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馬斯河谷煙霧污染事件     
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　　1930年12月3至5日，比利時列日市西部人煙稠密的馬斯河谷發生了一次嚴重的大氣污染煙霧事件。在事件發生的三天內，大霧籠罩了整個比利時國土，特別是位於狹長河谷地帶的工業區，由於氣溫逆增，霧更濃，工廠排出的煙塵及有害氣體與濃霧混合在一起，在近地層累積。據測定，當時大氣中的二氧化硫濃度高達25至100mg/m3。12月3日，霧最大，整個河谷地區的居民，有幾千人發病，症狀表現為胸痛、咳嗽、吐泡沬痰、繼而吐膿樣痰、呼吸急促，很多人嘔吐、噁心等。一周內有60多人死亡。12月5日以後，濃霧消散，未再有新病例發生。
抄件     
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把上級所發的公文複製若干份，送給有關單位作為參考的文件。
布拉格條件     
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　　對一體積繞射光柵而言，當入射光波長為λ，光柵間距為d時，只有當入射角度θ滿足2d sinθ＝λ之方程式時，其繞射光才會產生最大的繞射效益，而有最強的繞射光輸出，且繞射角度等於光入射角度。此關係式是首由英國物理學家W. L. Bragg在研究以X光繞射方法測定晶體結構時所導出，以波列保持同相而維持建設性干涉之現象，描述受到X射線照射時，晶體中原子平面間隔與在該平面產生最強反射的入射角之間的關係，稱為布拉格定律。此定律可用於任何類似週期性的結構，當入射光之情況滿足此定律時，即視為布拉格條件，例如對全像攝影底片進行影像重建時，由於實際的感光乳劑層具有有限厚度，故形成全像片的精細條紋實際上是一些以...
頭頭件件     
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每一樣、每一件。指一切。如：「頭頭件件都替你打點好了，快上路吧！」《朱子語類．卷二七．里仁篇下》：「聖人千言萬語教人，學者終身從事，只是理會這箇。要得事事物物，頭頭件件，各知其所當然，而得其所當然，只此便是理一矣。」
無條件     
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不附加任何條件。如：「無條件投降」、「無條件停戰」。
超文件標示語言     
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關鍵字中文關鍵字：超文件標示語言英文關鍵字：HTML 參考資料註1 林漢鴻/著。計算機概論，2008年初版，頁234-236。文魁資訊股份有限公司。相關教學資源請參考教育部數位教學資源入口網https://isp.moe.edu.tw/resources/search_result.jsp?st=all&keyword=%E8%B6%85%E6%96%87%E4%BB%B6%E6%A8%99%E7%A4%BA%E8%AA%9E%E8%A8%80
系統條件     
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系統條件(System conditions)目錄1 定義2 內容說明3 關鍵字4 參考資料 定義當代教學設計理論研究的最顯著貢獻是提出了學習有不同的結果，不同的學習需要有不同的教學條件。為學習設計教學，其宗旨在於安排促進學習過程展開和學習結果習得的教學策略。迪克的系統設計論、加涅的學習條件論、羅米索斯基的知能結構論、梅里爾的成分呈現論、賴格盧特的精細加工論、坦尼森的交互認知...
混合邊界條件     
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　　混合邊界條件有兩種不同情形：一種情況為物體之整個邊界，分成兩個或以上之區域，而在不同之區域上，給定不同型式之邊界條件。例如：在一段區域上，給定未知量本身；而另一段區域則給定未知量沿邊界法線方向之微分。另一種混合邊界條件為當未知量為兩個（或以上）時，此時在同一段區域內將有兩個（或以上）的邊界條件，若一個邊界條件為某個未知量之本身已知；而另一個邊界條件則為與另一個未知量沿邊界法線方向微分有關之量為已知者。以二維彈性體為例，考慮－∞＜x＜∞, y＝0 為此物體之邊界，若沿著x＜0，物體之 x 及 y 方向位移已知，而沿著x＞0的邊界，物體之 X 及 y 方向之曳引力已知，則此種邊界條件，為上述之...
學習條件     
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學習條件定義影響學習的內部與外在因素稱之為學習條件，蓋聶(Gagne,1985)。內部因素如先備知識、早期的經驗。外部因素如環境資源、學習環境狀態。Stage Theory Modle階段式理論由 Atkinson和 Shiffrin提出，認為學習從覺知到記憶的階段，乃處理訊息的過程。學習的歷程模板:課程與教學
自動文件分類     
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指電腦根據已有的分類法，對文件內容加以分析，或與分類法的項目內容加以比較，對文件自動賦與目標類號的過程和結果。其主要方法有語義分析法、語法分析法和統計法。
文件分類（document classification or text classification）是根據文件的內容主題，給定類別的工作。例如，新聞文件可按其報導的內容，給予「政治」、「外交」、「娛樂」、「運動」等類別。通常，這些類別都是事先定義或選定，以符合文件管理者的需求與期望。而給定類別的工作，傳統上都由人工閱覽文件後，給予適當的類別標示，若由機器自動執行，則稱為自動文件分類。文件分類是相當高階的知識處理工作。要將文件分類自動化，必須先整理出人工分類時的規則，電腦才能據以執行。然而，多數的分類工作，其分類規則通常難以用人工分析歸納獲得。因此，機器在做自動分類之前，還必須加以訓練，使其...