《卷一最後提醒》
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連續工作三十小時,頭先恰左兩個鐘only,眼唔係好打得開,可能會有d錯漏,煩請體諒,感謝。
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———總論———
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1、 文體:議論文機會大於記敘文,因為是參照過去趨勢,2011年《二十四孝圖》2013年《說誓》、2015年《論趣》、2017年《跑道》、2019年《傻子奴才聰...
《卷一最後提醒》
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連續工作三十小時,頭先恰左兩個鐘only,眼唔係好打得開,可能會有d錯漏,煩請體諒,感謝。
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———總論———
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1、 文體:議論文機會大於記敘文,因為是參照過去趨勢,2011年《二十四孝圖》2013年《說誓》、2015年《論趣》、2017年《跑道》、2019年《傻子奴才聰明人》。但不清楚是否會出文化散文,如余秋雨的《文化苦旅》之類的。不過我與學生這個星期操練了四份閱讀,兩份記敘文,兩份議論文,有看拆題應該無事。其餘的,就沒辦法,各安天命了。都唔好覺得一定出邊種閱讀篇章,做過我四份閱讀,睇曬拆題就應該無事的。
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2、 篇章:有機會是兩篇+一篇文言文。如果是這樣,請先做範文→文言文→其餘時間都放係白話文就得.
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———範文———
→《師說》:擇師準則、寫作緣由、對比論證
→《逍遙遊》:有用無用、精神價值、社會反思、問及快樂與否
→《廉頗藺相如列傳》:人物之形象,可能與《論語》並讀,問及其中人物是否符合仁人君子之形象。
→《念奴嬌·赤壁懷古》:可能會問及,如何以反襯手法描寫蘇軾老大不成之情,且問及其如何釋懷消極之情。
→《月下獨酌》:問及其中一句詩詞符合擬人化,問及情感變化,問及釋懷消極之情。
→《聲聲慢》:如何用意象抒發情感、前後如何呼應、情感與時間變化、問及燕子、黃花、梧桐意象之運用。
→《山居秋暝》:問及如何反用典故,以抒發出世之情。
按:其他範文依舊需要溫習,只是之前出過,未必會翻炒而已,但學習為求包底,絕對需要溫習。而之所以要溫習《山居秋暝》和《念奴嬌·赤壁懷古》,乃是因為2018年問得太簡單,而《念奴嬌·赤壁懷古》在樣本試卷問過而已。
按2:自己的學生記得要溫習,十二月和一月的範文貼題整合,為大筆記的頭幾十頁,溫習曬歷來試卷整合已然好足夠。
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———題型———
1、分段題目:可以從轉折字眼、時間、地點、情感、或者段落句去分段。議論文就從關聯字句、相同主題、問題作為分段依據。記得用「倒推法」。
2、描寫題目:多數為間接描寫,如襯托,如不可肯定可以寫間接描寫。
3、情感題目:記得要確切字眼,不可以長句子大包圍,2-4字就可以了。
4、性格特質:也是確切字眼,不可籠統包圍,自己心中想象是正面、負面,還是中性的。
5、改寫題目:則可以從文意表達、修辭效果、呈現情感入手
6、結構作用:過渡、承上啟下、鋪墊、呼應,要帶出如何運用此手法。議論文曾經出過結構內容題目,會考年度考起好多人,而我都同大家練習過,素以唔驚恐。
7、標題作用:統合全文、文章線索、情感抒發、文意升華。
8、結合全文:必定要引用文章、帶出主要內容或事件,且記得引用完畢用加以分析,才能高分。
9、修辭作用:(描寫手法、抒情手法屬於寫作手法)、比喻、借代、重複、排比、設問、反問。
10、人生階段:平平無奇→受人尊重→潦倒
11、語言節奏:慢、快、不快不慢
12、比喻題型:謹記得找到本體、喻體,多數都在文句前後位置
13、三式判斷:沒有提及先係無從判斷,部分正確屬於錯誤、完全正確先係正確
14、比較題型:謹慎記得比較意識,A的優勝處在於xxx,解釋之。與之對比,B則相對效果較差,在於xxx。兩者相比下,A比B,在於xxx。
15、行文風格:辛辣諷刺、語帶幽默、款款深情。
16、文言文作答時注意詞性,如名詞、動詞、形容詞。記得要翻到最後一版,係2012年時好多人miss左最後一題。
17、大多是以不同文化派別以寫文,例如儒家之入世,道家之出世,或是佛家,如不明白可以思索一下,自己所讀的範文篇章是否與之應合,即使不應合在問問題之中也會帶出文化流派。
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———做卷步驟———
1、 先做範文
2、 再做文言文
3、 最後白話文
甲、 先速讀一次,睇標題、間低每段的人、事、物、情。議論文就用前中後法間低所有論點先。
乙、 分唔到,可以先跳過,做左後面先,後面幫助理解,調轉翻來做分段,效果更佳。
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——最後建議——
1、可以今日做做議論文的PP,如2010、2011、2015、2017、2019年度的文章。
2、 不用寫出來,用腦設想一次,之後再對下考評報告就得,或者無就直接上去google打「中國語文考評會會議」,睇睇marking算。
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加油,祝大家旗開得勝。
論文題目重複 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
【🙋♂️ 學員提問】#統合分析工作坊
如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿,其步驟、流程、障礙為何,以及該如何克服?
