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進階外語越南語篇(隨書附作者親錄標準越南語朗讀音檔QR Code)

為了解決中華電信ap的問題，作者TrầnThịHoàngPhượng 這樣論述：

　　★國立政治大學外國語文學院「高教深耕計畫」，展開外語學習的里程碑！   　　《進階外語  越南語篇》緣起 　　國立政治大學外國語文學院自民國108年起執行教育部「高教深耕計畫」，以教育部「北區大學外文中心計畫」完成之基礎外語教材為基底，賡續推動《進階外語》，目的在能夠提供全國大專院校學生更多元學習外語的自學管道。本書《進階外語  越南語篇》為本計畫之進階教材，並為確保教材之品質，進階教材皆由2位匿名審查人審核通過。   　　教材除內容力求保有國立政治大學外國語文學院實體課程一貫之紮實與豐富性之外，也強調創新實用與活潑生動。進階課程為針對具語言基礎者量身打造，深入淺出，不論是語言教學重點

如字母、句型、文法、閱讀、聽力等，或相關主題如語言應用、文化歷史介紹、日常生活等，皆以活用為目的。   　　本套教材除可供自學，亦適用於國內大專院校、技職學校、高中AP課程，甚至相關機構單位，期望能提高語言學習成效，並將外語學習帶入嶄新的里程碑。   　　★進階教材的主題內容多元實用又豐富，讓您能全方位認識越南語！   　　《進階外語  越南語篇》總共有12課，除了選用一般生活實用的主題，如「家庭」、「工作」、「娛樂」……等，又加入濃厚的越南文化色彩，如「名勝景點」、「信仰」，力求把生活實用與傳統文化思想融合於學習當中。12課內容如下：   　　第一課  健康 　　第二課  家庭 　　第三課 

學習 　　第四課  工作 　　第五課  娛樂 　　第六課  疾病 　　第七課  時裝 　　第八課  名勝景點 　　第九課  婚姻 　　第十課  信仰 　　第十一課  房地產買賣服務 　　第十二課  運動   　　★6大架構的扎實內容，讓您完全掌握該課主題，全面活用越南語！ 　　 　　每課內容皆包含了「課文」、「會話」、「語法」、「練習」、「測驗」、「寫作」等6種結構，聽、說、讀、寫面面俱到。此外，在「課文」、「會話」之中更挑出其中生詞，讓您了解內容得心應手不害怕。 6大結構如下：   　　1.課文：針對該課主題，先有一長篇文章，除了可提昇越南語的閱讀能力之外，同時還能了解越南的相關文化。在文

章之後，提供「讀後思考問題」，測驗對文章的理解程度。最後再羅列出本篇文章的生詞，讓您確實把握文章內容。   　　2.會話：在長篇文章之後，針對該課主題建立一則情境會話，有記者訪談，也有面試、看病、同儕聊天，以及台灣人與越南人的交流等，內容生動活潑，彷彿身歷其境，加強越南語會話能力。在會話之後也有補充相關生詞，建立會話中的實用單字量。   　　3.語法：學習外語中最頭痛的語法內容，用最深入淺出、易懂的方式說明，配合數句例句，讓您輕鬆記憶語法內容，學習語法不再是苦差事。   　　4.練習：每課都有各種練習，包含看圖填空、重組句子、造句等，複習語法內容，加深生詞印象，扎穩越南語根基。   　　5.測

驗：每課測驗為先從音檔聆聽一篇文章，再根據文章內容回答是非題和填空題，幫助您打造越南語環境，同時訓練聽、寫能力。   　　6.寫作：學習外語，較少有機會練習寫作文章。但當越南語已進入B1-B2的進階程度，提昇寫作能力也變得刻不容緩。每課皆需要針對主題寫一篇六百個字以上的文章，讓您不僅習慣越南語寫作，並同時能活用所學主題的相關越南語，達到學以致用的成效。   　　您已經學完越南語的A2程度，正在尋找可以銜接的B1-B2教材嗎？《進階外語  越南語篇》是一本扎實、有系統、全面、多元的進階越南語教材，絕對符合您的所需！   本書特色   　　1.國立政治大學外國語文學院「高教深耕計畫」，多元學習越南

語的B1-B2進階教材。 　　2.內容實用豐富的12大主題，結合語言學習與文化內容，拓展越南語學習的新風貌。 　　3.從課文、會話、生詞、語法、練習、測驗到寫作，全面強化聽、說、讀、寫的越南語實力。 　　4.隨書附正常語速的越南語朗讀音檔，掃描QR Code下載好方便，隨時聆聽，增強聽力的同時也能跟著說出一口流利的越南語。

中華電信ap進入發燒排行的影片

辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統

為了解決中華電信ap的問題，作者鄧有成 這樣論述：

本篇論文中，通過嵌入式系統(embedded system)實現深度學習(deep learning)，設計辨識與計數的系統，提出了追蹤車流以及人流的計數方案。本論文分成三部分，第一部分，通過神經運算棒加強的深度學習做目標辨識，目標物件為道路常見的交通工具，車子、以及行人，第二部分，建構了目標追蹤法，依據在視訊流的連續幀中，比較已知目標和新出現目標之間的歐氏距離，持續追蹤目標到檢測區或消失。第三部分，在螢幕上設置感興趣區，當目標的辨識及追蹤完成後，系統會根據閥值進行資料處理。本篇論文的研究貢獻如下:1. 耗費低成本且易部屬多數做深度學習運算皆仰賴運算能力較高的 CPU 以及顯示卡，嵌入式系統

售價低廉且體積小，使用免費的 Python 進行程式編譯。2. 節省人力取代人力在街頭使用計數器。3. 有效辨別目標目前道路計數方法是使用車輛通過路面下安裝的感測器，但此方法無法辨識通過目標的種類。4. 流量數據取得流量數據，整合大數據，為智慧化城市和物聯網發展作貢獻。關鍵字:目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。