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一本速學!秒懂考試最常用錯的英文字：301個易混淆的大考核心單字一網打盡

為了解決線西天氣的問題，作者許皓Wesley,林哲宇 這樣論述：

單字背再多，用錯情境還是沒分數！ 本書幫你抓出考試最常搞混的英文字， 全民英檢、多益、高中升學考皆適用， 搭配近600則擬真／考古試題，搶高分必備本書！ 你是否知道── Probably、Perhaps、Possibly，同樣是「可能」，分別代表的發生機率是多少？ Beam、Grin、Chuckle，同樣用來形容「發笑」，各自是怎麼樣的笑法？ Alley、Avenue、Trail，同樣指「道路」，又分別是哪種道路？ 就算努力背了大量單字，但許多英文字有著類似的中文翻譯， 如果只以字面上的解釋去答題、寫作文，不懂正確的使用情境， 很容易表錯情、會錯意，害你鬧笑話、選錯答案！ 本書由「創

譯兄弟」多益學習專案講師許皓Wesley老師、大考單字達人林哲宇老師精選， 收錄100組易混淆共301個字詞，搭配豐富例句觀摩各字詞的使用情境， 並從英檢、多益、高中升學考等重要測試的考古題與模擬題庫中精選試題， 徹底弄清楚相似字詞的異同之處，熟悉正確使用方法、情境與時機， 讓你精準用字不出錯，抓出得分關鍵、寫出有深度文章！ ★本書特色 ◎分辨最精準：不只有例句，還有精選測驗題，從豐富的實戰句型徹底了解相似字的用法與差異！ ◎學習最有效：精挑大考高頻出現的100組易混淆共301個字詞，背多不如背精！ ◎追分最實用：書中測驗皆取材大考考古題與模擬題庫，抓出得分關鍵！ ◎用字最正確：從例句精通字

詞使用情境，精準用字寫出有深度作文！

線西天氣進入發燒排行的影片

以風速預測風力發電量-以彰工發電站為例

為了解決線西天氣的問題，作者蕭駿 這樣論述：

再生能源涵蓋風力發電、太陽能發電、地熱能、生質能…等等，雖然很廣泛但是其中以風力發電及太陽能發電是目前最為推廣的方法，尤其在離岸風力發電上投入龐大的資源。然而風力會隨著地區、季節及天氣上的不同而有差異，使得風力發電量的穩定度也受影響，這樣不利於整體用電的調度，若是可以藉由氣象的資訊提前預測風力的發電量，可使得電力調度更靈活。本文以彰化彰工風力發電站的發電歷史資料及氣象局彰化縣西觀測站的氣象資料為依據，利用線性回歸方式，建立風速與發電量的多項式關係，探討利用風速值來預估發電量，發現基本線性迴歸、二次方程式及三次方程式之間差別較大，而三次方程式到五次方程式差別較小，也可看出風速的三次方的確與風的

功率有關係。

2019最新版‧玩翻大高雄：有吃、有住、有玩、有逛、有買，樂事絕不漏接！

為了解決線西天氣的問題，作者篠方．一枚鄭絜心 這樣論述：

2019年最新版．高雄吃住逛買歡樂攻略 探訪道地小吃、遊逛最佳景點、採購內行伴手禮， 在地人也受用的吃住玩逛買介紹！ 　　按高捷及輕軌路線分區介紹， 　　讓想去高雄玩的人有行程規劃參考、 　　讓還沒排定行程的人心動馬上就能行動。 　　★來到高雄交通怎麼處理？ 　　全書所有景點、住宿點、店家均以捷運分區， 　　有地址、有交通指南， 　　無論是騎車、開車， 　　或是搭捷運+輕軌+單車， 　　在馬路筆直、四季都有好天氣的高雄， 　　交通一點都不麻煩！ 　　★來到高雄吃什麼？ 　　大高雄好吃的東西有很多，（小編保證超多！） 　　為您介紹的是在地人也去的好吃老店、地道巷內小店， 　　口味讚、保證不

踩雷！ 　　★來到高雄住哪兒？ 　　要有view的選港區高樓層飯店吧！ 　　要乾淨便宜的就找hostel吧！ 　　本書已將推薦飯店按捷運站分區， 　　排好景點再按預算挑飯店， 　　超方便！ 　　★來到高雄逛哪兒？ 　　要shopping？還是要看美景？ 　　已按分區編排的「逛點」， 　　免去爬文的時間， 　　就算不事先安排行程， 　　帶著本書邊看邊玩也能行！ 　　★來到高雄買什麼？ 　　出門玩耍必不可少的是特色伴手禮！ 　　哪裡買？買什麼？ 　　書中已有完整介紹不必再苦惱。 　　POINT！ 　　本書推薦有全新景點介紹， 　　帶著書、選一個好日子， 　　來去高雄玩吧！   編者簡

