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【博客來獨家組合】多益高分攻略套書(全3書)+理膚寶水全面修護霜(40ml)

為了解決保濕成分的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　<4>國發音TOEIC聽力題型攻略模擬試題> 　　完全符合新版多益改制後聽力考題！ 　　美英/澳加4種腔調 + 掌握最新題型＝ 多益聽力就是你的得分區！ 　　本書規劃3大內容，幫你建立應考真實力！ 　　1. 美英/澳加4國口音切換 　　2. 擬真模式+自我評量2種測驗模式 　　3. 3回聽力模考實戰演練 　　缺乏練習環境，聽力測驗拿分困難！ 　　在多益考試中，最讓人覺得困難的應該就是聽力測驗。在台灣，由於缺乏英語聽說的環境，再加上傳統英語教學不特別著重聽力的訓練，因此，國人的英語聽力是比較薄弱的，再加上對題型不熟悉、單字量不足、練習不夠，以及不

熟悉各種英語腔調，因此害怕聽力測驗，想要拿高分就更困難了。 　　多語聆聽+逐題詳解，幫你挑戰聽力拿高分！ 　　本書針對改制後的多益聽力新題型，以系統化的方式帶領讀者從了解題型、解題技巧、準備單字到練習試題，穩固的建立起聽力測驗的應考模式。此外提供「美英」、「澳加」兩種語系切換，讀者可以在語系切換的過程中反覆聆聽並熟悉腔調的不同。並包含3回聽力模擬試題，並在每一題的後面就跟著解析，讓讀者馬上檢視自己答對答錯，隨時調整自己的作答技巧，一步步的讓自己的答題正確率提高。 　　<心智圖歸納聯想 TOEIC必考3000字> 　　單字背了這麼多，為何我總是記不起來？ 　　相信這應該是很多

學生的痛點之一。 　　尤其是在寫考卷的時候，總是覺得奇怪？ 　　明明我有看過"這個單字"，但就是想不起來！ 　　這個單字的意思是什麼？答案到底選哪個？ 　　別擔心！ 　　本書就要讓我們用心智圖聰明背單字！ 　　分類多益常考情境，系統化串聯相關字彙，以核心字彙為中心主題！ 　　舉例來說 　　我們從〔Inventory n. 庫存〕來說，延伸出了3個庫存相關單字： 　　1.  stock n./v. 存貨；儲備 　　2.  quantity n. 數量 　　3.  in bulk 散裝；大量 　　另外又往外延伸了其它常用字彙： 　　4.  out of stock 缺貨 　　5.  in

stock 有現貨 　　6.  shortage n. 短缺 　　7.  surplus n. 過剩；剩餘物；盈餘 　　#看心智圖提升記憶力，多益必考單字不忘記！ 　　每單元從一個核心字彙出發，運用情境聯想結合圖像記憶，平均看一張圖就能記住約10～15個以上多益單字，考前準備必備本書！ 　　①超有效—比爾蓋茲、哈佛高材生都在用的超效率心智圖學習法。 　　②超神奇—191張心智圖可記住3000個以上的多益字彙。 　　③超好學—生動的全彩圖解搭配用法解說，輕鬆學習無負擔。 　　④超加分—例句、試題皆依多益題型撰寫，考前衝刺拿高分。 　　本書主要是提供準備應考的讀者一個完整的資訊、全方位的學

習機制以及模擬試題的練習機會，因此規劃五大部分： 　　Section A 　　關於 TOEIC 多益測驗：在這個部分主要是介紹 TOEIC 多益測驗、測驗方式、考試題型、成績對照表，以及與其他檢定考試，如：托福（TOEFL）、IELTS、全民英檢（GEPT）的比較。 　　Section B 　　核心單字／片語：由於字彙是語言學習的基礎，認識一些實用的職場字詞，對於生活應用，或是在考場上獲取高分都相當實際。因此我們將此部分分成 General、Business（一般商務篇）、Office Issues（辦公室篇）、Financial Issues（財務金融篇）、Daily Life（日常生活

