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老師，請問這個怎麼念?超強英語單字記憶字典：過目不忘的4大自然記憶法，親子學習必備!小學生必學1000單字超解析!(掃描 QR code 下載學習MP3)

為了解決yy語音台灣的問題，作者金珠英 這樣論述：

　　過目不忘的4大自然記憶法，史上最強單字記憶字典 　　小學生必備的第一本英語字典&英語自學書 　　1.圖像記憶：右腦記圖像，左腦記單字 　　2.片語記憶：複習單字，了解字義 　　3.例句記憶：用句子練單字，加深印象 　　4.語音記憶：隨時收聽MP3，記發音，練英聽 　　★三大學習功能 　　◎入學前的英語認知 　　學齡前的孩子：將本書當作一般的讀物，隨著孩子的意願，讓他們自己翻閱，看看放大的主要單字，將插圖連結單字，在腦海中留下印象，為入學之後的英語學習打下基礎。 　　◎爸爸媽媽一起學 　　第一次接觸英語的孩子：爸爸媽媽可以帶著孩子一個一個認字，不一定要背單字，而是讓孩子透過看

單字，慢慢熟悉英語，自然而然地記住。 　　◎字典工具書 　　正在學英語的孩子：收錄教育部公布必備800 個單字，加上200 個最常使用的生活單字，可作為初學英語的孩子的第一本英語字典，內容豐富，足以應付學習需求。輕鬆但實用的內容，不會帶來學習的壓力感，孩子可用作查閱的工具書或自主學習的英語書。 本書特色 　　★小學生必學1000個單字超解析 　　◎視覺圖像聯想單字 　　搭配插圖，除了增加學習的趣味性，透過圖片連結文字，更可刺激視覺，將圖像深記腦中，讓圖文靈活轉換，見圖就可聯想到單字。 　　◎實際活用單字 　　每個單字會搭配一到多個例句與簡短片語，讓孩子不要只是硬背單字的意思，而是透過例

句、片語的運用，自然地真正記住單字，並能夠使用在例句。 　　◎主題式情境單字 　　根據不同的主題，搭配情境大圖，列出相關的單字。用熟悉的生活化場景，讓孩子能立即認出平日就常接觸到的各類人事物的英語單字。 　　◎簡易文法輕鬆記 　　穿插簡單的文法解說，包含相似字的用法比較、單字的延伸用法及同類字列舉等，動詞標示時態變化、名詞標示複數形式，讓孩子掌握基礎的文法概念。 　　◎友善閱讀的編排 　　將主要單字放大、加粗，孩子可以一眼馬上找到單字；寬鬆清爽的版面，讓孩子方便閱讀，沒有沉重學習的壓力感。 　　◎聲音引導記憶 　　附美籍錄音員錄製單字與例句的 MP3，跟著一起念，學習正確發音和腔調。隨

時隨地收聽，讓耳朵習慣英語發音，懂得發音就能拼寫單字。 　　★四種程度的學習進程 　　Stage 1  英語初認知：只讀主要單字和連結插圖，在腦海中留下印象即可 　　Stage 2  認字發音：單字結合例句，搭配 MP3學習，牢記字義與發音 　　Stage 3  看懂、能說句子：能將單字運用在句子中，搭配短片語，反覆跟著 MP3學習，直到能流暢念出句子 　　Stage 4  基礎文法能力：可記住名詞、動詞的變化形，掌握基本文法概念  

yy語音台灣進入發燒排行的影片

傳達品牌形象之代言人評選模式 -多準則決策分析

為了解決yy語音台灣的問題，作者陳永洧 這樣論述：

在疫情多變的情境下，多數廣告活動停滯，廣告業主必須思考相關資源配置以增加顧客信任與黏著度，因此評選各式代言人來傳達、提升品牌形象更顯重要。本研究首先透過文獻探討歸納出傳達品牌形象之代言人各評選準則，透過層級分析法，以利益、風險、成本、風險 (BOCR) 為主準則層，並建構十二項次準則，方案層則包含傳統名人代言、網紅代言、虛擬角色代言。專家問卷符合一致性檢定共18份，包含廣告業主8份、廣告代理商5份、廣告製作商5份，代表產業中的三種職業角色；並因應不同產品或許會影響代言人評選，而在問卷填答時針對廣告量較大的化妝保養品、3C產品、食品，請專家擇一類經驗最多的回答各準則相對重要性與方案評估，以評選

