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Illustrator超完美入門(暢銷第二版)【CC適用】

為了解決psd轉檔的問題，作者高野雅弘 這樣論述：

　　★★★★★銷售TOP 1，日本壓倒性高評價！★★★★★  　　 　　榮登台灣與日本各大網路書店暢銷榜  　　世界最簡單、詳盡全面的入門書最新版    　　從零開始徹底學習！從基礎操作到實務運用，  　　徹底網羅必備技巧，一本超實用的Illustrator學習聖經！    　　Illustrator CC適用/Windows & Mac適用    　　來自「人氣設計師」的129堂必修課！  　　本書從基礎開始，逐一解說Illustrator的各項功能、  　　使用方法及設計方式，規劃「從做中學」的完美課程，  　　扎實學會Illustrator必備功能與應用。    　　首次接觸

Illustrator者，可從第1章開始依序閱讀，  　　內容設計由淺入深，培養出正確的使用方式與應用技能。  　　如果是原本就有Illustrator基礎的設計人，  　　本書將成為你手邊超好用的工具書，內容依應用分類，  　　可依目的迅速查詢所需技巧，隨時融入你的設計之中。    本書特色   　　‧用5分鐘學會Illustrator基礎知識  　　‧掌握一開始就該記住的基本操作功能  　　‧從基本圖形的畫法開始學起，達成隨心所欲地描繪插畫的第一步  　　‧精通Illustrator必備「路徑」基本知識與重要工具  　　‧了解物件的編輯與圖層的知識，學習組合、合成製作出完整圖稿的技巧  　

　‧熟悉顏色與漸層的設定，打造精采的影像  　　‧運用變形、合成與特殊效果，充分活用Illustrator的功能  　　‧學會影像的置入與編輯，在設計上就能擴大發揮的空間  　　‧學習文字操作與段落設定，作為裝飾運用或圖像解說的基本元素  　　‧經由綜合練習，學會如何搭配運用多種功能進行實務設計  　　‧打造提升操作便利性與作業效率的環境設定和檔案輸出

psd轉檔進入發燒排行的影片

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轉檔的問題，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。

我想學設計!人氣精選Photoshop影像編修技：工具x調色x文字x合成x廣告設計(千萬網友點擊推薦狂推必學)

為了解決psd轉檔的問題，作者楊比比 這樣論述：

看書學Photoshop不容易 除了強大的自律性、超人的毅力 還需要技巧補充 與 無所不在的叮嚀 --- 我是陪著大家一起努力的楊比比 　　你也想學設計嗎？但總覺得很難不知從何著手？ 　　「PS 了嗎？」，Photoshop已儼然成為影像編修的代名詞，學設計當然就要從業界最多人使用的Photoshop入門！ 　　楊比比由多年教學經驗精選出大家最想學的Photoshop編修技巧，包括IG熱門色調、補色拼貼、數位濾鏡、行動裝置用檔案、脫穎而出的文字排版、文字外框變形技巧、快速去背、逼真合成…，其獨特且輕鬆幽默的教學方式讓你看的清楚、學的容易。 　　75個獨家技巧不藏私大公開 　　每個範例

都是楊比比整理出影像編修最有效率的步驟，帶你呈現出更自然的影像合成與色調： 　　—懷舊氣氛十足還有細膩的色調變化 　　—明暗之間強化照片立體感與層次 　　—全自動色調修復泛黃照片絕佳的工具 　　—極受歡迎的半網屏風格 　　—設定適合行動裝置使用的工作區 　　—相近色容易配出好看的漸層色彩 　　—快又精準的數位換色 　　—折角立體堆疊文字效果 　　—建立只有外框線的羅馬垂直字 　　—移除圖片中多餘範圍 　　—精細去背技法移除雜色、毛髮去背 　　—運用顏色建立選取範圍 　　—商業用路徑去背 　　—數位時代新設計的扁平化Logo 　　—逼真的岩石雕像合成技法 　　快翻開書看更多精彩技巧吧！ 　　本

書以有系統的教學方式搭配楊比比二十幾年的教學經驗及獨特的美感，帶你領略影像編修的魅力。 　　如果你是設計初學者，別怕！跟著內容操作就能完成意想不到的作品！ 　　如果你已是設計老手，本書範例將讓你對設計有不同的體會，激發出更多靈感！ 　　想自學Photoshop？本書提供精彩範例檔，只要跟著書本操作，一定學的會！ 　　想當授課用書？完整全面的內容規劃搭配多樣化的範例，與業界實戰無縫接軌！  

探空火箭結構之模態分析與驗證

為了解決psd轉檔的問題，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。