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You can tell的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單
You can tell的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Leruste, Mark寫的 Imposter to Impact 和Ferruolo, Jeanne Zulick,Mwilelo, Ndengo Gladys的 Each of Us a Universe都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺北科技大學 應用英文系 洪媽益所指導 陳以聖的 瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析 （2021），提出You can tell關鍵因素是什麼，來自於詞頻表、字彙涵蓋量、語料庫分析。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 宋昇峯的 以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值 （2021），提出因為有 急性缺血性中風、電子病歷、功能復原後果、機器學習、敘述式臨床紀錄、自然語言處理、風險模型、預測的重點而找出了 You can tell的解答。
Imposter to Impact
為了解決You can tell 的問題，作者Leruste, Mark 這樣論述：
When you talk about yourself and the work you do, what message do you convey? Do you tell your best story and show your most authentic self, or do you undersell your talents and fail to sell your strengths? Too many of us feel like imposters, playing down our achievements, failing to do our brill
iant ideas justice. Many of us are simply too afraid of what people might think or say if we showed up as our authentic selves in public and shared our true stories. Countless brilliant ideas will never see the light of day because people are too timid to truly be themselves. It doesn’t have to be
this way. This book will help you get comfortable with being yourself in public, accept who you are, and celebrate every part of you and your story - even the scary bits. No matter where you are on life’s journey, no matter what your experience or background, you can learn a simple framework to tu
rn your myriad of experiences into a powerful, engaging, and clear origin story that people will connect with, remember, and want to share with others on your behalf. From hiding your talents to glowing in the dark, this book will help you tell your story with confidence.
You can tell進入發燒排行的影片
The Reapers' Game has finally begun! NEO: The World Ends with You is out today on Epic Games Store! Available now at https://www.epicgames.com/store/p/neo-the-world-ends-with-you
Sheeple of Shibuya, the time has come for you to join Rindo, Fret, Nagi and Minamimoto in their fight for survival!
It was just another seemingly ordinary day in Shibuya-but not for Rindo. He could tell something about the city felt different. He soon finds himself caught in the telekinetic crossfire of a psychic battle unfolding in the Scramble Crossing. And before he can catch his breath, a girl with an ominous aura appears before him and welcomes him to the so-called "Reapers' Game."
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瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析
為了解決You can tell 的問題，作者陳以聖 這樣論述：
本研究旨在運用語料庫軟體Antconc和AntWordProfiler來分析小說《瘋狂亞洲富豪》的字頻表和字彙涵蓋量。研究中使用了幾個語料庫，包括《瘋狂亞洲富豪》的電子文本，全民英檢字表（GEPT）、新通用常見字表（NGSL）、新學術詞匯列表（NAWL）和BNC（英國國家語料庫）/COCA（當代美國英語語料庫）的字表，進行數據分析和比較。本研究中調查了四個研究問題。(1) 小說《瘋狂亞洲富豪》的高頻字彙有哪些？(2) GEPT中級和中高級的字表在小說《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？(3) 小說《瘋狂亞洲富豪》中哪些字彙至少在整本小說中重複出現了12次？它們是否也是LTTC頒布的GEPT中
級和中高級字表中的常用單字？(4)探討兩套不同的字表，即NGSL和NAWL，BNC/COCA字表，分別在《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？主要研究結果簡述如下。首先，小說《瘋狂亞洲富豪》的前100個字彙的分布是32%的實詞，62%的虛詞和6%的縮略詞。第二，GEPT中級字表只提供了小說《瘋狂亞洲富豪》6%的字彙涵蓋量（94%未在字表中找到），GEPT中高級字表在目標小說中提供了9.1%的涵蓋量（90.9%未在字表中找到）。第三，有1217個字彙在小說《瘋狂亞洲富豪》中至少重複出現了12次。在《瘋狂亞洲富豪》中至少出現12次的字表和GEPT中級字表之間有114個重疊字（字彙涵蓋量：9.4%），
與GEPT中高級字表之間有76個重疊字（字彙涵蓋量：6.2%）。本研究中相當低的字彙涵蓋量表明，這本小說對中級（B1）和中高級（B2）英語學習者來說算是困難。最後，2801個NGSL詞和補充字表對整個目標小說的字彙涵蓋量達到了82.97%。至於《瘋狂亞洲富豪》中BNC/COCA列表的字彙涵蓋量，在5000至6000個詞族中能夠達到95%的涵蓋量，而在10000個詞族以上時，涵蓋量達到98%。如果英語學習者想要理解這本目標小說，他們的字彙量至少應該達到BNC/COCA所列表的5000-6000個詞族左右，才能有足夠的理解力，而超過10000個詞族才能有理想的理解力。針對研究結果，透過五個以教學為
導向的觀點，進行了相關討論。分別是(一)《瘋狂亞洲富豪》適合高階以上的英語學習者。(二)英語虛詞習得的重要性。(三)背誦GEPT字表對真實英語習得的限制。(四)專有名詞在英語教學中的重要性，以及(五)基於語料庫的閱讀材料分析對英語教學的價值。此外，對未來語料庫應用於課堂情境和數據驅動的學習方面，亦提供了教學上的暗示。最後，則是陳述本研究的局限性，和對未來研究提出建議。
Each of Us a Universe
為了解決You can tell 的問題，作者Ferruolo, Jeanne Zulick,Mwilelo, Ndengo Gladys 這樣論述：
A heartfelt middle grade from Jeanne Zulick Ferruolo about two girls who go on an adventure to the top of a mountain, and learn about each other, themselves, and the magic friendship can bring, perfect for fans of Katherine Applegate and Barbara O’Connor.What do you do when you’re facing the impossi
ble?Ever since the day when everything changed, Cal Scott’s answer has been to run--run from her mother who’s fighting cancer, run from her father whom she can’t forgive, and run from classmates who’ve never seemed to ＂get＂ her anyway. The only thing Cal runs toward is nearby Mt. Meteorite, named fo
r the magical meteorite some say crashed there fifty years ago. Cal spends her afternoons plotting to summit the mountain, so she can find the magic she believes will make the impossible possible and heal her mother. But no one has successfully reached its peak--no one who’s lived to tell about it,
anyway. Then Cal meets Rosine Kanambe, a girl who’s faced more impossibles than anyone should have to. Rosine has her own secret plan for the mountain and its magic, and convinces Cal they can summit its peak if they work together. As the girls climb high and dig deep to face the mountain’s challeng
es, Cal learns from Rosine what real courage looks like, and begins to wonder if the magic she’s been looking for is really the kind she needs. Each of Us a Universe by Jeanne Zulick Ferruolo is a glowing story of friendship, inner strength, and what happens when the impossible becomes possible. J
eanne Zulick Ferruolo is the author of A Galaxy of Sea Stars and Ruby in the Sky, which earned two starred reviews and which Booklist called ＂quietly magical.＂ She is also a volunteer with IRIS-Integrated Refugee & Immigrant Services (irisct.org) in New Haven, Connecticut. She lives in Ellington, Co
nnecticut, with her family. Ndengo Gladys Mwilelo is a refugee from Democratic Republic of Congo. As an Ambassador with IRIS-Integrated Refugee and Immigrant Services (irisct.org), she does speaking engagements throughout Connecticut. She also volunteers with IRIS. She is a graduate of Central Conne
cticut State University and lives in New Haven with her family.
以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值
為了解決You can tell 的問題，作者宋昇峯 這樣論述：
中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病
人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式
區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。