客。 　　◎別再跟部屬說：Do you understand?（你懂我意思嗎？）， 　　更好的說法是：Do you get it? 　　◎點餐要用哪個動詞？別用order，你得說：I’d like to have… 　　◎say、tell、talk，都是「說」，用法差在哪？see、look、watch，又

該怎麼分？   　　本書作者周昱葳（葳姐），成立「葳姐親子英語共學」線上平臺近5年， 　　因為簡單說故事，且具有MBA商學院背景， 　　她設計的英語線上課程，實用到連大人都搶報名。   　　本書從心智圖、片語動詞、時態變化、助動詞、基本句型， 　　搭配超過200組的生活例句、實戰練習題， 　　告訴你，英文要學好，這6個動詞就夠了！   　　◎ 六大動詞，10天英語表達能力速成      　　介紹六大動詞：be、have、do、say、get、make， 　　教你用你早就會的簡單動詞，食衣住行玩，完整表達自己的想法、經驗。   　　問同事午餐哪裡吃？have lunch比eat lunch更道地

！ 　　like只代表喜歡？美國明星泰勒絲曾在致詞典禮上，提到了20次的like。 　　本書特別收錄like六大用法 ╳ 大明星金句 ╳ 獨創心情溫度計（第4天）。      　　◎ 職場、考試、生活，一定會用到的動詞   　　用圖像式記憶，教你從核心字義掌握，一學就懂！例如：   　　‧打開（關掉）電視，用open（close）？正確是：turn on（turn off）。 　　‧交報告怎麼說？你可以用turn in the report，或是submit the report。 　　‧take（拿） ＋ off（離開）＝請假： 　　I want to take two days off.（

我想要請假兩天。） 　　‧搭公車用get on、搭乘計程車則是用get into。 　　‧倒垃圾、外帶食物，都是用take out。   　　◎ 職場英文好好聊！疑問詞＆附加問句   　　只要用5W1H，就能輕鬆打開話匣子，跟別人聊不停！例如： 　　Who’s calling?（電話中，請問你是誰？） 　　Who will join us?（誰會跟我們一起去？） 　　When will the meeting start?（會議何時開始？） 　　還有3個聊天萬用句，教你提出邀約、建議、詢問意見： 　　What／How about、Why don't you、What if。   　　萬用句型公

式 ╳ 使用率破表的片語動詞 ╳ 文法急救包 ╳ 13首流行歌曲， 　　幫你立刻開口說，對方馬上懂。   名人推薦   　　歴任友達光電及台達電集團人資長／林瑞娟 　　自媒體創作者、TESOL認證ESL教師／倉庫的女人Claire 　　YouTuber、英語學習推廣家／Catherine 　　《通勤學英語》Podcast主持人／John老師 　　Ricky英語小蛋糕

cp值公式進入發燒排行的影片

渦輪葉片五軸精加工刀軸方向規劃之研究

為了解決cp值公式的問題，作者林恒健 這樣論述：

台灣從40年代的傳統工具機，到了60年代時陸續發展為二至三軸的電腦數值控制(Computer Numerical Control，CNC)工具機，至80年代開始發展三軸以上的多軸CNC工具機，現階段的五軸機的應用已相當成熟，並正式的投入生產的行列。使用CNC五軸加工，無疑的是未來製造業的趨勢，好比三軸CNC工具機取代了大量的傳統工具機一般。五軸加工使用者可以透過刀軸方向可改變的特性，可提高加工精度、製作高複雜性的工件、降低治具設計的複雜性、提高多面加工效率….等優勢。在電腦輔助製造(Computer-Aided Manufacturing，CAM)軟體方面，也由三軸提升至五軸，但是五軸加工遠

比三軸複雜，需要刀軸方向規劃，因此在CAM軟體廠商為了加工特定的工件，進行軟體的二次開發，降低使用者在刀軸規劃上的負擔，同時也提高整體效率，此做法是非常實用的，唯獨一個缺點，軟體廠商並沒有開放二次開發的後台。在未開放的軟體後台這個環境下，使用者是無法了解二次開發軟體對於刀軸如何規劃，此為阻礙台灣軟實力進步的絆腳石，因此本研究以五軸機指標性的渦輪葉片之精加工來探討，以開放式的方法進行從曲線的刀軸方向規劃，此方法可讓使用者對於渦輪葉片之從曲線製作有一依據法則，並成功的透過C#開發出渦輪葉片精加工的刀具路徑，完成整個渦輪葉片的精加工。

一體成型!輪針編織入門書：20個基礎技巧X3種百搭款式，輕鬆編出「Top-down knit」韓系簡約風上衣【附QR碼示範影片】

為了解決cp值公式的問題，作者金寶謙 這樣論述：

★30萬網友力推！韓國線上教育平台 Class101人氣No.1手作課程★ 上市即登「Yes24網路書店」百大暢銷總榜， 讀者評論9.5顆星，高評價推薦── 「最直覺式的輪針編織教學！」   　　慵懶時髦的高領手織毛衣、澎袖手織漁夫毛衣， 　　春秋季節的短燈籠袖拉格倫毛衣、舒適馬海毛開襟衫…… 　　多年來以「簡約時尚」風格廣受好評的超人氣編織老師金寶謙， 　　集結自身對「編織毛衣」的喜愛，以及多年來的教學經驗， 　　在本書中從基礎織法開始，帶你一步一步做出自己的專屬手織服！   　　相較於需要將各部位分開製作再縫合的一般毛衣織法， 　　金老師在編織上衣時，更鍾情於可以「從領口一路織到衣襬」

