Plain color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

Sarrafian’s Anatomy of the Foot and Ankle: Descriptive, Topographic, Functional

為了解決Plain color的問題，作者 這樣論述：

The most comprehensive reference available in this complex area, Sarrafian’s Anatomy of the Foot and Ankle, Fourth Edition, remains the anatomy reference of choice for foot and ankle orthopaedic surgeons and podiatrists. Edited by Drs. Armen S. Kelikian and Shahan K. Sarrafian and featuring original

anatomical dissection photographs prepared by Armen Sarrafian, this classic text has been completely updated throughout, including newly restored dissection photographs. Captures all of today’s clinical knowledge on the anatomy of the foot and ankle, including detailed coverage of functional anatom

y, applied anatomy biomechanics, and cross-sectional anatomy.Contains a new chapter on neurologic motor control of gait and its impact on the foot and ankle, as well as chapters on imaging of the foot and ankle portraying normal anatomy and variants.Features more full-color photographs, new plain fi

lm and magnetic resonance images, and redrawn illustrations to accompany classic dissection photographs.Enrich Your eBook Reading ExperienceRead directly on your preferred device(s), such as computer, tablet, or smartphone.Easily convert to audiobook, powering your content with natural language text

-to-speech.

Plain color進入發燒排行的影片

迷境:一個時/空錯置的偽裝之新媒體創作研究

為了解決Plain color的問題，作者紀俊年 這樣論述：

本創作研究以「偽裝」概念為核心，結合3D技術發展新媒體藝術創作，偽裝是生物的自我保護作用，使其不被看見或看不清，兩次創作個展《迷境》與《Dazzleland》利用3D虛擬空間的維度產生視覺上的「錯置」，圖與地的分野不再清晰，並與偽裝的策略結合，探討人與環境間的關係。本研究先梳理偽裝在藝術中的發展脈絡與文化上的轉譯，偽裝本是動物的生存策略之一，一次世界大戰轉借偽裝的概念，融合與破壞性的著色方式，用於保護軍事武器設備或人員，影像創作中的時間與空間的錯置感與偽裝模糊輪廓相仿，兩者維度相互影響而產生模糊不清的變化，從偽裝的看不見與看不清中，使其產生多義的性質，在文學與藝術創作上都有相同之處，因著每個

人對於曖昧不明的影像中有多重的闡釋。藝術中有許多透過偽裝的概念創作，將空間扁平化、錯置是其中的特徵之一，或是利用時間的錯置展現於作品之中，透過偽裝可以使人與環境做區別或是連結，創作《迷境》與《Dazzleland》的偽裝是透過點、線、面、體不同空間為度之間的映射與轉換的錯置，來產生「偽裝」的認知效果，時間維度也是如此。創作研究發現偽裝是一種將空間維度提升或降級的動作，也就是藝術創作是在不同維度之間做轉換，包含同維度的映射、轉換，以及不同維度的增維與降維，本論文將「偽裝」視為一種時／空錯置的現象，提出以時／空維度的錯置作為「偽裝」的新程序，並提供一種新的觀看模式。

Engineering Vulnerability: In Pursuit of Climate Adaptation

為了解決Plain color的問題，作者Vaughn, Sarah E. 這樣論述：

In Engineering Vulnerability Sarah E. Vaughn examines climate adaptation against the backdrop of ongoing processes of settler colonialism and the global climate change initiatives that seek to intervene in the lives of the world’s most vulnerable. Her case study is Guyana in the aftermath of the

2005 catastrophic flooding that ravaged the country’s Atlantic coastal plain. The country’s ensuing engineering projects reveal the contingencies of climate adaptation and the capacity of flooding to shape Guyanese expectations about racial (in)equality. Analyzing the coproduction of race and vulner

ability, Vaughn details why climate adaptation has implications for how we understand the past and the continued human settlement of a place. Such understandings become particularly apparent not only through experts’ and ordinary citizens’ disputes over resources but in their attention to the ethica

l practice of technoscience over time. Approaching climate adaptation this way, Vaughn exposes the generative openings as well as gaps in racial thinking for theorizing climate action, environmental justice, and, more broadly, future life on a warming planet. Duke University Press Scholars of Color

First Book Award recipient

應用卷積神經網路進行影像辨識— 以COVID-19之胸部X光與CT圖像為例

為了解決Plain color的問題，作者廖昱傑 這樣論述：

根據NCHC COVID-19全球疫情地圖顯示，截至2022年四月底，COVID-19全球確診人數已突破五億，死亡人數更是超過六百萬。傳統檢測COVID-19的方法主要是使用RT-PCR試劑和透過醫生判讀各種醫療影像來辨識是否為COVID-19患者。然而，上述方法既耗時又費力，且容易造成假陰性和人力辨識的錯誤。值得一提的是，AI影像辨識的技術越來越成熟，其中深度學習主要是藉由收集相關的圖像，再透過訓練模型以增加該領域的學習力，方可提升辨識的準確率，盡早發現病源能幫助醫生快速及準確治療COVID-19患者，進而降低死亡率。本研究所使用的軟體為Python，我們採用四個皆為公開的資料庫，從中收集

胸部X光圖像和CT圖像，經過整理後挑選COVID-19、一般肺炎及正常三個類別作為研究對象，並將兩種圖像分別劃分成資料庫一及資料庫二。首先將圖像進行預處理，接著選擇InceptionV3、ResNet50V2、Xception、DenseNet121、MobileNetV2和EfficientNet-B0等六個轉移學習模型進行微調。除此之外，本研究提出一個專門檢測COVID-19的輕量型卷積神經網路，並將其命名為L-EffNet。目的是為了減少模型的參數量，進而降低訓練的時間。最終為了提升整體研究的效率與可行性，在訓練模型前我們使用網格搜索來找尋最佳的參數配置，且過程中使用五倍交叉驗證來評估各

個模型的性能。研究結果顯示，在資料庫一當中，微調後最佳的轉移學習模型為InceptionV3，準確率為97.72%；而在資料庫二當中，微調後最佳的轉移學習模型為Xception，準確率為96.78%。而本研究所提出的L-EffNet參數量為798,539，在資料庫一和資料庫二的準確率分別為98.33%和97.48%。除此之外，透過分類結果繪製混淆矩陣，加以分析每個模型的精確度、召回率和F1得分。研究結果表明本研究所自我開發的卷積神經網路在檢測COVID-19患者的可行性。