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知識貓星球

喵星人

11/09 11:32

「請再說一次」英文怎麼表達?各種場合的禮貌用語與實用例句總整理!
在日常交流中難免會有聽不清楚或需要對方重複的情況,禮貌地請別人「再說一次」英文該如何表達呢?本篇文章將分享七個常用的英文句型,幫助你根據不同場合選擇合適的表達方式。
1. Can you say that again?
你可以再說一次嗎?
⇨ 這是最直接的說法,適合一般會話中使用,語氣禮貌且不過於正式。
• 例句:Sorry, I missed that. Can you say that again?
抱歉,我沒聽清楚。你可以再說一次嗎?
2. Could you repeat that, please?
你可以重複一次嗎?
⇨ 用「Could」使句子更禮貌,適合用於職場中與同事或客戶的正式場合。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you repeat that, please?
我沒完全聽清楚。你可以再說一次嗎?
3. I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
⇨ 此句型特別適合會議中使用,帶有禮貌且語氣正式。
• 例句:I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
4. Would you mind saying that again?
你介意再說一次嗎?
⇨ 使用「Would you mind」能使語氣更委婉而禮貌,在與上司或重要客戶交談用這句話準沒錯!
• 例句:Would you mind saying that again? I want to make sure I understand correctly.
你介意再說一次嗎?我想確認我有聽清楚。
5. Could you clarify that, please?
你可以解釋得更清楚一些嗎?
⇨ 當你不僅僅需要對方重複一次,而是希望他解釋得更清楚時,可以用這種表達方式。
• 例句:I’m not sure I fully understood. Could you clarify that, please?
我不確定我有完全理解。你可以解釋得更清楚一些嗎?
6. I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
⇨ 這是稍微輕鬆的說法,適合在與熟悉的同事朋友交談時使用。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
7. Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
⇨ 這句話中帶有歉意,有點像是因為自己不小心恍神沒聽清楚,導致需要對方再說一次。
• 例句:Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
學會這些英文表達句能幫助你與他人溝通表達更加流暢!
喜歡我們的文章記得加入關注,一起提升英文實力!🙌
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104學習精靈

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11/15 12:57

【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程:AI線上課程、AI實體課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜,幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源,快速掌握AI技能。
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本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具,特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具,來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
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5分鐘輕巧學:圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
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往在產品企劃及開發上,所面臨到的難以解決的疑難問題,在未來都有機會利用AI工具進一步改善,取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用,並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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知識貓星球

喵星人

10/25 18:00

除了 Goodbye,還可以這麼說!9 句常用的「掰掰」英文表達一覽!
和同事說再見有沒有除了 Goodbye 更合適的說法?想要表現出輕鬆的氣氛可以用 Until next time 或 Catch you later,分享九句談話結尾常用的「掰掰」,快看下去吧!
1. Goodbye
• 解釋:正式的告別
• 例句:Goodbye, it was nice meeting you.
再見,很高興認識你。
2. Bye
• 解釋:這是一個輕鬆的道別,可能會有再次見面的可能,但語氣比較隨意
• 例句:Bye! See you around!"
再見!有機會再見面!
3. See you later
• 解釋:想表達出有意再次見面,就用這句話吧!
• 例句:See you later! Let’s catch up soon.
待會見!我們很快再聯絡吧。
4. Take care
• 解釋:這句話帶有關心和祝福,表達出珍重再見的感覺
• 例句:Take care, have a safe trip home.
保重,回家路上注意安全。
5. Have a nice day
• 解釋:祝福對方今天愉快,真的想再約見面可以加入 See you next week 具體再見面的時間
• 例句:Have a nice day! See you next week!
祝你今天愉快!下週見!
6. Catch you later
• 解釋:這句話很隨意,是朋友之間的再見,通常會用在口語或親近的友人
• 例句:Catch you later! Let’s hang out this weekend.
改天見!這週末我們一起出去吧。
7. Talk to you later
• 解釋:和 Catch you later 很相似,這句「再聯絡」很輕鬆隨性,適合用在朋友身上
• 例句:Talk to you later! I’ll call you tomorrow.
待會聊!我明天打給你。
8. See you around
• 解釋:這是非常隨意的說法,表示可能會碰面,但不一定會特意約。這通常是只是想和你說掰掰的語氣
• 例句:See you around!
有空再見!
9. Until next time
• 解釋:Until next time 本身是一個比較溫和和隨性的道別,表示有意再次見面
• 例句:Until next time! Looking forward to our next meeting.
下次見!期待我們的下一次見面。
學會這些「掰掰」,能讓我們講話聽起來不那麼過於正式!和朋友輕鬆道別,就用這幾句話試試看吧!
Until next time!
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推薦給你

知識貓星球

喵星人

11小時前

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
數據孤島(Data Silos)是指在組織內部,不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立,影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性:數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問,其他部門無法獲取或使用這些數據,造成訊息流通不暢。
- 重複性:不同部門可能會儲存相同的數據,導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難:由於數據分散,企業難以進行全面的數據分析,影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙:不同部門使用的系統和平台可能不兼容,缺乏統一的數據標準和接口,導致數據無法共享。
2. 組織結構:各部門之間缺乏協作機制,可能出於自身利益考量而不願意共享數據,形成部門壁壘。
3. 數據治理不足:缺乏系統的數據治理策略,導致數據管理混亂,影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率:數據孤島會導致業務流程繁瑣,無法實現高效的跨部門協同,增加工作負擔。
✔ 影響決策:由於無法獲取全面的數據支持,管理層在做出決策時可能面臨困難,增加決策風險。
✔ 資源浪費:重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源,還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法:
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發,實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL(提取、轉換、加載)工具來整合數據,從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據,提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據,而數據湖則能處理結構化和非結構化數據,支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略,包括數據分類、質量標準和安全規範,能夠提高數據的質量和一致性,並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊,實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據,提升決策效率和準確性,並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能:使用API(應用程式介面)和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互,實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘,促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能:數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖,使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據,而不需要知道數據實際存儲的位置,從而提升數據訪問效率。
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