Найти книгу: "Calvert's Descriptive Phonetics"

For years both students and instructors have found that the key to mastering phonetics is careful listening and extensive transcription practice. This new edition combines Calverts descriptive phonetics text and Calverts workbook into one updated, user-friendly guide to phonetics and transcription. The book contains a wealth of phonetics exercises as well as online access to additional material for practice outside the classroom.<P></P><p>This book is an excellent study tool and clinical review of basic phonetics for all students in speech language pathology and audiology. </p>

Посібник повністю відповідає програмі першого курсу мовного ВНЗ і органічно пов’язаний з іншими підручниками навчального комплексу «A Way to Success». Посібник розроблено в руслі сучасних освітніх вимог, які визначають компетентнісний підхід у навчанні як максимально продуктивний, і спрямовано на розвиток фонетичної компетенції студентів філологічних факультетів. Посібник складається з двох розділів, перший з яких ставить за мету засвоєння студентами основних понять фонетики. Основними видами навчальної діяльності на цьому етапі є аналітичні завдання, у ході яких студенти знайомляться з необхідною інформацією і роблять власні умовиводи щодо певних фонетичних явищ. Другий розділ присвячено практичному опрацюванню звуків і інтонаційних моделей. Поряд із вправами на рецепцію і репродукцію звуків та ритміко-інтонаційних моделей використовуються вправи, пов’язані з поділом слів на склади та наголосом в англійській мові.

Detect fraud earlier to mitigate loss and prevent cascading damage Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques is an authoritative guidebook for setting up a comprehensive fraud detection analytics solution. Early detection is a key factor in mitigating fraud damage, but it involves more specialized techniques than detecting fraud at the more advanced stages. This invaluable guide details both the theory and technical aspects of these techniques, and provides expert insight into streamlining implementation. Coverage includes data gathering, preprocessing, model building, and post-implementation, with comprehensive guidance on various learning techniques and the data types utilized by each. These techniques are effective for fraud detection across industry boundaries, including applications in insurance fraud, credit card fraud, anti-money laundering, healthcare fraud, telecommunications fraud, click fraud, tax evasion, and more, giving you a highly practical framework for fraud prevention. It is estimated that a typical organization loses about 5% of its revenue to fraud every year. More effective fraud detection is possible, and this book describes the various analytical techniques your organization must implement to put a stop to the revenue leak. Examine fraud patterns in historical data Utilize labeled, unlabeled, and networked data Detect fraud before the damage cascades Reduce losses, increase recovery, and tighten security The longer fraud is allowed to go on, the more harm it causes. It expands exponentially, sending ripples of damage throughout the organization, and becomes more and more complex to track, stop, and reverse. Fraud prevention relies on early and effective fraud detection, enabled by the techniques discussed here. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques helps you stop fraud in its tracks, and eliminate the opportunities for future occurrence.