篇）等四大類，總共精挑細選了 400 個常見且實用的字彙及片語。另外，每個字詞都附有兩個符合商業情境的例句，可以讓讀者了解如何實際運用。 　　Section C 　　應考策略篇：這個部分以最精簡、有效率的方式以及系統化的分析，整理歸納多益測驗各大題的題型及應考技巧，並提供常考重點與解題秘訣。 　　Section D 　　模擬暖身篇：本書針對全新題型設計了兩回模擬試題，主要是提供讀者模擬練習的機會。在聽力測驗部分，首先必須要習慣各地不同的口音，而現行TOEIC 考試的聽力部分主要是以美、加、英、澳的發音為主，因此我們的模擬試題也特別聘請專業的錄音員來錄音，試著讓讀者習慣不同的口音，提供讀者一

個擬真的應考情境。 　　Section E 　　解析強化篇：這個部分主要是針對 Section D的模擬試題所作的解析。聽力測驗部分包含了聽力的題目、中文翻譯與解題技巧，以及協助讀者如何掌握關鍵字詞。而閱讀的部分，則包括翻譯、文法、句子結構等的分析說明。 　　<理膚寶水 全面修復霜40ml> 　　■ 人手必備萬用霜/修護霜推薦理膚寶水B5全面修復霜！ 　　■ 理膚寶水B5全面修復霜添加： 　　高濃度5%的維生素原B5，改善皮膚暗沉及乾裂，避免在皮膚上留下瑕疵。有效修復成分積雪草苷，有助立即舒緩皮膚乾癢、乾燥、泛紅、脫屑等問題。保濕成分雪亞脂補充皮膚必需的脂肪酸，推開後迅速吸收不

黏膩，成分溫和低刺激。 　　■ 理膚寶水B5全面修復霜嬰幼兒、敏感肌皆適用！ 　　■ 市價480元 　　■ 理膚寶水40ml乙瓶（效期2024.10.01）

保濕成分進入發燒排行的影片

沉香純露靜電紡絲面膜之研究

為了解決保濕成分的問題，作者朱登揚 這樣論述：

本研究利用靜電紡絲法製備面膜，以本實驗室學長做出吸水性最高的PVA／PCL共混纖維製作面膜，以及本實驗室製作之沉香純露，研究在不同添加物下，將純露與纖維膜結合成面膜，製作出其兼具抗氧化，保濕能力優良之配方。本研究會先製備靜電紡絲液，製備出吸水性佳但不具水溶性的纖維膜後，再將其靜置於不同配方純露之精華液，後再測試pH值是否符合衛福部要求之pH值限制，而後測試其穩定性及其抗氧化美白及保濕性質，可發現以純露做為基底液比水做為基底液抗氧化及保濕效果均有所提升。此外本文也會以實驗室做出靜電紡絲膜與市售面膜做吸濕保濕及滲透率比較，發現相比於商業化面膜，本實驗室製備的靜電紡絲PVA/PCL纖維膜有較高的滲

透率。本文之研究符合SDGs(Sustainable Development Goals,SDGs)之目標SDGs6.3使用生物可分解塑膠減少一般市售面膜基布一次使用產生之汙染以及SDGs15.9，取代傳統蠶絲面膜，以減少製造蠶絲面膜，而傷害蠶之生命，如此使用生物分解面膜進可達到不殺生恢復生態多樣性。

化粧品乳霜：功效性護膚產品之研發、製造及市場行銷

為了解決保濕成分的問題，作者WilfriedRähse,詹社紅 這樣論述：

　　★ 專為化粧品專業技術人員、化學家，工業化學家、化學工程師、皮膚專家所撰寫的書！ 　　★ 以獨特的產業視角描述該主題，並且提供電腦毒理分析軟體操作手冊及PIF建檔練習模版！   　　《化粧品乳霜：功效性護膚產品之研發、製造及市場行銷》將重點放在化粧品乳霜的組成結構與配方、生產過程、每種成分的功效，以及安全性考量。本書內容相當全面，包含化粧品的基本定義，並描述目前市面上皮膚乳霜的類型、最常被使用的主要成分以及組成範例。作者Wilfried Rähse是這領域的知名專家，他提供了估算製造成本的準則，並說明功效性安全評估的流程。   　　本書涵蓋有關皮膚穿透性與產品生產等

