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少年臺灣史 二○一九年增訂版【獨家限量藏書卡版】

為了解決jpg分割的問題，作者周婉窈 這樣論述：

【獨家限量藏書卡版】 藏書卡為繪者許書寧繪製「泰雅族射日傳說」書中附圖， 並有作者周婉窈簽名圖與給讀者朋友一句話： 「台灣光亮的歷史等待你們來創造，大家一起努力！！」 (華語與臺灣閩南語羅馬字) 限量獨家珍藏！ 　　了解臺灣的歷史，必須「從頭講起」，從頭了解起，我們的視野拉長、拉廣了，然後當我們回頭看這個島嶼的歷史，才能更真切地感受到它的獨特，進而珍惜它的多樣性。 　　歷史需要的不是記誦，而是思考和理解。記誦的歷史，考完就忘記了，自己思考和理解過的歷史，成為你對過去的認識，也會幫助你了解現在、面對未來。——作者  周婉窈 　　歷史，不僅是發生過的事而已，更是與現在和未來連續

而無法分割的整體。藉著本書的插畫工作，我才開始認識許多一向視而不見、卻不可或缺的生命源流。這份成長，並不因此書的完成而結束，卻是要持續一輩子的工作。——繪者  許書寧 　　贈品品名：博客來獨家限量藏書卡版 　　贈品尺寸：148mmX105mm 　　贈品說明：藏書卡為繪者許書寧繪製「泰雅族射日傳說」書中附圖，並有作者周婉窈簽名圖與給讀者朋友一句話：「台灣光亮的歷史等待你們來創造，大家一起努力！！」(華語與臺灣閩南語羅馬字) 　　贈品圖片：請見附件圖檔 8944781300008_b7.jpg 本書特色 　　1.經典增訂再版：因應5年來臺灣歷史的急速進展，周婉窈教授特別增訂內容，補充戰後至今

的重大歷史事件與觀點，並加上全書索引，讓讀者方便檢索詞彙與內容。 　　2.注重觀念的釐清：從「地球和美麗島的誕生」、「臺灣給世界的禮物」，到「轉型正義和美麗新國家」，周婉窈教授秉持其一貫的優雅流暢文筆，簡明的主題，將歷史的視野拉長、拉廣，帶領讀者以思考和理解的態度，更加真切地感受這島嶼的獨特歷史。 　　3.開學必備的簡明臺灣史：臺大歷史系教授周婉窈為臺灣的新世代與懷有少年心的國人所寫的簡明臺灣歷史，2014年出版至今已22刷，並榮獲2014年第66梯次「好書大家讀」知識性讀物組好書推薦、入圍2015年台北國際書展書展大獎。 　　4.帶有繪本溫度的臺灣史：繪本作家許書寧為本書繪製了三十餘幅

大大小小的歷史畫作，這是許書寧的第一次嘗試，也為本書增添了柔軟的溫度與趣味。

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以深度學習與4D列印反向設計3D複雜曲面──以人臉面具為例

為了解決jpg分割的問題，作者邱奕宏 這樣論述：

4D列印奠基在3D列印技術之上，利用形狀記憶效應使物件經過外界如熱或光等刺激後能再次變形，其優勢是在印製空心或懸空的網格結構時能省下大量的支撐材，並進而大幅加速製造的速度。過去雖有研究使用形狀記憶聚合物組成的平面網格透過4D列印來進行立體網格的製作，但由於變形機制的高度非線性與鄰近網格的相互牽連，反向設計的過程非常困難。因此，本研究探討了形狀記憶聚合物作為平面網格材料的設計空間，希望能以深度學習自動化反向設計的過程。其中本研究利用熔融堆疊式的3D列印機列印SMP55時儲存的預應力作為4D列印的機制，結合PLA產生的遇熱會彎曲的雙層結構，產生共四種的單元網格配置的平面網格設計空間。本研究先以人

為反向設計藉由嘗試錯誤的方法，搭配有限元素法與繪圖軟體反向設計三個日本能面，驗證了此設計空間的多樣性。接著深度學習反向設計的部分，本研究將人臉面具的平面網格設計以多項式的參數來生成大量的隨機人臉面具，並搭配有限元素模擬產生對應的變形形狀作為深度學習模型訓練的資料集。模型架構上本研究選擇通常用於影像分割(Image segmentation)任務的全卷積網路(Fully convolutional network)模型進行反向設計，模型會根據目標形狀的深度照片來生成平面網格設計。在測試資料集中全卷積網路生成的人臉面具能夠有超過0.95的相素準確度與0.9的平均並交比，代表網格設計變形形狀的深度照

