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台灣絕景100攝影課：雲海、銀河、晨昏、夜景、四季、山中祕境

為了解決google pixel台灣的問題，作者吳孟韋 這樣論述：

　　Instagram 臺灣旅人誌 首本攝影作品集 　　人氣攝影師的自學筆記，公開個人攝影心法： 　　山林拍攝技巧 X 預判天象 X 掌握山的環境 X 構圖設定與思考 　　◆ 全書分為六大主題攝影課：四季、晨昏、銀河、山中祕境、雲海、夜景 　　◆ 以實拍作品呈現台灣山林絕景之美，分享各種拍攝實戰經驗 　　◆ 帶你掌握最重要的4件事：如何預判天象、掌握山的環境、拍攝係數設定、構圖思考與後製 　　◆ 作者詳加分析自己從零起步變成玩家的攝影練成之路，點出初、中、進階玩家需做的準備與學習重點 　　◆ 各主題還有加強學習：針對不同季節、時間點、拍攝目標，完整剖析山林風景攝影的要領 　　這是一位日

夜逐山林之美的攝影師寫下的自學筆記彙整，教你在小小的框景方間，捕捉想要的畫面。 　　本書將台灣絕景分為「四季的奇幻旅程」、「星空銀河之天地探索」、「晨昏的夢想之旅」、「尋覓山林秘境」、「雲與海的波濤」、「回歸最初的起點」六大單元。收錄作者全心投入山林攝影後的每一次探險，經歷無數個重返與等待累積而成的經驗成果。 　　大自然瞬息萬變，山林拍攝從事前預測到拍攝當下是一系列繁複的準備過程。本書不僅僅傳授所需的技巧，幫助你拍出不同主題的特色、氛圍，也納入拍攝當下個人的角度和觀點，告訴攝影者如何思索自己拍攝的意圖。是一本集合技術性的指導與故事性的構圖思考，絕佳的山景攝影教學書籍。 　　｜特別企劃 －

絕景攝影展｜ 　　臺灣旅人誌精選 最受喜愛的作品 　　「從我拍過成千上萬的照片之中，精選這二十張經典景色分享給大家。這些照片呈現我鏡頭裡許多難得的天文現象，除了有像極紐西蘭場景的魯冰花、壯闊如仙境的雲海繚繞、經典浪漫的全景弓形銀河照、難能可貴的天象萊狀雲，以及唯獨守候才能拾獲的絕美日出與夕陽。首先欣賞這二十件我心目中的佳作，接著，就和我一同進入山林世界的探險吧！」－－本書作者 吳孟韋（摘自內容【Gallery】臺灣旅人誌精選，台灣最美20景） 本書特色 　　◆容易閱讀，知識密度高。 　　◆全書超過120幅珍貴攝影作品，以實拍攝影作品呈現台灣山林絕景之美。 　　◆提供天氣預估、APP使用、

設備器材、構圖與參數設定等拍攝知識基礎。 　　◆實用的攝影指導： 　　【照片故事】照片的幕後故事。包括如何勘景、構圖的想法、等待與學習等過程。 　　【拍攝手法】鏡頭、焦段、參數、快門的設定與抉擇 　　【光影】如何善用光影、光圈ISO值與輔助器材運用 　　【TIP】建議路線、推薦攝點、因應不同環境的個別準備 好評推薦 　　陳思宇｜臺北市觀光傳播局 前局長 　　屠  潔｜旅遊YouTuber、中英雙語主持人

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應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決google pixel台灣的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。

阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)

為了解決google pixel台灣的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：

　　網路上這麼多軟體，到底哪個才好用呢？ 　　商業套裝軟體好用，但是超級貴，又不想用盜版，該怎麼辦呢？ 　　好用的軟體大多都是英文，到哪找中文版呢？ 　　 　　如果你有以上的問題，快來服一味「阿榮福利味」吧！站長阿榮是闖蕩軟體界數十年的超強老手，軟體好不好用他最清楚！ 　　「阿榮福利味」所介紹的軟體都是站長阿榮先測試過安全無虞再打包給網友下載，一直以來好評口碑不斷，如果你想找到某個想使用的軟體，看本書就對了！ 　　

基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證

為了解決google pixel台灣的問題，作者陳宇翔 這樣論述：

　　在深度學習的研究領域，物件偵測與分類任務一直是該領域中相當熱門的研究子題。為了取得更優良的偵測結果，利用資料擴增法使資料集更具多樣性，使網路模型對測試資料擁有更好的偵測適性，資料擴增法一直是深度學習中相當關鍵的技術。然而，傳統基於影像處理的資料擴增法，除了須花費時間成本在蒐集樣本資料及人工標註，也可能因所擴增之資料太過相似，而降低資料擴增法之效率。再者，不良的人工標註作業也會導致如樣本標註精度不準確或樣本標籤紊亂不一等瑕疵。最終，都可能影響物件偵測與分類任務實驗之偵測結果。本論文提出了一種基於無標記式擴增實境的虛擬資料擴增系統，實驗者可透過GUI設計模組操控虛擬物件以獲取不同的姿態或色溫

，也可透過自動標註模組獲取虛擬物件的邊界框資訊。除了節 省實驗者的時間成本外，因不良的人工標註作業所造成之負面效果也將一併消除。根據實驗結果，對特定類別加入虛擬資料後，除了能提升該類別之偵測結果，整體資料集的mAP也有所提升。此外，本文所提出之虛擬資料擴增系統，與傳統基於影像處理之資料擴增方法比較，提升偵測結果的幅度更為明顯。