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這兩本書分別來自商周出版 和仁友鄉土文化藝術營所出版 。

文藻外語大學 華語文教學研究所 卓福安所指導 曾筱倫的 對外華語古典詩月亮意象教學研究 (2021),提出我們us完整版關鍵因素是什麼,來自於文化教學、古典詩、月亮意象、文化符號學、文化對比教學法。

而第二篇論文國立臺灣大學 生物機電工程學系 周瑞仁所指導 王柏東的 基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模 (2020),提出因為有 彩色影像感測器、卷積神經網路 (CNN)、U 型卷積網路 (U-Net)、色彩特性化、逐像素迴歸、資料擴增的重點而找出了 我們us完整版的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了我們us完整版,大家也想知道這些:

伊姆斯:創作,到真實之路

為了解決我們us完整版的問題,作者伊姆斯.迪米崔歐斯 這樣論述:

伊姆斯,改變了二十世紀坐的方式也改變了我們坐下來時所看到的景象   伊姆斯事務所主持人、伊姆斯夫婦外孫 伊姆斯.迪米崔歐斯 執筆  全球最經典設計雙人組 伊姆斯Eames 唯一傳記故事及設計哲學   Terence Conran:「對我這一代設計師來說,查爾斯與蕾.伊姆斯是英雄人物。對於任何創意領域的學習者來說,這本書讀起來肯定愛不釋手。」   Philip Starck:「伊姆斯並非創作美與智慧,只不過是傳達出了本然而已,輕輕鬆鬆、渾然天成。」   ◆伊姆斯夫婦(Charles & Ray Eames)堪稱20世紀全球最傑出設計雙人組,其設計的家具及建築作品,成為世紀流傳的經典。

  ◆伊姆斯躺椅Eames Lounge、雲朵椅La Chaise、休閒木椅LCW,及被大量仿製的暢銷系列伊姆斯玻璃纖維椅……知名經典作品歷時不衰,至今仍保有時尚流行尖端地位。  ◆領導當代家具界的國際品牌Herman Miller及Vitra,伊姆斯即為其中最具影響力及重要性的設計師。  ◆全球著名Vitra Museum所典藏100張全球經典設計椅中,伊姆斯座椅即佔了十多張。  ◆包括MoMA、龐畢度中心在內的全球多家美術館都有伊姆斯作品的永久典藏。   ◎伊姆斯,永遠的「時尚經典」   當代建築圈流傳一件事:當贏得建築生涯第一件重要委託案之後,對自己最大的犒賞,就是買一張「伊姆斯躺椅」!

這故事真實地傳達了伊姆斯在建築設計師心中的重要地位;而向來強調「創新是最後手段」的伊姆斯,卻是以其多樣卓越創新的產品設計,擄獲了時尚份子乃至大眾的心;也許還有很多人未曾聽聞「伊姆斯」的名字,但一定看過甚至坐過至少一張「伊姆斯椅」!即使歷經了數十年後的今天,只要看看幾乎每一個強調時尚及設計感的空間,一定都不缺一張伊姆斯的設計椅即可得證!   ◎伊姆斯,用「創作」,讓這個世界更完整   雖然是以家具設計奠定了這對夫妻檔設計師查爾斯.伊姆斯(Charles Eames, 1907 ~ 1978)及蕾.伊姆斯(Ray Eames, 1912 ~ 1988),在大眾心中的地位,但除了身為建築師及設計師的

伊姆斯,他們其實還同時是影片導演、策展人、攝影師、藝術家……等全方位創作人,創作遍及家具座椅、展覽策劃(一些展覽成為永久展,或目前仍在進行中)、影片(多銀幕影片及幻燈影片)、攝影照片、繪畫、建築等。   曾以單件創作在拍賣市場創下36萬美元(約合台幣一千萬元以上)的伊姆斯作品,在伊姆斯夫婦兩人均過世後,家族將其主要收藏品、近百萬件的照片、幻燈片、繪圖、手稿,捐贈予美國國會圖書館(許多作品是伊姆斯生前便承諾要贈予該館);而家具作品的原型則贈予德國威爾的Vitra維特拉設計博物館,讓後代學者、學子及所有有興趣的朋友,仍有機會親炙伊姆斯的畢生智慧泉源,讓創作的種子持續萌芽下去。   ◎《伊姆斯:創作

