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這兩本書分別來自旗標 和碁峰所出版 。

國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 (2020),提出psd檔關鍵因素是什麼,來自於氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)。

而第二篇論文國立屏東科技大學 車輛工程系所 林章生所指導 魏丞逸的 探空火箭結構之模態分析與驗證 (2020),提出因為有 探空火箭、有限元素分析、實驗模態分析、亞伯拉罕時域法、逆向工程問題的重點而找出了 psd檔的解答。

最後網站psd檔是什麼則補充:PSD檔 是Adobe Photoshop預設存檔的檔案格式,因此它也被稱為Adobe Photoshop文件檔案,屬於Adobe公司所開發的專用格式。 雖然PSD檔可以只有一張圖片,但一般來說PSD檔 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了psd檔,大家也想知道這些:

創意百分百!Photoshop 超人氣編修與創意合成技法 (暢銷增量版)

為了解決psd檔的問題,作者楠田諭史 這樣論述:

跟 PS 神人學編修魔法,下一個 PS 神人就是你了!   ▌110 個精緻範例,集結所有修圖、合成技巧於一冊!   ▌詳實的操作解說 + 完整素材檔 + 範例完成的 psd 檔 (含圖層)!   「想把晴天影像變成下大雨場景」、「想製作櫻花飛舞的浪漫景象」、「想打造一個前所未見的科技感城市」、「想無中生有製造出瀑布、光束、火焰、煙霧」、「想天馬行空創造一個童話般的微縮世界」、……   你是否腦中有滿滿的創意與想像力,但是不知道怎麼用 Photoshop 做出來?   你是否只會 Photoshop 的某些功能、拼拼湊湊地合成總是破綻百出?   本書從簡單的風景、人像編修出發、不講

艱澀難懂的操作,教你用基本的 Photoshop 功能就能做出時下最流行的影像效果。每個範例的操作步驟清楚、簡潔並提供完整的範例素材,你不需另外尋找素材就能跟著書上的說明同步操作。   透過本書你將學會讓風景看起來更有魅力的編修方法、修飾人像肌膚紋理的技巧,以及打造出如魔法般的小小世界、圖鑑裡常見的立體圖像、拼貼出如電影海報般的效果、打造出夢幻的森林場景、……等。   本書特別推薦給:   .想要精進 Photoshop 編修技巧的人。   .對於 Photoshop 的合成缺乏自信的人。   .想要實現腦中的 idea,卻不知道怎麼做的人。   .只想看一本書就學會各種編修方法、變化出不

同效果的人。 本書特色   ※ 範例精緻多元,包括:風景、靜物、人像、動物、建築、……等,並附贈完整的範例素材、範例製作完成的 psd 圖層檔案,方便一邊閱讀一邊練習。   ※ 學會時下流行的個性化影像風格,無破綻的擬真合成手法!   ※ 目錄直接呈現範例內容,可挑選感興趣的範例,立即製作、應用。   ※ 循序漸進地安排範例難易度,前 6 章每個範例約 2~4 頁就能製作完成,消除讀者「Photoshop 很難學」的迷思,第 7 章則是利用學過的技巧組合成較大的範例,帶你體驗製作專業海報的作品。

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以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決psd檔的問題,作者徐韻如 這樣論述:

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛,氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用,在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面,雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施,但突如其來的天災降臨時,造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失,即能提早做好災前的應變,減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念,利用ML軟體,如:SPSS,做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數,再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練,並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值,再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式,做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大,但單一事件的預測結果卻很精準,水害可使用模式一;寒害可使用模式三;病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分:第一部分(2020)結果得知,預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優,表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知,預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%,代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的(短期、長期預測)進行本論文模式一至四之選擇。短期(月預測)可依災害類別如:水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二;而長期(年預測)預測亦可使用模式一。

Cartoon Animator 4一天完成動畫短片:打造專屬你的2D偶像

為了解決psd檔的問題,作者蔡雅琦,黃天恩 這樣論述:

運用2D卡通動畫創作工具,製作短動畫影片,成為動畫高手。     隨著5G數位時代來臨,大量的動畫與直播的需求產生,Cartoon Animator 4 加強了對於2D角色動畫的各種彈性的製作方式,讓使用者可以快速的設計角色動態,即時的動作調整與對嘴說話的表現運用。     本書以深入淺出、拆解方式設計每個章節,讓使用者輕鬆學會Cartoon Animator 4 各項功能,運用本書介紹的操作技巧,以一個懶人包動畫為範例,完成一個製作專案。     使用Cartoon Animator 4 也可以完成現今在YouTube、Facebook、LINE、抖音瘋傳的懶人包動畫、短影音影片,以及

節目單元的片頭製作,或是一部角色動畫電影;更加入電腦動畫應用的觀念說明,啟發使用者創作出各式創意的2D角色動畫影片。

探空火箭結構之模態分析與驗證

為了解決psd檔的問題,作者魏丞逸 這樣論述:

本研究係模態驗證之逆向工程問題分析於重建未知結構有限元素模型的有效性進行探討。吾人利用對國立成功大學航太研究中心所提供之除役探空火箭結構,在無幾何模型檔案、材料參數及明確工作環境資訊情況下重建有限元素模型。吾人將探空火箭進行量測尺寸並繪製幾何模型,查閱相關資訊估測材料參數,使用電腦輔助分析(Computer Aided Engineering, CAE)軟體ANSYS Workbench分別進行模態分析與簡諧響應分析,得到結構幾何模型之模態參數。吾人分別對探空火箭與其構件進行實驗模態分析(Experimental Modal Analysis, EMA),得到實際結構之頻率響應函數(Freq

uency Response Function, FRF)並從中獲得模態參數,並與有限元素法(Finite Element Method, FEM)分析之結果相互驗證。為了驗證實驗模態分析識別結果之可靠性,吾人利用實驗模態分析過程所量測的脈衝響應信號,利用亞伯拉罕時域法(Ibrahim Time-Domain Method, ITD)進行模態識別,進而驗證實驗模態分析結果之可靠性,進而修正有限元素模型,以等效於實際結構。