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新竹市即時影像的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦尹章義,吳學明,李乾朗,周翔鶴,林文龍,邱榮裕,徐曉望,康豹,陳小沖,陳孔立,黃卓權,黃美英,楊彥杰,蔡相煇,王見川寫的 臺灣史研究名家論集(二編)(共十五冊) 可以從中找到所需的評價。
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龍華科技大學 資訊網路工程系碩士班 陳永輝所指導 陳建宇的 ADDIE教學設計模型結合人工智慧技術於IP導向範本式作業之輔助批改系統設計與研究 （2021），提出新竹市即時影像關鍵因素是什麼，來自於輔助批改系統、ADDIE教學設計模型、IP導向範本式作業、人工智慧、預測模型。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 周遵儒所指導 林昭伶的 花語之色彩意象應用於色彩建議與分析 （2021），提出因為有 色彩學、色彩心理學、色彩意象、色彩建議、人工智慧、深度學習的重點而找出了 新竹市即時影像的解答。
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臺灣史研究名家論集(二編)(共十五冊)
為了解決新竹市即時影像 的問題，作者尹章義,吳學明,李乾朗,周翔鶴,林文龍,邱榮裕,徐曉望,康豹,陳小沖,陳孔立,黃卓權,黃美英,楊彥杰,蔡相煇,王見川 這樣論述：
本叢書收錄當代兩岸三地一流臺灣史權威歷史學家：尹章義、李乾朗、吳學明、周翔鶴、林文龍、邱榮裕、徐曉望、康豹、陳小沖、陳孔立、黃卓權、黃美英、楊彥杰、蔡相輝、王見川共十五位名家著作精華出版，由卓克華教授任本叢書的總編輯。 蘭臺出版社以服務學術為出版宗旨，《臺灣史研究名家論集（初編）》自2016年上市以來，深獲兩岸的學術界好評，因而再度懇請十五位兩岸名家，貢獻出版其在臺灣史研究上最經典的論文。這二次編著叢書的出書作者，都是臺灣史各領域的研究權威，以「究天人之際，通古今之變，成一家之言」為目標，教授們窮其一身學術研究之力，落實在臺灣史方面的研究。期望本叢書的出版能夠開
啟兩岸學子研究臺灣史更上一層樓，並為臺灣史研究創新的研究思潮。
新竹市即時影像進入發燒排行的影片
呂士軒｜歌手、音樂創作者及影片導演
繞舌歌手呂士軒 aka Trout Fresh從小到大學都在新竹市生活。這裡是他的家鄉，也是他音樂生涯的起點。
呂士軒從高中開始接觸了MC Hotdog、大支的音樂和嘻哈文化。除了逛唱片行之外，也透過當時的網路社群，例如Yahoo奇摩家族、即時通、MSN尋找同好，交流資訊與音樂資源。甚至最早開始從寫歌、找Beats、編曲、錄音等等，都是在這樣的線上互動中探索。
當時14歲的他上學時都帶著筆記本寫歌，偶爾存點零用錢就到台北與網友碰面，自學並累積了不少作品，也參加饒舌比賽。然而新竹卻幾乎沒有相關文化的氛圍，甚至打扮稍微寬大就會遭到嘲笑，只有東門城舞團的尬舞場景，和大成街、勝利路一帶才能找到喜愛的嘻哈文化，其中BRONX的老闆更是一直對他照顧有加。但在新竹專注於嘻哈音樂的他，即使到了大學還是相形孤單。
2008年，就讀玄奘大學的呂士軒認識了張伍，並和在台南念書的史今共同組成了嘻哈團體「違法SmashRegz」，2015年正式發行專輯。他們有過不少瘋狂的經歷和嘗試，還曾經在當時新竹的夜店UnderGround Club當了一陣子Party MC。這幾年觀察下來，他發現新竹雖然不乏對嘻哈文化有興趣的人，卻很難留在當地以此為業，期待新竹能有更好的音樂環境。
無論是最早的創作，還是後來到台北定居工作，呂士軒的創作都圍繞著日常生活，偶爾也能看到新竹的「戲份」。例如團隊第一首發佈的歌曲〈無聊城市Boring City〉，就是以對新竹的感受為主題。後來更有名的〈壞心情〉、〈三寶犯〉MV，也都是在新竹取景拍攝。最新專輯《市井小明》中，描繪家庭關係的〈雞同鴨講〉最後更留下彩蛋，提到了記憶中的新竹味「榕樹下」麵店，訪談時也不時透露對家鄉音樂及文化產業發展的期待。
