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MAC超密技!省時省力的APPLE工作術

為了解決分割pdf的問題，作者蘋果仁編輯群 這樣論述：

　　・超過10萬粉絲蘋果愛好者網站蘋果仁編輯群傳授精選MAC效率工作術 　　・還在猶豫不會使用MAC？WIN使用者轉換Mac無痛學習法！ 　　・從頭開始，教你用「最蘋果的方式」思考和整理，省紙省心又省腦 　　・老手和新手都會驚呼：哇，Mac裡面有這麼多高效技巧，我都不知道！ 　　・輕鬆掌握行事曆進度、郵件管理、檔案搜尋、必備的軟體、各種人性或效率的快捷鍵，原來蘋果早就幫你想好！ 　　專業蘋果教學網站，精選超過90個果粉最想知道的Mac工作法 　　不管你是MAC的新手或是老手，蘋果電腦中藏了許多方便的密技，是我們從來沒發現或是不常使用到的，白天使用WIN系統，晚上使用MAC

，經營超過三個蘋果玩家粉絲團和專業網站的蘋果仁站長，首度精選讓效率突飛猛進的Mac工作術，從檔案管理到各種桌面程式切換，從iCloud到Automater，從照片修圖到PDF編輯，讓你的APPLE電腦不只輕巧美觀，更能讓工作效率加倍！ 　　變身 Mac 達人的操作密技！ 　　・設定智慧型資料夾，自動抓出肥大檔案 　　・備忘錄不只備忘，還能整理檔案 　　・善用Handoff，無縫接軌各個裝置 　　・文件簽名、標記、key字，內建軟體就能做到 　　・不用PS，也能修圖、去背 　　・製作機器人，幫你處理繁雜作業 　　・自己設定最順手的快捷鍵和手勢操作 　　・Mac實用App推薦，大幅提高工作效率

分割pdf進入發燒排行的影片

基於深度學習框架之衛星圖像人造物切割

為了解決分割pdf的問題，作者陳忠揚 這樣論述：

遙測(remote sensing)是近年來影像處理熱門領域之一，該技術被廣泛應用於水土監測、環境監測、以及軍事類活動監控等多項應用，囿於衛星資料取得成本相對較高，致使提供學術研究的公開資料與相關研究之應用起步較晚，眾多研究中可以發現，針對衛星影像的語意切割(semantic segmentation)整體表現上仍然不佳，本研究將衛星影像分為同質性與異質性兩種資料，前者的訓練與測試資料，皆來自相同衛星及成像條件的影像，後者則是訓練和測試資料集隸屬於不同區域及季節之影像，分別探討如何透過影像增強與深度學習框架的方式，提升衛星影像的物件切割表現，以及透過「無監督域適應(unsupervised

domain adaptation, UDA)」的技術，使模型面對更加複雜的衛星圖資，於跨域任務的影像分割仍保有一定的適應力。同質性衛星影像的應用，本研究透過訓練資料的前處理，使用深度學習中遷移學習之概念，載入預訓練模型，搭配模型再訓練、Mixed Pooling Module (MPM)模組應用以及相關參數調校後，找到最佳搭配組合，提升衛星影像之切割效能；前處理包括影像增強、高頻強化、邊緣銳化等方式，目標鎖定人造物體的建築與道路，提升整體影像切割校能的mIoU指標。最終，透過資料前處理、特徵強化模組、骨幹網路選擇之搭配，獲得83.5%的mIoU效能表現，與原始效能相比大約精進3%。異質性衛星

影像的應用，本研究依序驗證Source Only、現有UDA技術以及域轉換與強化網路(Domain Transfer and Enhancement Network, DTEN)架構，透過調整其中的關鍵參數設定，試圖讓模型更有效執行跨域影像分割任務，最終超越UDA最佳效能mIoU指標3.6%，達到45.3%之表現。