介 篠方．一枚 　　不斷、不斷地旅行，深刻了解自己在森羅萬象中的渺小、渺小……，小得僅剩下一枚。 　　在不同領域從事著行銷與文案的工作，激盪出了細膩、敏銳與觀察的詭異人格特質。流浪、冒險、深入各個原鄉部落，視為生命的文字不斷翻攪出新的天地！這一刻，更試著用影像，創造另一種映象人生。 鄭絜心 　　專業文字工作者 　　為兩岸知名兩性作家，文字作品風格流暢細膩，具有渲染力，並具有完整的邏輯脈絡，易於讀者閱讀。   前言／全新的高雄 Part 1 捷運紅線 小港站、高雄國際機場站 草衙站、前鎮高中站 凱旋站、獅甲站 三多商圈站、中央公園站 美麗島站 高雄車站、後驛站 凹子底站、巨蛋站

生態園區站、左營站、世運站 楠梓加工區站、後勁站、都會公園站 橋頭糖廠站、橋頭火車站、南岡山站 Part 2 捷運橘線 西子灣站 鹽埕埔站 市議會站 美麗島站 信義國小站、文化中心站 技擊館站、衛武營站 鳳山西站、鳳山站 大東站、鳳山國中站 Part 3 捷運輕軌 籬仔內站、凱旋瑞田站、前鎮之星站 凱旋中華、夢時代站 經貿園區站、軟體園區站、高雄展覽館站 旅運中心站、光榮碼頭站、真愛碼頭站 駁二大義站、駁二蓬萊站、哈瑪星站 大高雄地區年度盛事LIST 讀者優惠券 旅遊筆記   前言 　　六都之一的高雄，擁有八大港區，以及具有116座碼頭的國際商港。因這些優勢，近年來高雄市政府積極

地推展「進步高雄、宜居高雄、幸福高雄」。多項國際際性建設已陸續完工，如高雄展覽館、海洋文化及流行音樂中心、高雄環狀輕軌、港埠旅運中心，以及世界首座懸吊綠建築高雄市立圖書館總館。不同功能的建設都將高雄推向了另一番景象，使之成為「亞洲新灣區」。同時藉由與高軟園區、駁二文創特區的串連，結合成為文創、觀光與科技的新興都市。 　　捷運系統以三線（含輕軌）全長共51.4公里，橫縱整個高雄。高雄車站的新站（永久站，隸屬於紅線）已於2018年9月5日通車啟用，使捷運路線37個捷運站正式進入全面營運狀態。結合周邊捷運接駁公車、公共腳踏車租賃，以及已於2015年通車的高雄輕軌，更使得高雄運輸、觀光邁向一個極為便

利以及環保的階段。  

以多層感知器及徑向基底函數模式於臺灣地區空氣污染物濃度預測之研究

為了解決線西天氣的問題，作者温修培 這樣論述：

因應世界的快速發展，導致污染物大量的產生，而空氣污染物更是傷害人體健康的主要因素之一，其中空氣污染物容易受到天氣條件而所改變，故應用類神經網路預測空氣污染物濃度更是我們需注重的議題。本研究於臺灣選取7個地區測站(萬華、沙鹿、線西、台南、小港、台東及馬公)之2014~2019年空氣污染物(CO、NOX、O3、PM2.5及PM10)，且輸入變數為12項天氣條件進行模擬，以2014~2018年資料作為模擬組，2019年資料作為測試組，其中馬公測站NOX及O3污染物資料由於2019年數據量不足，故此測站此兩種污染物研究年分改為2014~2018。使用3種類神經網路模式分別為多重線性回歸模式(mult

iple linear regression, MLR)、多層感知器(multilayer perceptron, MLP)及徑向基底函數(radial basis function, RBF)模式進行5種污染物濃度預測，並以2種評估指標分別為決定係數(coefficient of determination, R2)及均方根誤差(root mean square erroe, RMSE)以判別3種模式之優劣。針對本研究結果，以模式而言測試組R2得知3種模式於南部測站(台南及小港測站)模擬結果明顯比較其餘測站較佳，模擬結果最差則為台東測站，其中O3污染物明顯相較於其他污染物模擬結果為最差，其原

因本研究並無把前驅物(NOX及HC)納入輸入變數，故導致此污染物結果為最差。最終經評估指標RMSE比較結果顯示，於模擬組最佳模式大多顯示RBF模式為最佳，測試組則為MLP模式，而模擬組及測試組均顯示MLR模式模擬結果為最差，其原因為空氣污染物及天氣條件均為非線性關係，故用MLR模式為線性關係模式導致模擬效果為最差，但MLP及RBF模式均使用非線性關係進行模擬，故有較佳之模擬結果，其中MLP模式比RBF模式更合適模擬臺灣地區空氣污染物濃度。