,到真實之路》伊姆斯唯一傳記故事及設計哲學   伊姆斯的豐碩創作之所以能跨越時空,一項關鍵原因可能在於,他們除了受到傳統藝術的吸引(許多二十世紀的創造者都是如此),還更進一步探索設計的方式,以回應他們尊敬的傳統所採用的質樸設計流程。伊姆斯常常舉傳統印度圓壺為例來說明設計過程,剛認識伊姆斯作品的人可能會問,這個演變已久的印度圓壺和當代家具經典有何關係?或許關聯性不在產品本身,而是要回頭追溯伊姆斯作品背後的演變過程,以及伊姆斯夫婦兩人的創作、思考及生活歷程。   然而雖然伊姆斯的作品已在全球掀起風潮,但一直沒有像本書一樣的傳記,充分地連接起這些傳奇作品背後的理念與哲學、嘗試聯繫起完整的故事,以闡述

伊姆斯作品最重要、且史無前例特色:在哲學與琳瑯滿目的個別成果之間,具有深層與完整的連續性,像是「創新是最後手段」、「賓主關係」、「從做中學」等實踐的信條。這正是本書將要與讀者分享的重要層面。   身為伊姆斯基金會執行長、伊姆斯夫婦外孫的本書作者伊姆斯.迪米崔歐斯,與查爾斯和蕾的關係親密,從獨特的角度,探索伊姆斯夫婦世界的豐富力量。他分享了個人趣事、以往未曾曝光的照片,並廣為訪談伊姆斯夫婦的友人與同事,將他們足具影響力的哲學與廣獲推崇的作品連繫起來。這些設計流程背後的故事,對於不熟悉這兩名設計師的讀者來說,不僅能增長知識,讀起來也相當有趣、深獲啟發;而對於已熟知伊姆斯夫妻檔的讀者來說,則能更深入

理解其設計流程。他們的作品從建築、家具,延伸到展覽設計與電影製作,在這些龐大的作品中,他們的核心哲學隨處可見。這是第一本書,說明這些緊密交織的聯繫。   ◎伊姆斯改變了二十世紀坐的方式,也改變了坐下時所看到的景象   《華盛頓郵報》指出,查爾斯與蕾改變了「二十世紀坐的方式」,但他們其實也改變了我們坐下來時所看到的景象。他們改變了我們房間裡的東西,及我們在房間裡安裝的螢幕上所顯示的東西。重要的不光是他們做了什麼,更是他們預見了什麼。他們的作品暗示著一條道路,在此藝術與科技並不衝突,而傳統也可以代表著改變。將概念傳達給外行人,不表示要在他們面前花言巧語。製作一張便宜的椅子,不代表可以粗製濫造,而是

依據需求而來的合理設計限制。   隨著新世紀開始,設計更講究時尚,但過程卻不必然有著全面的理解。然而對查爾斯與蕾來說,設計不是展現風格,而是傳達「目的」。草圖或模型不是目的,而是即將展開一個全方位過程。人們有意無意間感受到和伊姆斯作品的連結,反應的就是這個願景——設計必須「進入形式內裡」。   對於伊姆斯來說,設計不是一項專業能力,而是生活能力;「伊姆斯住宅」是一項里程碑,也向來一直是個家;伊姆斯椅子是圖像,也總是舒適;《十的次方》是哲學宣言,也總是最能讓人感到興奮。認識與喜愛查爾斯與蕾的人,或許最想念的,是再度與他們談天的機會。   本書的目的,就是在將伊姆斯的思想拼圖整合在一起,協助讀者看

出伊姆斯作品之間綿密的聯繫。在讀者展開自己的設計創作旅程之時,本書提供一些方式,讓每個人更具體地體驗查爾斯與蕾的作品。希望讀者進入伊姆斯夫婦精彩的故事、認識他們所創造的美麗作品之外,更重要的是,期盼讀者能把在書中所遇見的觀念,應用到自己的生活與工作上。 作者簡介 伊姆斯.迪米崔歐斯(Eames Demetrios)   多媒體設計師與製片人,自從一九九三年以來,亦擔任加州聖塔莫尼卡「伊姆斯事務所」(Eames Office)主持人。 譯者簡介 呂奕欣   師大翻譯所筆譯組畢業,曾任職於出版公司與金融業,譯作囊括建築、設計、小說、生活風格、繪本、語言學習、商業管理、科普等領域,現專事翻譯。