片也有約0.9的結構相似性與7.5的均方誤差。雖然模型在資料集外如日本能面的反向設計結果不是很理想，卻已足夠證明此一方法的可行性。本研究也以日本能面為例以泡熱水實驗與石膏鋪膜的方法改善了人臉面具的製程，其結果不僅能夠驗證有限元素的模擬，也能製造出與能面相似的面具。

我想學設計!人氣精選Photoshop影像編修技：工具x調色x文字x合成x廣告設計(千萬網友點擊推薦狂推必學)

為了解決jpg分割的問題，作者楊比比 這樣論述：

看書學Photoshop不容易 除了強大的自律性、超人的毅力 還需要技巧補充 與 無所不在的叮嚀 --- 我是陪著大家一起努力的楊比比 　　你也想學設計嗎？但總覺得很難不知從何著手？ 　　「PS 了嗎？」，Photoshop已儼然成為影像編修的代名詞，學設計當然就要從業界最多人使用的Photoshop入門！ 　　楊比比由多年教學經驗精選出大家最想學的Photoshop編修技巧，包括IG熱門色調、補色拼貼、數位濾鏡、行動裝置用檔案、脫穎而出的文字排版、文字外框變形技巧、快速去背、逼真合成…，其獨特且輕鬆幽默的教學方式讓你看的清楚、學的容易。 　　75個獨家技巧不藏私大公開 　　每個範例

都是楊比比整理出影像編修最有效率的步驟，帶你呈現出更自然的影像合成與色調： 　　—懷舊氣氛十足還有細膩的色調變化 　　—明暗之間強化照片立體感與層次 　　—全自動色調修復泛黃照片絕佳的工具 　　—極受歡迎的半網屏風格 　　—設定適合行動裝置使用的工作區 　　—相近色容易配出好看的漸層色彩 　　—快又精準的數位換色 　　—折角立體堆疊文字效果 　　—建立只有外框線的羅馬垂直字 　　—移除圖片中多餘範圍 　　—精細去背技法移除雜色、毛髮去背 　　—運用顏色建立選取範圍 　　—商業用路徑去背 　　—數位時代新設計的扁平化Logo 　　—逼真的岩石雕像合成技法 　　快翻開書看更多精彩技巧吧！ 　　本

書以有系統的教學方式搭配楊比比二十幾年的教學經驗及獨特的美感，帶你領略影像編修的魅力。 　　如果你是設計初學者，別怕！跟著內容操作就能完成意想不到的作品！ 　　如果你已是設計老手，本書範例將讓你對設計有不同的體會，激發出更多靈感！ 　　想自學Photoshop？本書提供精彩範例檔，只要跟著書本操作，一定學的會！ 　　想當授課用書？完整全面的內容規劃搭配多樣化的範例，與業界實戰無縫接軌！  

自動診斷輔助系統於肺部細胞影像分類及語意分割

為了解決jpg分割的問題，作者張家睿 這樣論述：

本研究旨在建立一套先分類肺部細胞良惡性，再對肺部惡性細胞做語意分割標註惡性細胞區域的深度學習自動輔助肺部細胞診斷系統，來大幅加速肺部細胞診斷，進而減少病患因細胞診斷被中斷手術的時間，並以高準確度輔助醫師診斷減少醫療資源浪費。近年細胞辨識技術包含影像處理與各類的卷積神經網路，然而若選用的模型層數較淺，將導致無法精準辨認特徵複雜的肺部惡性細胞。相較於以往深度學習研究使用手動框選小影像進行分類，本研究建立一套自動診斷機制，自動化框選小影像進行訓練與檢測，並利用ResNet的殘差對映使網路加深以學習更多肺部惡性細胞特徵，提升肺部細胞良惡性分類準確度。加上HRFPN與OCR模塊針對大小肺部細胞的高專注

度與修正能力，本研究可以同時精準地標註出不同大小肺部惡性細胞區域加速醫師診斷。此外本研究將使用台灣常用於肺部細胞染色的Hemacolor染色資料集進行研究，相較世界其他地方使用柏氏染色能有效應用於台灣肺部細胞診斷。本研究提出之自動輔助診斷系統優點：(1)適於台灣肺部細胞診斷，(2)大幅加速肺部細胞檢測流程，縮短病人因細胞診斷而被延長的手術時間，(3)高準確偵測肺部惡性細胞輔助診斷節省醫療資源。本研究以ResNet101達到98.8%的小影像分類準確度，較先前的文獻高。同時以整張影像為單位的良惡性分類準確度達到95.5%，以病人為單位的良惡性分類準確度達到比先前文獻高的92.9%。在語意分割任務

上，本研究使用的HRFPN搭配OCR模塊也達到94.5%的F1 score，而整體系統的運算也達到了1.53的FPS。因此，本研究不但可以利用深度學習的高速計算特性使診斷時間大量減少，同時也以高準確度偵測惡性細胞並輔助醫師診斷。