【城市放送 Hsinchu On Air -2020新竹市東風音樂祭展覽】
指導單位｜文化部
主辦單位｜新竹市政府
承辦單位｜新竹市文化局
執行單位｜果果工作室
策展與視覺設計｜見域工作室
影片企劃｜陳虹羽
影片製作｜廖建華影像工作室、萬事屋影像製作
ADDIE教學設計模型結合人工智慧技術於IP導向範本式作業之輔助批改系統設計與研究
為了解決新竹市即時影像 的問題，作者陳建宇 這樣論述：
經實驗分析「IP 導向範本式作業」以每位學生的座號為實驗 IP 的一部分，用以區別實驗結果。同時防止學生拷貝其他同學的作業，而正因為每份作業都是獨一無二，造成批改的工作過於繁鎖，所以為了降低批改的時間，同時提升學習成效，本論文提出了一套系統，採用 ADDIE 教學設計模型的理論，將傳統教學模式與「輔助批改系統」結合並應用神經網路，協助導師在教學的流程上，縮短時間成本以利提升教學品質。一直以來考試成績往往是最能夠證明學生對於課程的理解，但有一個問題，若要總結學生的學習狀況，都是在學期結束之後。為了能夠在學期結束前就預先知曉學生的學習狀況，本論文應用監督式學習法，透過迴歸模型進行學習成效的預測，
以學生的作業成績預測其考試成績，以此來預測學生在下一次的考試狀況，若結果不佳則可即時得知，並且能夠在接下來的施教上加強學生對於課程與考試理解。因此，本實驗在個人電腦上執行的結果顯示，輔助批改系統之執行，平均每份作業批改之耗時可縮短至 20.35 秒，影像辨識在訓練集的部分可以達到 100% 的準確率，預測模型訓練集與測試集的準確率可以分別達到 74.44% 與 64.29%。
花語之色彩意象應用於色彩建議與分析
為了解決新竹市即時影像 的問題，作者林昭伶 這樣論述：
本研究所側重分析的焦點以日本學者小林重順建立色彩意象座標（Color Image Scale）與色彩意象詞彙資料庫（Color Image Word Database），讓情緒與色彩或色彩組合標準化、數值化，以奠定學理討論基礎，其利用語意差異法度量色彩及意象的關聯，與日本色彩與設計研究所（Nippon Color and Design Research Institute, NCD）合作開發色彩意象座標。透過自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術將一般口語化的表達轉換至專業的一個或多個設計參數的辨識，用於人工智慧（Artificial Intel
ligence, AI）深度學習（Deep Learning）訓練出符合大數據內容呈現趨勢優化的色彩建議的方法，提出具體建議。 透過設計3組實驗「多意象色彩調和演算法」、「色彩意象抽取演算法」、「花卉圖片重點色彩擷取」，進行提取3色色彩組合當作已知色，實作於「色彩建議演算法」輸出建議色，利用網路問卷調查分析滿意度，結果顯示色彩建議後的5色色彩組合的滿意度平均數都比4色色彩組合高。本研究的主題花語之色彩意象應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合的滿意度平均數均達3分以上具有正面的評價。另外，本研究觀察審美度方程式M=O/C，花卉圖片重點色彩應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合，都有100%符
合M>0.5，發現應是花的顏色色相大多較為相近，產生對應到的數值不會差太大的現象，在曼賽爾色彩系統中如果O與C的落差不夠大，計算得到的數據就不會差太大，進而發現當色彩色相都較為相近時只採用審美度來進行評量色彩調和度是不夠的。 花語被加以利用於色彩意象的表現，輔助設計半自動化色彩建議方法，產生具有代表性或獨特性的色票，未來得以應用於印刷與設計產業中，解決一般非專業人員色彩運用能力不足的困境。COVID-19疫情觸動數位轉型契機，迫切需要大量的資訊傳遞、搜尋與雲端儲存及大數據的使用。科技的進步讓科技推動模式逐漸由技術轉為需求導向（陳聖智，2021），色彩建議方法的效能與創新應用的可行性，導入
人工智慧概念，無須透過漫長歲月經驗累積養成，輔助更多有設計需求但能力不足的人，即時性設計因應少量多樣、個人化、個性化的趨勢設計潮流，亦是本研究主要課題以供後續相關研究與應用之參考。