， 　　從上到下、一體成型的「Top-down knit」輪針編織方式。 　　只要利用輪針與毛線，學會下針、上針、分袖等基礎技巧， 　　反覆相同步驟就能完成，輕鬆體驗專注的編織樂趣！   　　本書以最容易上手的「拉格倫」、「圓育克」、「鞍形肩」三種款式為基礎， 　　利用簡單的線材、花紋變化，延伸設計出12種不退流行的百搭上衣。 　　同時刻意省略一般織圖上的繁瑣圖示，改以「一句一步驟」的敘述式呈現，  　　更能夠直覺看懂過程，並學會如何挑選工具線材、調整尺寸與織片密度的小訣竅， 　　即使第一次織衣服也能完成美麗作品，打造時尚又舒適的手作生活。   本書特色   　　特色1：從初學者角度切入，以基

礎織法延伸多樣款式。 　　本書中收錄包含高領毛衣、短袖針織衣、開襟衫等12款上衣，每款皆是以「拉格倫」「圓育克」「鞍形肩」三種簡單易做的版型為基礎，不需要複雜的織法，對新手來說門檻較低，透過上針、下針、加針、減針等編織最基本的技巧就能完成，也可以依照自己的尺寸輕鬆調整編織針數。   　　特色2：簡約時尚的百搭風格，不退流行的高CP值款。 　　毛衣也要穿出時尚感！相較於「難度高卻不實穿」的花俏款式，金老師更喜歡「簡單好看」的百搭基本款，織一次穿好幾年依然愛不釋手。舉凡俐落有型的育克縷空紋毛衣、單穿就吸睛的澎袖手織漁夫毛衣、風格獨特的厚編織紋開襟衫……都是金老師課堂上最受歡迎、人氣多年高居不下的經

典款。   　　特色3：以敘述式織圖取代圖示，更直覺的學習方式。 　　多年來在實體＆網路授課時，金老師收到許多學生反應：「織圖上的圖示好難懂！」「影片太快了來不及看！」因此為了讓大家更容易理解，並依照自己的步調學習，金老師在本書中首創純文字說明的「敘述式織圖」，只要按部就班一個句子一個動作，就能夠隨時掌握重點，輕鬆編織出完整上衣。   　　特色4：搭配影片示範加強印象，清楚掌握基本織法。 　　全書毛衣皆是以起針、收針、上針、下針等22個基本織法製作，金老師除了以詳細的圖文解說，也加碼收錄實際示範影片對照學習，從細節到整體流程更能清楚掌握。   台灣編織職人，誠心推薦   　　Mona。小b媽咪

的手作：「衣服一直是編織人最想織的作品，此書以淺顯易懂的敍述方式讓你輕鬆完成一件由上往下織的衣服，讓人驚喜。」   　　May32。就是愛編織工作室：「毛衣就是應該要織成這樣～本書有人的溫度與羊毛線的暖呼，不論是先進或初學的編織者都會喜歡的收藏。」   韓國讀者，強力好評   　　「從上而下的毛衣編織方式，可以從領口向下一次全部編完。由於沒有接縫，不僅容易製作，成品也非常時尚、舒適。」- s ****** s 　　 　　「即使是初學者，只要按照書中的步驟教學操作，都能夠完成出色的成品。」-무*개   　　「我認為這是市面上最親切、最直覺的輪針編織書了。」-ㅇ*ㅇ   　　「這是一本用途廣泛的書

！我大力推薦〜」- s ******** y

運用直交表優化卷積神經網路－以文字辨識為例

為了解決cp值公式的問題，作者張庭彰 這樣論述：

　　影像辨識一直以來都是機器學習的主流之一，傳統機器辨識與訓練，多採取人工特徵擷取法，然而運用此方法要找出強健的特徵去使模型學習處理數十百萬的資料是不容易的，隨著深度學習、卷積神經網路的開發，文字辨識已運用在日常生活各領域，但科學家對此機器的辨識速度與精準度的要求也不斷提高。　　本研究採用卷積神經網路程式為研究範例，透過田口品質工程的理念，尋找影響其品質特性之控制因子與變動水準數，製作L18直交表制定實驗順序，搭配Google Colaboratory軟體執行取得數據，依據實驗結果計算其S/N比，繪製出最佳化控制因子反應圖，其中以輸出層激勵函數採用Softmax，池化層為Pool_size(

2，2)，卷積層為Tanh，拋棄層為0.8，隱藏層激勵函數採用Elu，隱藏層神經元為256，訓練方式優化器為Adam，訓練方式準確率模型為Binary_Accuracy為最佳組合，最後進行確認實驗驗證結果，以最佳化組合平均值為0.9971，S/N比為-0.025，優於其他組合結果，確認該組合為最佳組合，為以供爾後研究人員做為參考。