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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)

為了解決距離公式的問題，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

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距離公式進入發燒排行的影片

應用IPA與IPGA分析韓式餐廳服務品質績效之研究-以兩餐板橋店為例

為了解決距離公式的問題，作者蔡宛儜 這樣論述：

本研究應用IPA與IPGA模式探討兩餐板橋店服務品質，問卷採用SERVQUAL原始量表逕行翻譯，透過立意抽樣，於110年4月到111年1月間，在兩餐板橋店發放500份問卷。研究結果顯示，以Wilcoxon檢定IPA與IPGA分析結果並無存在顯著差異。至於落在績效分析的低滿意度高重要性的象限因子，兩者中均有「舒適」、「儀容」、「一致性」及「了解需求」項目，反應出用餐環境過於擁擠，服務人員服裝不夠醒目，餐點與所提供的服務有落差，服務人員應能主動向用餐民眾解釋如何用餐。研究中雖然未能證實績效因子在IPA與IPGA的落點會有顯著的差異性，唯透過IPGA距離公式仍可找出優先改善的績效因子，有助於業者精

準投入待改善項目。關鍵字:韓式料理、服務品質、績效評估

高中數學必考公式酷搜本

為了解決距離公式的問題，作者孫唯洺 這樣論述：

跨版本‧總複習‧108課綱‧適用高一～高三 高中數學必考公式酷搜本 必考焦點超推薦   實戰演練超連結   搶分APP超學習 最好用的數學公式查找寶典，讓你一冊在手妙用無窮！ 想要考試 ，這樣準備就對了！！ 　　嚴選高中數學重要觀念與公式，清楚標出數A、數B、數甲與數乙出題範圍，主題式的編排，讓學習重點一目了然，秒懂公式定理，破解學習迷思，完勝高中數學就靠這一本！ 　　數學權威名師獨家彙整重點筆記 　　根據最新課綱，完整蒐羅出題頻率高的觀念與公式，貼心標示各主題重要度，幫助同學徹底理解、快速記憶，在分秒必爭的複習階段，提供最完善的懶人複習包。 　　考生最想要擁有的公式理

解秘笈 　　破除背公式迷思，改以邏輯思考方式來理解，透過觀念釐清的基礎以及試題的實戰演練，複習數學事半功倍。噓∼千萬別讓你的競爭對手知道這本書的存在！ 　　快速學習與複習查找的必備工具 　　整合新型學測與分科測驗考試範圍內的重點公式，強化容易忽略的條件與要素，讓您平時大小考與學測、分科測驗，都能隨時翻閱查找，針對不熟練的公式與概念加強鞏固，打造數學即戰力！ 系列書特色 　　酷搜寶典，獻給最Kuso的你們 　　高中，是許多人一生中最璀璨的時光，對於各門學科的學習強調融會貫通，而這些分散在各科當中的知識，就像散落的小珍珠，如果我們將這些珍珠串聯起來， 必將對學習起極大的推動作用。鴻漸文化為了

幫助同學提高學習成績和效率，精心編寫這套集重點整理與圖表歸納為一體的工具書，注重縱向與橫向的知識連結。 　　叢書中所列考點包含課綱公布的必修和選修內容，並根據同學理解、掌握知識的能力和水平，對各考點進行適當的拓展及深化。完全掌握學科能力測驗命題類型，協助分科測驗考試研讀複習，是各類組學生應變各項考試不可或缺的必備經典。 　　全書涵蓋坊間所有版本內容，以最具系統、最精簡、最邏輯的編寫手法去蕪存菁， 提供讀者最快速、最方便、最有效率的精讀。打破冗長囉唆的敘述，以大量歸納圖表，綜合整理、比較異同， 更將關鍵重點以顯著顏色標記，加深學習印象，最適平常查找與各種考前衝刺閱讀。

應用轉移學習模型於電力系統暫態穩定度評估

為了解決距離公式的問題，作者劉芝秀 這樣論述：

在電網擴展下，電網變得複雜同時供電需求增高，對於電力系統運作狀態要求越高。如果遇到停電或是線路故障導致經濟上造成損失。所以電力系統暫態穩定性評估顯得尤為重要。傳統電力暫態穩定性做法仰賴完整且準確的系統模型進行評斷，結果耗時長以及遇到外界干擾的問題會造成計算負擔，因此本研究藉由深度學習與轉移學習方法解決傳統電力暫態穩定度的不足。使用PSCAD來收集電力暫態穩定度數據與Python建構深度學習模型，本文探討深度學習中的卷積神經網路、長短期記憶與時間卷積神經網路，這三種神經網路應用在暫態穩定度上。遇到數據量少的問題，本文提出轉移學習來解決此問題，透過多種轉移學習算法並且得出其算法之準確性。本研究首

先將卷積神經網路、長短期記憶與時間卷積神經網路進行準確性與訓練時間的比較，由時間卷積神經網路92.32%的準確率和訓練時間短等結果勝出其他兩種神經網路。接下來比較轉移學習算法分成準確性結果與相對優勢結果。以準確性來說是以TrAdaBoost的精確度高、相對優勢(將準確度與訓練時間一同比較出相對性)則以MMD距離方法勝出。