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2023愛情運完全攻略：星座、紫微、塔羅、女神卡、愛情魔法……你的愛情，有解方!

為了解決宇宙 行星 英文的問題，作者艾曼達Amanda,魯道夫,馮少龍,Liliane,小修 這樣論述：

聽說你的桃花還沒來？來了卻不是很乖？ 最強中西占卜名師群來拯救你了！   Amanda｜專業占星・塔羅師 ◆ 十二星座最強愛情榜單・究極解析 ◆ 從塔羅看你的愛情難題 魯道夫｜AOA國際占星研究院創辦人 ◆ 以占星看穿整體社會脈動 ◆ 2023年四大關鍵字 馮少龍｜國際專業占星師協會APAI會員 ◆ 2023年上半年重大星象解析 ◆ 從女神卡預見你的愛情劇本 Liliane｜新紫微斗數領航人 ◆ 紫微妙算，愛情危機變轉機   特別企劃： 占卜師都在想什麼？他們喜歡去哪裡？ 占卜師的未來地圖   2023年，冥王星進入水瓶座，劃時代的巨變即將來到； 加上火星逆行、金星逆行輪番上陣，

爭執、衝突、不安、焦慮每日如影隨形。 我們該如何在動盪的世界，找到命中注定的那個人， 並讓牽起的手不再鬆開？   世界越快，感情越要慢下來，緩緩復盤，細細拆解， 別擔心，宇宙中都是智慧，幸福的祕密現在就握在你的手中。     【內容囊括星座、紫微、塔羅、女神卡、愛情魔法！】 是我嗎？桃花終於來了嗎？！ 十二星座最強愛情榜單   居家常備！所以我跟他到底合不合？ 十二星座伴侶配對排行榜   有狀況？爆炸之前先拆彈 紫微妙算2023年感情有狀況的4星座＋8組合   愛情戲碼怎麼演先告訴你，不看沒機會了！ 從女神卡預見你的愛情劇本   情侶不吵架指南 從月亮星座看見彼此的核心需求   溫故而知新，

為什麼這兩年我這麼慌？ 2022～2023星象解析   療癒自己的占卜測驗 打開幸福大門的療癒水晶測驗 接納自己的花草占卜愛情測驗   吸引真愛？除了真誠還需要一點魔法 增強愛情能量的茶飲 芳療師的戀愛小教室 【個人運勢搶先看】 牡羊座 愛情運：控制欲大增，容易因金錢產生衝突 今年課題：是時候正視你的用錢習慣   金牛座 愛情運：對感情與伴侶有嶄新的體會 今年課題：改頭換面，創造新的形象吧   雙子座 愛情運：感情穩定的時刻，想結婚了？ 今年課題：也差不多該理財了吧   巨蟹座 愛情運：迎接美好緣分，出門是第一步 今年課題：做自己情緒的主人   獅子座 愛情運：面臨抉擇，先思考自己想要什麼

今年課題：慎選合作夥伴   處女座 愛情運：桃花將在休閒場合中出現 今年課題：深入拆解焦慮的根源   天秤座 愛情運：清空自己才能容納新戀情 今年課題：順應變化，調適心態   天蠍座 愛情運：事務繁忙，感情需要加溫 今年課題：別被資訊給淹沒了   射手座 愛情運：長輩催婚壓力大 今年課題：平衡事業與感情   摩羯座 愛情運：感情穩定，安心踏實 今年課題：整理朋友圈   水瓶座 愛情運：金錢觀不同帶來摩擦 今年課題：感情要用感性來談   雙魚座 愛情運：夢中情人降臨 今年課題：想創業不妨先走出舒適圈

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深度學習於星系團成員之應用

為了解決宇宙 行星 英文的問題，作者劉承翰 這樣論述：

星系團成員星系的判斷對於星系演化、星系團質量和宇宙學等研究至關重要。在過去的二十年裡，已經有好幾種星系團成員星系的判斷方法被開發了。一般來說，有三種方法，第一是基於星系顏色與亮度的方法，例如紅序列(red sequence)；第二是基於紅移的方法，研究人員透過直接測量星系的光度紅移(photometric redshift, photo-z)或光譜紅移(spectroscopic redshift, spec-z)來判斷我們與該星系的距離，第三則是基於機器學習(machine learning, ML)或深度學習(deep learning, DL)，直接進行星系團成員星系的判斷。近年來，基

