模英文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

全球在地化在英語檢定測驗的體現：「全民英檢」

為了解決模英文的問題，作者 這樣論述：

　　「全民英檢」為教育部補助財團法人語言訓練測驗中心（LTTC）研發的英語能力檢定測驗，自開辦至今已迄二十年，為目前臺灣除入學考試外最大規模的在地英語測驗。因「全民英檢」在地化本質及與臺灣教育發展的連動關係，檢視其發展歷程可一窺過往二十年臺灣社會及教育的脈動。本書以「全民英檢」發展的時空背景切入，佐以文獻探討，進行多面向的回顧：（1）研發理念、架構及效度研究過程與結果；（2）與臺灣社會、教育情境之交互影響；（3）未來的挑戰與展望。本書將有助於了解「全民英檢」的發展與影響，並提供兼具理論與實用性的評量研發指引。

模英文進入發燒排行的影片

適用於不同情境之車牌影像辨識之評估研究

為了解決模英文的問題，作者李建滬 這樣論述：

近年來自動辨識技術愈發成熟，已成功運用在各種不同的領域，其中車牌辨識系統，能夠協助需要大量識別車牌的場所管理車輛，如平面停車場能過透過車牌辨識系統，減少人力支出及加快車輛進出速度，避免車輛大排長龍的情況出現；也能幫助警方在處理交通事故及追蹤可疑車輛時，不需浪費過多時間，觀看監視器錄影畫面，達到減少人力支出及節省時間的功能。雖然車牌辨識系統，現在已經大量運用於各個智慧停車場，但仍有一些缺點，如光線不足及角度歪斜等問題，使辨識率下降。使用深度學習的車牌辨識系統，透過神經網路取出車牌字元位置後，透過另一個神經網路或文字辨識軟體，辨識車牌字元。本研究透過YOLO在照片上找出車牌字元位置，同時辨識車牌

字元，其優點是只需一個訓練模型，就能完成車牌辨識。接著透過比對各種不同YOLO版本，再找出所需訓練時間較少及辨識率最高，最適合用於車牌辨識的YOLO版本，再就此版本，調整訓練照片旋轉角度，找出適合多方向檢測車牌的角度。