各個方面的資訊，也涵蓋使用的原料及包裝衛生等問題。此外，Rähse統整了歐洲市場重要的法律規範。文中討論了GMP優良製造規範與歐洲衛生工程設計組織方針。   　　這本重要的書具有以下特性： 　　․ 提供全面的資源，探索有關化粧品乳霜製造與市場行銷等各方面資訊 　　․ 提供該領域從業人員寶貴的指導意見 　　․ 涵蓋化粧品乳霜的配方、調製、生產與品質檢驗技術 　　․ 統整原料與製造成本、衛生與安全，以及法律規範等資訊 　　․ 本書由具有30多年業界經驗的作者所撰寫   　　誰應該讀這本書： 　　․ 產品資訊檔建置人員──內含產品資訊檔案建置指引、範本與建檔軟

體 　　․ 化粧品安全評估報告簽署人員──內含化粧品安全評估報告撰寫範本 　　․ 化粧品調製與從業人員──內含功效性化粧品調製配方與GMP優良製作規範

Mirau全域式光學同調斷層掃描術結合近紅外光拉曼光譜用於皮膚細胞之影像與頻譜特性分析

為了解決保濕成分的問題，作者游鈐 這樣論述：

米繞式全域式光學同調斷層掃描術(Full-field optical coherence tomography; FF-OCT)具有高解析度、低震動雜訊與良好色散補償優勢，可用來觀察樣本形貌與強度分布資訊，但無法得知該樣本的化學組成；近紅外光拉曼光譜儀則具備量測樣本內化學分子組成且低螢光影響與穿透深度較深等優點，但無法獲得樣本的微結構影像。因此將兩者搭配應用，量測體外(in vitro)的五種皮膚細胞，包括角質細胞株、基底細胞癌細胞株、鱗狀細胞癌細胞株、黑色素細胞與黑色素癌細胞株，可同時獲得細胞的微結構、亮暗分布以及細胞組成化學分子資訊。而在臨床應用上，為提高判斷精確度與速度，利用機器學習的

整體學習法進行演算與分類。 在in vitro實驗中，就FF-OCT三維影像上，發現癌細胞群的表面皆有明顯的突起，可能與其侵略性相關；在亮度上，角質系列的正常細胞表面較平滑且內部均質而較低。利用軟體半自動擷取出共283顆不同種細胞的三維資訊，含體積、致密度、表面粗糙度、內部平均亮度及內部亮度分布標準差，結果顯示後三項特徵，可以成為分辨癌細胞與否的良好指標，而平均亮度可用來區分出正常細胞中的黑色素細胞與角質細胞。對於癌細胞的分類仍可用致密度與體積的平均值做區分，但其標準差較大，無法成為良好指標，因此須搭配拉曼光譜儀。 在in vitro五種細胞株的拉曼頻譜中，顯現正常細胞的拉曼頻譜相較於癌細

胞標準差較大，其可能是生物特性所致，正常細胞不像癌細胞單種繁衍，可能存在多種變異。而癌細胞的頻譜標準差相對較小，且能與文獻對照幾乎相符。在600-2000 cm-1拉曼頻譜中，可用6根peaks與4組bands (Peaks: 746, 780, 857, 1024, 1063, 1209 cm-1; Bands: 925-946, 990-1010, 1088-1130, 1281-1302 cm-1) / 7根peaks與3組bands (Peaks: 854, 898, 1064, 1158, 1191, 1233, 1452 cm-1; Bands: 923-946, 1007-102

8, 1291-1336 cm-1)分別區分黑色素細胞癌對角質系列細胞癌 / 基底細胞癌對鱗狀細胞癌，因此在癌細胞分類上拉曼頻譜有較佳的表現。 藉由機器學習中的整體學習法進行分類，也能驗證以上所說。使用整體學習法中的決策樹分析法普遍有較好的分類效果，FF-OCT特徵在區分正常細胞與癌細胞可得準確度為85.9%，且在分辨正常細胞種類上可到達完全區分；而拉曼頻譜則是在分類三種癌細胞群上可達到完全區分。因此搭配FF-OCT與紅外光拉曼技術，並結合機器學習，可以很準確且快速的辨別五種正常與癌化皮膚細胞株，顯示此FF-OCT與紅外光拉曼光學技術搭配整體學習演算法可在皮膚科臨床研究與應用上成為重要的診斷

工具與方向。