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對外華語古典詩月亮意象教學研究

為了解決我們us完整版的問題,作者曾筱倫 這樣論述:

語言與文化密不可分,隨著學習者華語能力提升,文化課程亦逐漸由器物層次朝理念層次發展。屬於理念層次文化之古典詩意象,透過景物反映出中華文化之共同感受,是目前文化教學較少關注之文化點。多媒體亦幾乎使我們相信學習者能根據再現之情境克服想像畫面之困難,並自然而然地建立「景」與「情」之間的連結,但學習者對第二語文化之理解卻無可避免地受其自身母語文化之影響。 有別於過往將學習者之母語文化作為學習古典詩後之比較對象,本研究以文化符號學為基礎,並以跨時空限制之月亮意象為範圍,運用文化對比教學法,帶領學習者從母語文化出發理解第二語文化。本文之研究目的為:一、建立適合中高級越南華語學習者之古典詩意

象教學模式;二、透過古典詩意象加深學習者對中華文化理念層次之理解。本研究發現:對學習者而言,學習古典詩最困難之項目是字詞組合的意思,並與體會詩中感受密切相關。因此,本教學模式以學習者已知之現代華語詞彙作為選項,有助於學習者閱讀原詩;以學習者母語文化做為出發點,有助於建立學習者與第二語文化之間的連結,幫助學習者了解古典詩意象,體會感受,增進文化對比能力,並運用於現代生活情境之中。

春滿人間《仙女下凡》紀念輯冊(附DVD)

為了解決我們us完整版的問題,作者仁友鄉土文化藝術營 這樣論述:

  「仁友鄉土文化藝術營」團長陳真真為推廣歌仔戲,讓民眾改變以往歌仔戲「老掉牙」的感覺,民國九十六年首度結合歌仔戲、舞蹈製作的美學歌仔戲《春滿人間—仙女下凡》,由鬼才導演蔣建元指導、歌仔戲著名演員小咪、石惠君領銜主演,嘉義市王淑美舞蹈班、蓮翔舞蹈團合作演出。董永與七仙女婉兒人間天上的纏綿愛情故事,透過歌仔戲演出,盛大的場面、流暢的唱腔、曼妙的身段…全方位開拓觀眾視覺、聽覺享受。 ★本輯冊附136分鐘DVD全收錄完整版。 本書特色   《春滿人間—仙女下凡》演出後,獲得民眾極大迴響,不少民眾希望將《春滿人間—仙女下凡》結集出書,「仁友鄉土文化藝術營」為一圓戲迷朋友的夢,克服種種困難,完成出版

《春滿人間—仙女下凡》紀念輯冊,圖文並茂,收藏、餽贈兩相宜。 【仁友理念】 含淚播種、努力耕耘、辛勤灌溉…「仁友鄉土文化藝術營」期盼大家一起來歡呼收割!   「好東西要和好朋友分享!」希望「人不分男女老幼;地不分東西南北」讓《春滿人間—仙女下凡》紀念輯冊將歌仔戲走向大陸、邁向世界!   「仁友鄉土文化藝術營」有感於歌仔戲獨特的風格和氣質,抱持對台灣傳統戲劇的熱情和關懷,發心為歌仔戲付出,秉持傳承民俗傳統技藝理念、延續現代新思想觀念的精神,結合傳統藝術領域優秀工作者,在「我們在傳承傳統藝術,傳統藝術讓我們傳承」的原則下,對傳統藝術工作者及傳統藝術喜好者,提供各種有益藝術觀賞及有助藝術傳承、社會休

閒育樂發展之表演服務為宗旨。

基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模

為了解決我們us完整版的問題,作者王柏東 這樣論述:

