華東理工大學學測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

沖刺名牌小學測試精練（英語）

為了解決華東理工大學學測的問題，作者張耀明（主編） 這樣論述：

小學，是人們接受初級階段正規教育的開始，是人生中的一件大事。提及小學，孩子一定向往已久；作為父母，在滿懷期待的同時必然也有一分隱隱的擔憂，怎樣才能讓孩子順利度過幼兒園到小學的過渡期？怎樣做好幼兒園所學知識與小學知識的無縫對接？因此，我們組織了資深幼教工作者和幼兒教師，根據《幼兒園教育指導綱要》和《小學新課程標准》的指導精神，緊扣學前兒童的心理和學習特點，精心編寫了這套《沖刺名牌小學測試精練》叢書。本叢書分為《語文》《數學》《英語》三個分冊，知識系統全面，幼小銜接緊密，體例編排科學合理，重點知識反復練習，針對性、實用性強。叢書題型新穎，版面美觀，圖文並茂，不但注重引導孩子掌握

相關的知識，還有利於培養孩子的學習興趣和學習習慣。本冊《英語》主題鮮明，內容豐富，兼具基礎、趣味等多方面特點。在題型多變的基礎上，與小學日常英語訓練緊密結合，充分引導和挖掘孩子的英語天賦，從而有效提高孩子的英語學習能力，是孩子入學必備英語練習的 佳選。本叢書可豐富學前知識，讓孩子輕松步入小學。衷心希望《沖刺名牌小學測試精練》能幫助孩子順利度過幼小銜接的關鍵時期，滿懷信心地迎接即將到來的小學生活，更加快樂、自信地成長！

華東理工大學學測進入發燒排行的影片

結合灰色系統理論和粗糙集的決策模型於教育測驗中之應用

為了解決華東理工大學學測的問題，作者何映霖 這樣論述：

本論文為提出結合灰色系統理論與粗糙集理論之決策模型 (decision model based on grey system theory and rough sets; DGR），藉由可達灰結構模型（reachable grey structural modeling, RGSM）計算出結果判斷決策屬性，解決粗糙集分析法中決策屬性，排除由專家主觀判斷的缺點。另提出兩種基於熵(entropy）值與閔考斯基距離(Minkowski distance）之灰關聯分析方法：熵型灰關聯分析法(the entropy localized grey relational analysis; E-LGRA）

及複合型灰關聯分析法(the complex localized grey relational analysis; C-LGRA）。透過計算各比較序列之熵值，得到各比較序列本身包含的訊息大小，以獲得各比較序列之重要性，改良灰關聯分析中參考序列的選取方式。本文提出DGR，應用於教育測驗中之應用貢獻，分析學生-問題表、問題-概念表等數據，透過可視化的結構圖，將學生分成不同的學習集群，確定各種學習成效，找出學生的迷思概念，藉以提升教育與學習成效。另外，本研究提出 E-LGRA與C-LGRA，應用於政府機關公務決策，經由熵值得到每個備選方案的重要信息，解決公務決策問題中的不確定性問題，並應用外部客

觀信息（熵）避免主觀判斷的不夠客觀，同時有效地幫助政府機關提出公共政策的最佳判斷，提升政府的行政效能。整體而言，DGR、 E-LGRA與C-LGRA，可應用於各種資料的分析研究，並可以協助分析決策的不確定性問題，對於教育測驗之應用可獲得分析決策功效，更可以有效地協助政府機關進行決策。