Digital art的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Five Palms: Architecture by Strang - Interiors by Gachot - Landscapes by Jungles

為了解決Digital art的問題，作者 這樣論述：

Claudio Manzoni Claudio Gustavo Manzoni was born in 1959 in Puerto Iguazú, Misiones province, Argentina. He obtained his degree in Architecture from the National University of Córdoba in 1984. His interest in light and its revealing effects on form and space inspires him to use photography as a vehi

cle for architectural narration. Self-taught, Manzoni uses both medium and large format cameras and is well versed in film and digital capture. Residing between Ushuaia, Barcelona, and Buenos Aires, Manzoni has developed a unique vision for landscapes and architecture, with the aim of transforming t

he simple into the sublime. He is a professional freelance photographer; his images have been published internationally. Victor Deupi DEUPI, VICTOR teaches architectural history and theory, design, and representation at the University of Miami School of Architecture. His research focuses on the art

and architecture of the Early Modern Ibero-American world, and mid-twentieth-century Cuba. His books include Architectural Temperance: Spain and Rome 1700-1759, Transformations in Classical Architecture: New Directions in Research and Practice, Cuban Modernism: Mid-Century Architecture 1940-1970, wi

th Jean-Francois Lejeune, and Emilio Sanchez in New York and Latin America. Dr. Deupi was also the President of the CINTAS Foundation dedicated to promoting Cuban art and culture from 2016-2018. Oscar Riera Ojeda RIERA OJEDA, OSCAR is an editor and designer based in the US, China, and Argentina. Bor

n in 1966, in Buenos Aires, he moved to the United States in 1990. Since then he has published over two hundred books, assembling a remarkable body of work notable for its thoroughness of content, timeless character, and sophisticated and innovative craftsmanship. Oscar Riera Ojeda’s books have been

published by many prestigious publishing houses across the world, including Birkhäuser, Byggförlaget, The Monacelli Press, Gustavo Gili, Thames & Hudson, Rizzoli, Damiani, Page One, ORO editions, Whitney Library of Design, and Taschen. Oscar Riera Ojeda is also the creator of numerous architectural

book series, including Ten Houses, Contemporary World Architects, The New American House and The New American Apartment, Architecture in Detail, and Single Building. His work has received many international awards, in-depth reviews, and citations. He is a regular contributor and consultant for seve

ral publications in the field.

Digital art進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決Digital art的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

The Beginner’’s Guide to Digital Painting: Create Stunning Works of Art in Procreate and Photoshop

為了解決Digital art的問題，作者Tepes, Sara 這樣論述：

Sara Tepes is a self-taught artist, freelance illustrator, graphic design student and art educator who dedicates her Patreon account to teaching digital and traditional art. She has notably partnered with Netflix, Dell, Wacom, Trekell and Wix. Sara lives in Lynchburg, Virginia.

應用於標準元件與印刷電路板設計之繞線技術研究

為了解決Digital art的問題，作者林世庭 這樣論述：

繞線於積體電路設計中為一必要且被廣泛應用的階段，隨著製程不斷演進，大量的訊號數量與複雜的設計規範大幅提高了繞線問題的複雜度。現今已有許多電子設計自動化(EDA)的工具與演算法被提出來克服複雜的晶片層級繞線，不過仍有一些重要的繞線問題是現存的演算法難以跟人工繞線產出近似的品質的，如標準元件繞線與印刷電路板繞線，這會導致工程師需花費大量時間與精力來完成這些繞線工作。因此，此論文擬提出許多的繞線方法以產出就算與人工繞線相比亦具有競爭力的繞線結果。因此，我們將提出之方法分為兩大主題，自動化標準元建合成與印刷電路板繞線。於自動化的標準元件合成，我們提出了第一個可以全自動合成標準元件庫並考慮drain-

to-drain abutment (DDA)於7奈米鰭式場效電晶體，我們首先提出基於動態規劃演算法的考慮DDA之電晶體擺放方法，並提出基於整數線性規劃之最佳化金屬第0層(M0)規劃演算法以降低第1金屬層(M1)的繞線擁擠度，所以標準元件的輸出入接點(I/O pin)的接入能力也因第2金屬層(M2)的使用量減少而提高。另一方面，我們分析有兩個主要原因導致自動化的標準元件繞線難以跟人工繞線產出近似的品質，其一為自動化的繞線難以完全使用元件中的空間，另外一個原因是以往的標準元件繞線研究並沒有考慮電容耦合所帶來的效能影響。因此，我們提出可隱式動態調整之繞線圖來繞線可以提高繞線資源的使用，我們也將考慮

電容耦合的繞線演算法轉成二次式規劃的方城組來最佳化標準元件的效能。實驗結果證實我們的標準元件庫不只可以幫助減少晶片的面積達5.73%，亦可以提供具有更好的面積與效能的標準元件。多行高的標準元件架構已在現今的設計中越來越流行，但卻沒有被以往的研究完整的討論，在此論文中，我們提出一個完整的擺放與繞線流程與方法以合成多行高的標準元件。我們提出一個基於A*搜尋演算法的多行高電晶體擺放方法以最佳化內行與跨行的連接能力，我們亦提出第一個基於最大化可滿足(Max-SAT)演算法的細部繞線器，其可以最佳化連接線長並滿足基本的設計規範。實驗結果證實我們所合成的標準元件與目前先進的單行標準元件具有近似的品質，且因

我們的多行高標準元件具有較好的長寬比，所以可以在合成晶片時具有更好的彈性。最後，因為越來越高的接點密度與繞線層數，印刷電路板繞線變得越來越複雜。印刷電路板繞線可分為兩個階段，逃離繞線與區域繞線。傳統的逃離繞線只專注於讓接點之連線逃離該晶片區塊，但未考慮其逃離位置對於晶片繞線的可繞度之影響。在此論文中，我們提出了一個完整的印刷電路板繞線流程與方法，其包含了同時性逃離繞線、後繞線最佳化、與區域繞線，而我們所提之印刷電路板繞線可以完成七個目前商業用印刷電路板繞線軟體無法完成的業界印刷電路板設計。 另外，在考慮業界提供之可製造性規範後，我們所提出的逃離繞線依然可以在加入額外設計的方城組後完成所有業界提

供的設計