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另外網站【小二中文】認清結構助詞的正確用法分辨「的、地 - TOPick也說明：結構助詞附著在詞、詞組的前面或後面，表示句子的結構關係。 「的」 置於形容詞或修飾語後面，常見句式為「形容詞+的+名詞」。
這兩本書分別來自和平國際 和墨刻所出版 。
國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 黃意雯所指導 蘇于珊的 探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例 （2022），提出的得分辨關鍵因素是什麼，來自於認知師徒制、數位學習、學習成效、學習滿意度、自主學習行為。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 范欽雄所指導 吳姿靚的 一個基於深度神經網路用以偵測多種對抗網路生成的偽造影像之研究 （2021），提出因為有 生成對抗網路、深度學習、偽造影像偵測、離散傅立葉變換、對比式學習的重點而找出了 的得分辨的解答。
最後網站她上網求解傻傻分不清「的、得」，網推3招分辨法則補充：有名媽媽在網路上求助「的」和「得」的分別，不僅大人都難以團體服辨識，何況是剛學習中文的小孩，孰料，求救文曝光後，意外釣出網友的辨別.
致勝思維：從職場到人際，找出最短捷徑，永遠領先一步
為了解決的得分辨 的問題，作者PeterHollins 這樣論述：
心理學大師解析30個思維模型，讓你比別人思考得更快、更聰明、更全面！ ★有戰略地分配時間和資源，獲得最大的效益 ★洞悉數據背後的意涵，看見問題的根本 ★分辨出重要和緊急的事，建立優先順序 ★用概率思維預測未來 生活就是不斷地解決問題，想要成為解決問題的高手，做出的決策不但要正確，更要快速！ 人常常在不知不覺中掉入思考的盲區、陷入慣性思維，甚至憑著直覺做出重要決策。想要避免做出錯誤決策，就得掌握自己的思路是如何運作的。 思維模型是人行動的模式，影響我們做出的每一個決策。好的思維模型就像一張地圖，能指出明確方向，幫助我們避開死路與遠路，最有效率的思考方式
找出邁向成功的最短捷徑，讓你永遠快人一步。 本書介紹了30個思維模型，包括億萬富翁、國際公司CEO、奧運運動員、科學家都在運用的思考方式。依循這些模型建立新的思考習慣，無論未來遇上什麼狀況，都能迅速看透問題本質，做出最明智的決策，掌握高效祕訣。 ◇遇到事情總是優柔寡斷，因為猶豫不決錯失良機？ 多做可逆決策，提高行動力，從實踐中獲取資訊。 ◇成果不如預期，但不知道是哪裡出錯了？ 畫魚骨圖逆推潛在原因，澈底釐清影響因子。 ◇對未來發展沒概念，看不見下一步在哪裡？ 掌握貝氏定理，用機率預測未來，停止沒根據的胡亂猜測。 ◇面對過去沒遇過的新問題，想不出解決方法？
善用奔馳法七大技巧，隨機組合發揮創意，激盪全新解法。 ◇明明知道怎麼做，工作上卻總是小錯不斷？ 避免專家思維，練習像新手一樣思考，兼顧細節與全局。 ★文句清晰易懂，以簡單的例子深入淺出說明。 ★30個思考亮點，精選每章重點。 ★拆解每個思考步驟，從看待問題、解決狀況到如何達成目標，循序漸進邁向成功。 ★可應用場合廣泛，從日常生活、職場到人際，全方面提升自我。 好評推薦 Mr.Market 市場先生／財經作家 威廉／職場人際暢銷作家 張忘形／溝通表達培訓師 劉奕酉／鉑澈行銷顧問策略長 歐陽立中／暢銷作家、爆文教練 （依姓氏筆劃排列）
的得分辨進入發燒排行的影片
近日澎湖地區驚傳怪病，自中秋之後，接連有許多民眾反應身體大過敏，身上長出奇怪顆粒紅疹，主要出現在頸部、手臂等衣物遮不到的地方，且奇癢無比，受害民眾苦不堪言，紛紛赴醫檢查，導致皮膚科診所大排長龍。也引起網友熱議，有人推測是過敏、接觸性蕁麻疹、或是天氣過熱引起，更有人推測是水源及空氣受汙染等，致病原因眾說紛紜，疾管署也出動追查，建議蒐集患者照片與醫學中心視訊診斷，找出病因。
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澎湖衛生局表示，綜合看診民眾症狀及敘述，部分人員表示近日社區有毛毛蟲出沒，經詢問皮膚專科醫師看法，表示現行地區內的紅腫症狀像是丘疹樣蕁麻疹，此皮膚癢疹有可能因節肢動物叮咬，不排除是樹木草叢棲息的毛毛蟲、纖毛或寄生在季節性候鳥、家禽的蟎造成。
台灣黃毒蛾體毛造成的毛毛蟲皮膚炎
木木日安皮膚專科診所林昱廷醫師表示，日前也收治一名20多歲，剛從澎湖回來的女病患，一家四口到澎湖遊玩，卻沒想到只有自己一人出前出現紅、腫、癢的丘疹症狀。林說，觀察其疹子貌似常見的毛毛蟲皮膚炎。
