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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)

為了解決機捷回數票的問題，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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國人出國東南亞旅遊知覺風險、知覺價值對重遊意願之影響

為了解決機捷回數票的問題，作者莊雅愉 這樣論述：

摘要 由於旅遊產品具有無形性的特徵，因此，各種風險可能在購買旅遊產品的不同階段產生，因此，研究者想了解旅客的特徵在知覺風險和知覺價值對重遊意願之影響。本研究針對曾去過東南亞旅遊的國人進行研究，探討一、旅客基本資料在知覺風險、知覺價值及重遊意願之間是否呈顯著差異；二、知覺風險和知覺價值是否顯著影響重遊意願。以網路便利抽樣法及滾雪球方式發放問卷。共發放350份問卷，收回有效問卷348份，以SPSS 22.0統計軟體作資料分析，分析方法有：描述統計分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、雪費法事後比較、逐步迴歸分析、相關分析。

本研究結果如下所示：（一）、「性別」、「學歷」、「年薪」在知覺風險、知覺價值及重遊意願皆無顯著差異。（二）、「年齡」在知覺風險方面並無顯著差異，但在知覺價值及重遊意願均呈顯著差異，其中31歲以下皆高於51歲以上。（三）、「婚姻」在知覺風險方面並無顯著差異，但在知覺價值及重遊意願皆呈現有顯著關係，其中未婚皆高於已婚有子女。(四) 在青壯年組中，若知覺風險和知覺價值同時預測重遊時，知覺風險中只有財務風險負向影響重遊意願；而知覺價值中以情緒價值的影響力最大，另外嚐新價值及附加價值亦顯著影響重遊意願。在中老年組方面，知覺風險只有身體風險與重遊意願有顯著關係；知覺價值的部分則是情緒價值有顯著影響。關鍵字

：知覺風險、知覺價值、重遊意願

人的行為：經濟學專論(上)(4版)

為了解決機捷回數票的問題，作者LudwigvonMises 這樣論述：

　　中華經濟研究院特約研究員 吳惠林 專文導讀 　　當今大多數大學裡，以經濟學為名所傳授的東西，實際上是在否定經濟學。 　　米塞斯——繼亞當·史密斯之後，最重要的經濟學家，其代表作《人的行為》被譽為意義最深遠的經濟學著作。他把經濟學納入社會哲學或行為通論的架構中來處理，與當代主流經濟學者所宗奉的凱因斯，把經濟學寄託於數學或統計學部門有所不同。這一差異，關乎他們個人學問造詣之深淺廣狹者，乃至關乎經濟學是否被確實了解者，其事小；關乎其影響於人類文明演化之分歧者，其事大。 　　經濟學絕不該遭到降格，關在教室和統計室裡，也絕不該留在少數人的圈子裡祕傳。它是人生和行為的哲學，關

係到每個人和每件事情。它是文明，和人之所以為人，必不可少的精髓。在此提到這個事實，並非在老王賣瓜、自賣自誇。今天把這個突出地位分派給經濟學的，不是經濟學家，而是所有的人們。 　　所有當今的政治議題，都涉及一般稱之為經濟問題的問題。在當前關於社會和政治事務的討論中，所有爭執都涉及行為學和經濟學的根本問題。每個人心裡都盤據著某些經濟學說。 　　和從前以為是哲學和神學研究主題的那些問題相比，哲學家和神學家現在對於經濟問題更感興趣。小說和戲劇現在也從某些經濟理論的角度處理所有人間世事，包括兩性關係。每個人都想到經濟學，不管他本人知不知道經濟學。在加入某個政黨時，以及在投下他的選票時，每位公民都必然

連帶地採取某個立場，看待一些基本的經濟理論。 　　(本書為上冊，收錄前17章，第18章至第39章收錄於下冊)  

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決機捷回數票的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。