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2023數學(A) 完全攻略：根據108課綱編寫(含111年統測試題解析)(升科大四技二專)

為了解決指數函數圖形絕對值的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎含111年統測數學(A)試題與解析 　　◎課綱主題分類‧完全對應評量範圍 　　◎藍字標示核心公式，考試必考關鍵 　　◎圖表輔助解題，說明破題方向 　　根據108課綱（教育部107年4月16日發布的「十二年國民基本教育課程綱要」）以及技專校院招生策略委員會107年12月公告的「四技二專統一入學測驗命題範圍調整論述說明」，本書期學生們能「結合探究思考」，培養核心能力。 　　本書內容之編寫是配合數學(A)命題大綱之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考

試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官

方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

指數函數圖形絕對值進入發燒排行的影片

情境式問題導向教學對高中生數學學習態度與學習成就之影響

為了解決指數函數圖形絕對值的問題，作者吳國銘 這樣論述：

本研究目的在探討不同的教學方式是否對高中生數學學習態度與學習成就造成影響，並探討高、中、低學習成就的學生在接受不同教學法之後，在數學學習成就的變化情形。本研究採用行動研究法，以一個高三社會組班級為實驗班，學生38人為研究對象，透過生活情境化的問題進行一學期的實驗教學。資料蒐集包括以段考成績、數學學習態度量表作為量化研究工具，輔以學習單與開放性問卷質性資料佐證。歸納分析結果，有以下結論：一、教學法改變的是認知層面，計算能力仍須倚靠大量練習。二、實驗班在全社會組從落後到居中，學習成就有確實提升。三、三個分組的學習成就進步幅度不一，以中分組進步最明顯。四、數學態度量表分數逐次提升，已達顯著差異。五

、影響學生數學學習態度的前三大因素，分別是：1. 老師的教學態度 2. 老師的教學方式 3. 考試分數與解題成就感

2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決指數函數圖形絕對值的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學乙試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學乙之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及

優惠活動

應用機器學習與時間序列建構總體需求預測模型－以某化工業為例

為了解決指數函數圖形絕對值的問題，作者陳彥翰 這樣論述：

需求預測為生產計劃中很重要的一部份，以個案公司為例，該公司產品約有二百多項產品，但每項產品之需求量皆不同，因此該工廠生產模式為先預測下一期某產品族之總體需求，再根據預測之總體需求，進行生產排程，進行物料需求規劃後，最終投入生產，屬於存貨型生產(Make-to-stock)。由於該公司所預測之下一期需求與實際需求有落差，導致主生產排程需要時常更動，也會導致物料需求規劃更動，造成人力上與時間上的浪費，因此本研究使用The Holt-Winters Method、季節性自我迴歸整合移動平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Mo

del; SARIMA)與支援向量迴歸(Support Vector Regression; SVR)進行預測，最終建立一支援決策預測系統。透過該支援決策預測系統，供高階主管作為總體生產規劃之參考，經由個案公司之數據驗證，The Holt-Winters Method於驗證集之平均絕對值誤差率(Mean Absolute Percentage Error; MAPE)為26.78%，SARIMA於驗證集之MAPE為58.20%，SVR於驗證集之MAPE為36.16%，該公司說明MAPE小於30%為可接受，因本研究所提出之支援決策預測模型中的The Holt-Winters Method MAP

E為26.78%，因此判斷本研究所提出之支援決策預測模型為可行。