林昱廷指出，這是一種由台灣黃毒蛾體毛造成的皮膚劇烈搔癢、紅腫等過敏反應。其體毛非常細微，因此仍可能穿透衣服，造成皮膚劇癢的反應。根據這次皮膚紅疹的分布與人群擴散的狀況，推測可能是因毛毛蟲體毛隨風飄散，進而造成群聚過敏反應。林說，相關案例在醫師群組引起熱烈討論，也有醫師反應，朋友及親戚在澎湖看到許多黃毒蛾蹤跡。
法國與澳洲都曾爆發過毛毛蟲皮膚炎
林昱廷說，法國與澳洲都曾經爆發過相似的疫情。在2001年澳洲雪梨的一間社區中心，過半的員工以及5%的顧客都有發生紅疹的反應。有趣的是，有的人周末離開當地去度假，症狀就會減輕；回來之後症狀又會浮現。該中心懷疑是某種昆蟲造成的影響，因此裡裡外外用殺蟲劑清潔了數次，但卻從未在社區中心找到疑似的昆蟲，且病人皮膚搔癢的問題仍然沒有得到改善，這樣的狀況持續4個月。最後在郵箱附近的一棵樹上，發現有許多黃尾毒蛾幼蟲的聚集，其後中心將樹鏟下移走，並徹底清潔該樹周圍的區域，才終止了整個狀況。
急性期可冰敷緩解
林昱廷說，毛毛蟲皮膚炎不會傳染，因蟲的毛中有毒素，當接觸到皮膚時，會發生類似接觸性過敏刺激反應，其治療方式以症狀治療為主，輕微者在擦了外用藥物約2至3日會緩解，慢則7日左右，太過嚴重則須以口服藥物治療。他也提醒，民眾若在急性期發生極度搔癢症狀，可冰敷舒緩。
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探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例
為了解決的得分辨 的問題，作者蘇于珊 這樣論述：
近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之
間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。
京阪神攻略完全制霸2023~2024
為了解決的得分辨 的問題，作者張淑婷・謝宸右・張洧函・墨刻編輯部 這樣論述：
後疫情旅遊資料最新版 全面採訪 X 更新第一手訊息 最完整、最詳實的京阪神玩樂資訊就看這一本 2020~2022年因疫情而停擺的日本旅遊，一直是心中最想回去的地方！ 不能去日本的日子裡，日本也因為觀光客銳減，導致供需不平，許多觀光為主的巴士路線及船班運休或減班，可喜可賀的是，今年後半年逐步鬆綁國門，現在日本也做好準備，要開始迎接後疫情時代的逐漸回籠的大批觀光人潮！ 擔心疫情後的所有改變嗎？ 就讓《京阪神攻略完全制霸2023-2024》做你回歸日旅的最佳伙伴！ ◎在地記者帶來第一手最新最夯資訊！ 《京阪神攻略完全制霸2023-2024》帶來京阪神最新的交通資訊、人氣的潮流景點，還有
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一個基於深度神經網路用以偵測多種對抗網路生成的偽造影像之研究
為了解決的得分辨 的問題，作者吳姿靚 這樣論述：
隨著科技日益進步，影像編輯軟體也越來越發達。使用者可以透過修圖軟體，輕鬆地更改影像資訊，且修改後的內容，僅憑肉眼無法分辨出真假；另外，由於機器學習的發達，電腦亦具備自動生成影像的能力，可以輕易地產生出實際上並不存在的內容，而讓人類無法察覺不合理之處，若此項技術遭受有心人士不當使用，將會造成嚴重的社會問題。未經授權就修改資訊的行為，我們稱為變造 (forgery) 或是竄改 (tampering)。通常會受到竄改的資訊，不外乎是文字或是圖片；相較於影像，文字的變造比較簡單，只需要改變或移動文字即可，而影像的變造，通常以合成居多。至於是否能被肉眼識破，完全依靠變造者的技術；但是，近年來，由於深度
學習技術大爆發，使得傳統的偽造影像偵測方式無法使用。這是因為現今的偽造影像完全由電腦生成，而實際上並不存在，遺憾的是，非編輯製作的偽造圖像不會留下任何篡改痕跡。使用生成對抗網絡(Generative Adversarial Network; GAN)是目前電腦生成影像技術中最常用的方法。生成對抗網路包含一個生成器與一個判別器；生成器的目標是生成出接近真實樣本的影像，而判別器的目標是將生成影像從真實樣本中區分出來；若判別器可以區分真實影像和偽造影像，則調整生成器的參數，直到判別器無法辨識偽造影像為止。本論文所提之方法分成兩個部分。首先，我們針對生成對抗網路所生成的真、偽影像分別做離散傅立葉變換；
接著，將轉換後取得的頻譜影像，輸入到深度神經網路進行模型訓練。為了提升模型的辨識性能，我們納入了對比式學習(Contrastive Learning)，使電腦直接學習真、偽影像的差別。於實驗的部分，我們選擇了用三種不同的生成對抗網路，稱為 DCGAN、CycleGAN 和 AutoGAN，來產生偽造影像。透過我們提出的方法來辨識此三種不同生成對抗網路的偽造影像，實驗結果表明，使用我們提出的方法來檢測三種不同的 GAN 影像，平均準確率達到99.10%，與訓練和檢測特定目標相比，我們的方法可以更廣泛地識別從不同來源生成的偽造影像。