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👨🏫 從無到有,完成一篇 meta analysis 的論文,整個完整的步驟包含:
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1. 找尋適合的題目
2. 適當文獻的搜尋與整理
3. 萃取結果變數
4. 製作圖表(quality assessment table、forest plot、funnel plot 等)
5. 按部就班開始撰寫
6. 尋找適當的投稿期刊
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初學者也可寫出一篇很好的 meta analysis ,只要 #臨床意義足夠,論文被接受的機會就很高。
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Meta analysis 過程並不複雜,常見困難包含:資料萃取,不知道哪些才是有用的資料;統計相關用語不熟悉,文獻搜尋時不知道關鍵字如何設定;進行研究的途中,已經有類似的論文發表時該如何轉彎,將自己的研究成功發表。因此,如何避免走冤枉路,建議可以多聽有經驗的作者分享。
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至於如何克服,實際上仍需要自己多嘗試,熟能生巧,重複這樣的過程,才知道如何避免重蹈覆轍。不過就算準備充足,面對不同類型的研究,仍會面臨很多挑戰,即使看似走了冤枉路,也可能是將來下一篇成功的助力。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
起步真的不難,PGY 課後發五篇統合分析論文的課程!
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🗣️ 學員回饋
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「正如課程所言,新思惟不浪費大家在假日特意前來進修的寶貴時間,從進行 meta-analysis 在真實世界可能面臨哪些困難與歧視談起,再擴及研究題目的發想與設定、搜尋文獻與取得原始資料的眉角、複習統計概念、破除常見迷思。更重要且難得的是動手實作,這樣的教學法對我而言,正可幫助我克服對於軟體操作的恐懼!」
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「自學 meta-analysis 中過程頻頻受挫,自然而然就和操作困難劃上等號,而新思惟就像是衝刺班,透過老師們循循善誘佐以活潑生活化的舉例,過往的統計難題瞬間茅塞頓開。課程內容更是提綱挈領,完整闡述一篇文獻如何產出,從主題發想、搜索文獻、段落撰寫順序及撰寫細節,學習到很多技巧,超級受用!」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
論文題目重複 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的最讚貼文
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。
人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」
這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。
例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:
● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。
MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。
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想知道文章對 GPT-3 的原理、隱憂的討論,歡迎試用島讀的 1 元訂閱方案:https://bit.ly/3myOL0D
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更多人工智慧內容:
[Podcast] 從邊緣挑戰雲上的人工智慧|特別來賓耐能智慧創辦人劉峻誠(公開)
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蛋白質的 50 年難題|AlphaFold 遙遙領先|諾貝爾獎在望(會員限定)
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論文題目重複 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
💁♀️ 非醫學系出身,也想在SCI 發表?
我的博班第一學期,可說是什麼都不會,但我很清楚目標,就是必須要有至少 2 篇 SCI 的期刊發表。
當我最近起草第一篇必須獨力完成的投稿文,這才發現,問題不是出在英文書寫,也不在題目或是樣本蒐集,而是我不知道「遊戲規則」。
所謂的投稿,能被接受的文章需要具備哪些基本條件,碩博老師會教。但是,他們畢竟是學霸了,他們好像不太懂我們這種初來乍到學術殿堂的黃毛丫頭問題在哪……
🎯 論文起手,足見高下。
「我知道我犯了跟大家一樣的錯誤,就是會重複寫廢話,這些廢話是因為我們心虛,想要充實文章份量,但是又無話可說,所以寫了一些廢話。陳一銘老師確實含蓄的點出這個問題,並教我們重點在哪,要寫什麼才不會失焦。」
「好險上課後我發現自己可怕的審美跟排版是不受歡迎的,而在新思惟課程中,我學會了怎樣的圖表規劃才顯得專業,才能讓審稿人開心舒服,少走冤枉路。」
#會寫又肯教的老師非常珍貴
復健科吳爵宏醫師、放射科蔡依橙醫師,與你一樣的世代,超過 100 篇 SCI 發表經驗,給你最實用的建議。
#沒有門檻的研究入門課程
不限醫師背景,不限研究資歷,沒有擋修問題,實作統計讓完全無經驗者也能上手,並在「您自己的電腦」實際完成,製成可投稿數據圖。
#解鎖人生第一篇SCI論文的成就
SCI天天有,新思惟的研究課程,已協助眾多校友拚出人生第一篇 SCI paper,2020 年發表數更是屢創新高,最高單月 77 篇!
🔸 1/30(六)醫學論文與寫作工作坊
➠ 零基礎也不怕,研究入門首選。
➠ 論文架構也能套公式,沒基礎也能快速成功發表!
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