出最適合之品牌代言人。研究結果顯示，全體專家在傳達品牌形象之代言人評選模式上，主準測權重以「利益」權重最高，但不同職業角色稍有差異，食品類權重排序較不同於其他兩類。12項次準則中，廣告業者主以代言人「吸引力」權重最高，廣告代理商以產品「適配程度」權重最高，廣告製作商則以代言人「專業性」權重最高；化妝保養品、3C產品均以代言人「吸引力」權重最高，食品則以代言人「專業性」權重最高。方案層全體專家以「名人代言」排序第一，然不同職業別與產品別則因需求不同，在代言人評選排序偏好上有明顯差別。本研究最後提出分析與建議，供學術界與業界進行相關研究之參考。

搶賺趨勢的紅利：趨勢不是未來，而是「有人已身處其中，你還覺得匪夷所思」。掌握四種趨勢紅利，對手還沒領悟你已搶先

為了解決yy語音台灣的問題，作者劉潤 這樣論述：

　　「趨勢不是未來，是一部分人已身處其中，其他人還覺得匪夷所思的商機。 　　作者劉潤對趨勢的判斷，對每個人都有助益。」 　　羅輯思維創辦人羅振宇 　　◎生鮮電商只是引導同社區的大媽互動，就找到客戶，還解決庫存和物流的難題。 　　◎傳統西裝工廠怎麼做到「訂製西裝、成衣售價」？甚至7日交貨、快過網購？　 　　◎大型家電商海爾推行小微企業，讓員工都當老闆，反而加速產品開發。 　　這些傳統產業是如何轉型的？很簡單，因為他們都找到了趨勢的紅利， 　　流量紅利、社交紅利、創新紅利和全腦紅利，這四種紅利分別對應 　　通路、行銷、產品和組織領域的創新，更是與趨勢同步的關鍵。 　　作者劉潤為互聯網轉

型專家、前微軟戰略合作總監、富比士雜誌中文網專欄作家， 　　他認為，很多企業明明盡全力轉型，成果卻差強人意， 　　主要是因為忽略了以下四種紅利： 　 　　◎零售的邏輯，就是不斷尋找新流量紅利： 　　‧電商的流量紅利正在消失，淪為傳統零售： 　　早期電商少、能分到的流量大，所以能賺流量紅利，現在競爭者眾，流量紅利 　　已經消失。今後想賺到流量紅利，該怎麼做？ 　　你得利用自媒體、社群宣傳：像是支付寶問世之初為了推廣，就找網紅顧爺 　　做「猜題拿口令搶(現金)紅包」活動，就快速普及了線上支付。 　　你也可以搞會員制，沒有海量流量卻有購買量；切忌用業配文或業配視頻。         　　‧利用社群

和口碑，小商家不用吸引大流量，會找到客群和流量： 　　現在只有14%的人還會相信廣告，有90%的人都相信朋友推薦， 　　所以，社群會讓你獲得第一次流量，而口碑就是獲得二次甚至不斷重複的紅利。 　　口碑經濟正推著電商從規模經濟變成單客經濟， 　　廣州匯美服裝的案例告訴你口碑宣傳怎麼擴散。 　 　　◎口碑怎麼來？你得發現新的社交紅利： 　　‧產品要多好，顧客會自己找上門？答案是： 　　你的東西得好到使用者忍不住在自己的社群網站上分享。 　　你能否得到一篇能轉傳分享幾十萬人、上百萬人的文章視頻或開箱文？ 　　日本馬桶沒有在大陸做廣告，但在中國賣了數十萬組，就靠鄉民自發「分享」。 　　小米手機、大疆

無人機，也是用這招。 　　‧產品行銷化、智慧財產（IP）通路化，是實現社交紅利的基礎： 　　傳統廣告能激發購買衝動，但不一定能帶來直接銷量。品牌如何變成銷量？ 　　微信公眾號「凱叔講故事」的故事告訴你：不紅了的主持人怎麼轉成網紅， 　　然後把自己變成品牌發行商品，一天能賣出一萬多本書。 　　◎創新紅利──特別是流程、使用者體驗創新： 　 　　‧你可以從四個方面想怎麼賺取創新紅利： 　　麥肯錫是這樣分類的：基礎技術、工程技術、流程、使用者體驗，四種創新。 　　不過，大部分行業的前兩種創新不易取得，像是小米就轉進流程創新，規模 　　做到比工程技術創新的華為還大，但最利害的競爭力出在使用者體驗的