於機器學習或深度學習的方法為光度紅移及星系團成員星系的判斷帶來更高效率且更好的結果。但是，這些研究都是基於大量的光譜能量分布(spectral energy distribution, SED)的資訊，也就是說，多波段，這些研究人員通常使用五個以上的波段。在我們的研究當中，我們想要知道，利用兩個波段及非SED的資訊，例如星系的表面亮度或是形狀，是否能夠得到與其他紅移估計與星系團成員辨認相關研究相當，或是更好的結果，同時，我們也設置了一系列的深度學習實驗來了解怎樣的來源，前景或是背景星系，會對星系團成員星系的辨認造成影響。我們的研究結果顯示，使用兩個波段及非SED的資訊在紅移估計上得到可與其他研

究可相提並論之結果，我們模型的均方根誤差(root mean squared error)大約為0.08，而平均絕對誤差(mean absolute error)大約為0.06，且光學波段(V band)對於紅移的估計相對重要。在星系團成員星系的判斷上，我們得到70 %的ROC下面積(area under receiver operating characteristic curve, AUC)，前景星系對於星系團成員星系的判斷會造成問題，以及利用不同視線上速率(line-of-sight velocity)來限制星系團成員星系的範圍並不會對結果產生影響。除此之外，我們透過比較利用深度學習以及

利用預測的紅移，這兩種方式在星系團成員星系的判斷上得知，利用預測的紅移來判斷星系團成員星系是不可能的，因為預測紅移的模型誤差比星系團的紅移範圍還要大。在深度學習模型方面，我們發現到利用適當數量的資料訓練多層感知器與卷積神經網路的混和模型(hybrid MLP-CNN model)，通常能夠得到較好且較穩定的結果，這樣的結果顯示讓深度學習模型同時學習物體的特徵數值及結構是較好的訓練策略。

玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!

為了解決宇宙 行星 英文的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：

用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！      　　將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 　　是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 　　關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 　　如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！   　　日本字

源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 　　專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 　　無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 　　或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 　　本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 　　因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 　　所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！   　　★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個

全領域通用字首， 　　再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 　　理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 　　若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 　　最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 　　而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 　　再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 　　例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： 　　ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr

ophy〔營養狀況〕   　　首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 　　便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 　　接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 　　更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！    　　★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 　　將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 　　即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 　　然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 　　作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽

象意涵以圖像化表現， 　　亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 　　例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 　　如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 　　但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 　　讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 　　以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。  　　 　　★ 文科人也需要的理科英文單字！ 　　舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，

　　因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 　　但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， 　　nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 　　在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 　　而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 　　於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 　　如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 　　由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 　　 　　此外，本

書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 　　但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 　　即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 　　若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 　　漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。 　　

以移動式星象館進行星象教學之成效研究

為了解決宇宙 行星 英文的問題，作者張宏彰 這樣論述：

本研究運用美國STARLAB公司出產的充氣式星象帳篷，它具備輕鬆移動搬運、能快速組裝拆卸、人力需求較低的幾項特點，俗稱為「移動式星象館」做為教具。透過本教具可以模擬當天夜晚以及四季星空的特點，讓使用者能在短時間內，實際體驗及觀測到星空的變化，用以達到認識星空運作之目的。本研究採「單組前後測」實驗設計的方式，以問卷調查法進行研究成效的評估，意即在教學前、後進行測驗，用以比較並檢驗教學是否具有成效。研究對象以國立自然科學博物館於2022年舉辦之寒假天文動手做大補帖研習之四、五年級，共78名學生進行教學實驗。研究實施的過程，即在學生參與「移動式星象館」教學前，先進行星象教學知識的前測，瞭解學生對星

象概念的認知程度；而後進行「移動式星象館」體驗教學，再以相同測驗卷做為後測。進而分析教學前、後，學生對星象概念的認知是否有所差異，用以檢驗教學成效。研究結果顯示學生參與「移動式星象館」教學後，學生學習星象教學的學習成就具有顯著進步（t = -5.581，p < 0 .000***）。可推論「移動式星象館」的體驗教學對學生學習星象具有正面的影響。