本研究以卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 與 U 型卷積網路 (U-Net convolutional network, U-Net) 演算法為核心技術, 並根據 CIE ( 法語:Commission Internationale de l´Eclairage,國際照明委員會 ) 所推薦基於人眼色彩視覺為基礎的色度測定標準,進行色彩特性化建模 (colorimetric characterization modeling),以實現彩色影像感測器 (color image sensor) 之高精度色彩特性化。影像感測器之色彩特性化是一項艱鉅

的任務。首先彩色影像感測器所感測的 RGB 訊號不能當作色彩度量 (colorimetry),因為相同的圖像以不同的影像感測裝置量測所產生的 RGB 訊號差異很大,同樣的 RGB 感測訊號可能代表不同的顏色,因此 RGB 訊號不是 CIE 所規範色彩度量的標準 ( 例如 CIELAB 或 CIE XYZ)。所謂影像感測器之色彩特性化係透過演算法進行 RGB 與 CIELAB/CIE XYZ 的色彩空間轉換。過去的研究主要採用包含對照表內插模式 (LUT-interpolation model)、迴歸模式 (regression model) 與類神經網路模式 (artificial neura

l network model) 等方法,到目前為止,色彩特性化的技術經過評測結果:還無法達到接近分光光譜儀的測色水準,其中主要原因為色彩特性化係一非線性的複雜關係,因此,色彩特性化的演算法還有很大的進步空間。基於 CNN 卷積神經網路為基礎,本研究試圖突破傳統 (3 x N) 多項式迴歸建模的度量精度。對於 CNN 色彩特性化技術的研究,我們透過影像感測器自動擷取 IT8.7/4 色彩導表,將 (3 x 8 x 8 ) 像素 ( 3 為 RGB 三顏色, (8 x 8) 為像素大小 ) 輸入 CNN 卷積神經網路,再映射由分光光譜儀量測所輸出的 CIELAB (3 x 1 x 1) 像素

( 3 為 LAB 三顏色 , (1 x 1) 為像素 ) 數據,經過 5 次迭代的卷積神經網路學習,到第 5 次迭代卷積層已擴增為 8 幅 (3 x 8 x 32) 特徵圖 (feature map),最後平面化 (flatten) 生成 6,144 筆色彩特徵向量輸入至倒傳遞神經網路(back-propagation neural network, BP NN)。 在色彩特性化平均色差值的評比:CNN 建模的 ΔE*ab 為 0.48 優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸建模的 ΔE*ab 為 3.03。CNN 色彩特性化建模面臨的挑戰:CNN 訓練所需的電腦運算量龐大、訓練時間長、

訓練的色彩數據不足、與可驗證的色彩數據過少等。為了克服上述瓶頸, 本研究藉由 U-Net 突破 CNN 訓練運算時間的問題:U-Net 只花了 1,000 波期 (epoch) 的學習週期而 CNN 需要耗費 100,000 波期的學習週期。透過 U-Net 學習可以解決 IT8.7/4 色彩導表數據不足的問題:U-Net 僅從 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 的六幅影像,再利用資料擴增 (data augmentation) 技術標註 32,027,200 色面:U-Net 驗證 ISO 12640 (CIELAB/SCID) 的兩幅 CIELAB 影像中 9,338,45

6 像素與 1,626,192 顏色;而 CNN 從 IT8.7/4 色彩導表中驗證 39,488 像素與 317 顏色。本研究利用 CNN 與 U-Net 卷積網路所建構之創新色彩特性化方法,相較於傳統 (3 × N) 多項式迴歸建模的性能表現更勝一籌,經由研究結果驗證 CNN 卷積神經網路的平均色差值 ΔE*ab 為 0.48,而 U-Net 的平均色差值 ΔE*ab 為 0.52,二者皆優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸模式的 ΔE*ab 為 3.03。雖然 U-Net 建模的平均色差值的精準度略遜於 CNN 模型,但是 U-Net 建模的運算效率比 CNN 建模快約六倍,實

驗透過配備 Nvidia GPU GTX 1080 Ti 的 PC,驗證一張 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 彩色影像之特性化模型,CNN 模型運算平均需要 5 秒,而 U-Net 模型運算平均需要 0.8 秒。本研究證實藉由 CNN 與 U-Net 所產出的色彩特性化建模演算法技術,可提升影像感測器裝置之色彩特性化更高的精度。