創新…… 　　你可以參考騰訊、紅領西服、樂視手機怎麼做。 　　◎組織先進化，才賺得到趨勢紅利： 　　 　　‧全腦紅利：孵化那些不安分的靈魂： 　　員工不再是小螺絲，家電廠海爾推行「人人創客」，把幾萬員工變小微企業， 　　每個小企業都有自己的三張財報。每個人都是老闆，反而能加速產品開發。 　　本書完整剖析小米科技、華為集團、必要商城……等率先掌握四大紅利，從自家房間、社區、鄉鎮工廠做出幾億生意大放光彩的案例。四個紅利，12個方法，是這個時代所有人的必修課。 推薦者 　　世紀奧美公關副總經理／張裕昌 　　晨興資本董事總經理／劉芹 　　著名財經作家／吳曉波 　　「羅輯思維」創辦人／羅振宇 　

　「混沌大學」創辦人、「中歐創業營」發起人／李善友  

設計與實作一個AI稻草人

為了解決yy語音台灣的問題，作者林佑威 這樣論述：

台灣早期靠著農業打下經濟基礎，隨後工業化帶來的衝擊，以及農村勞動人口老化，預估未來 10 年將有 11 萬名農民因高齡化退場。而近年因工資成本上漲，且年輕人不願返鄉接手務農工作，使得我國農業產量逐漸減少。因工業 4.0、AI 人工智慧以及智慧農業的興起，為傳統需大量人力投入的農業開創轉型契機。近年來人工智慧技術以井噴式大爆發，自從 AlphaGo 擊敗世界棋王，成功的吸引了大量的關注，手機的語音助理、人臉辨識，自動篩選新聞與商品等等都是人工智慧的初體驗。台灣最大的農作物為水稻，每年約生產 200 萬公噸稻穀，台灣每年每人約消耗 45 公斤白米，稻米為國人的主食，稻穀成熟時經常引來成群的麻雀覓

食，如果不加以驅趕，將造成無助農民的損失。農民不堪其擾，想出各種驅鳥方式，像是傳統稻草人，但是不是效果不佳、無法持久就是成本過高。經研究鳥類屬於敏感動物，對於光影變化與光線反射超級敏感，最近農民發現雷射筆發出的強光是非常有效的驅鳥工具，可以用來代替鞭炮，不但成本低使用也方便。但是使用雷射筆驅趕鳥類，必須長時間守候在稻田邊，人力也是一大負擔。本論文基於人工智慧深度學習技術，利用 Tensorflow 為基底的高階語言Keras 套件來建立深度學習的類神經網路架構，以 2019 年 Google 所推出的EfficientNetB1 CNN 模型使用 Transfer Learning 技術建立類

神經網路，實現辨識麻雀位置的功能。將訓練後產生的 Float32 .h5 資料格式模型量化成Int8 .tflite 資料格式模型，在經由 Coral 編譯軟體「Edge TPU Compiler』將模型轉換成 INT8 edgetpu.tflite 資料格式模型，即能再 Google Coral Dev Board上進行快速離線圖片辨識。 本論文資料分為 3 大類，分別為畫面中含有 1、5 和 10 隻麻雀，每一大類內含 9 小類，將圖片畫面平均分成九宮格每一宮格表示 1 小類，辨識麻雀位在圖片的位置，每小類資料為 900 張稻田以及麻雀的照片來訓練模型。AI 稻草人規劃驅鳥功能由 3 顆

120 度廣角網路攝影機擷取麻雀影像(目前使用 1 顆)，應用邊緣運算技術將麻雀圖片傳入 Google Coral Dev Board 進行離線預測，之後將預測結果傳入 Arduino UNO 驅動伺服雲台轉動，同時發送電位訊號控制繼電器啟動雷射光，達到掃射麻雀所在位置，有效的驅鳥效果。