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APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決java程式練習的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

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元宇宙及自然語言處理應用於虛擬英語學習環境

為了解決java程式練習的問題，作者吳家慶 這樣論述：

在傳統的教育中，都是老師在課堂上教導英文，學生都只能跟著唸英文，但是實際上這樣缺少的是練習口說，雖然已經有實體的英語教育機器人，但是受到近年來COVID-19影響，許多學校都被迫停課，導致學生長時間被迫待在家中，或是只能透過遠距教學來進行授課，雖然線上授課能夠讓學生看的到老師以及教材，但是學生卻缺少了練習英文口說的機會，若是在實體教室上課，還可以與同學之間進行練習，或是透過英語教育機器人進行教學，讓學生可以對開口說英語產生興趣，但是在遠距教學時無法透過這種方式進行教育，所以本研究結合了元宇宙，將實體的機器人移植到手機APP上，讓學生在家也能體驗到與機器人進行英語口說的練習，也能讓原本不敢開口

說英語的學生因而產生興趣。 本研究主要分為APP端、自然語言處理端、網頁顯示端，APP端主要用於接收語音，並將接收到的語音傳送至自然語言端處理，處理完畢後會將結果回傳至APP端以及網頁顯示端，自然語言端主要是使用Rasa作為語意分析，並透過flask來建立自然語言處理伺服器，網頁顯示端主要用於顯示元宇宙的虛擬環境，使用的是Node.js來開發，以及可以進行互動的機器人，之後再將畫面顯示於APP端。未來可以結合更多不一樣的教材，在APP中就可以讓學生學習到各種不一樣的課程。

APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!

為了解決java程式練習的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 　　本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

應用於機器人的情境式英文對話機器人

為了解決java程式練習的問題，作者施冠成 這樣論述：

近年來，台灣英語水平在全國非英語母語國家逐年下滑，主要原因為大部份學生很少主動學習英文，對學習英文產生焦慮感。本研究提出一個將自然語言處理應用於機器人的情境式英文對話機器人系統，讓學生再練習英文對話的同時還可以與虛擬和實體機器人互動，消除學生在與人進行英文對話的所帶來的緊張感、焦慮感及不安達到提升孩童開口說英文的意願，這不僅能訓練孩童開口說英文，也可以同時訓練閱讀及聽力，進而達到提升英文能力。系統架構分為 APP 端、自然語言處理端、網頁顯示端、以及機器人端，透過圖文並茂的方式進行情境式英文對話。然而，在過去語言機器人在語言模組精確度低且訓練上意圖與實體提取上錯誤過多。本研究為解決以上問題，

使用一套開源學習框架-Rasa，利用五種語言模型進行預訓練，5 種模型如下: GPT2、BERT、DistilBERT、XLNet、RoBERTa，分別觀察這五種模型的 Intent loss、Entity loss 以及正確率的表現狀況。經過實驗發現，意圖與實體丟失過多的主要原因為在一個意圖中有標記的實體與無標記的實體相同過多，這樣會導致語料模型裡的實體與有標記的實體會衝突到及語言模型實體無法準確預測。經過實驗之後發現使用 DistilBERT 進行預訓練比其他四個模型精確平均度還高，替整個文本意圖預測成功平均提升至 99.59%以上。