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引爆故事力：頂尖創意大師開講，打造高效行銷和說故事技巧的21堂課

為了解決gopro 11規格的問題，作者GuillaumeLamarre 這樣論述：

賈伯斯：「世界上最有影響力的人，是會說故事的人。」 掌握故事力＝吸引注意力＝高效行銷， 從廣告、電影、文學、品牌策略到流行文化，經典案例解析＋60道實作練習， 本書有如工具箱，幫助你發揮創意，說好故事，打動人心，影響世界。   頂尖廣告大師、創意總監、得獎編劇不藏私親授， 融合說故事技巧和設計思考，打造最有說服力溝通術的完全指南！   　　◆本書寫給：從事設計、行銷傳播、廣告創意，以及自行創業人士，如何管理創意點子，吸引更多客戶上門。   　　◆本書剖析：故事的力量、說故事的技巧、好故事的5個特點、增進寫作技巧，在演講簡報、品牌行銷、產品企畫、創意管理上都無往不利。   　　◆經典案例解析

：Apple、Nike、Uber、GoPro、樂高、紅牛、皮克斯、特斯拉、《紙牌屋》、《絕命毒師》、《冰與火之歌：權力遊戲》等經典品牌，掌握與世界同步的絕讚故事力。   　　◆創意大師心法傳授：廣告大師比爾‧伯恩巴克、大衛‧奧格威、喬治‧路易斯、李‧克勞、大衛‧卓加、小說家阿嘉莎‧克莉絲蒂、劇作家大衛‧馬密、導演希區考克、史蒂芬‧史匹柏等，汲取說故事大師的成功之道。   　　◆專業人士現身說法&60道實作練習：精采訪談業界擅長說故事的作家、電影編劇、廣告創意總監、傳播總監、紀錄片導演、漫畫作者，分享創作心法。作者分析理論也具體示範，並設計60道實作練習，增進創造力。 　 　　「說故事行

動的起源來自啟發，而不是有意操弄。商業和娛樂之間的界限漸漸模糊，迪士尼、亞馬遜、Netflix，或許還有蘋果公司，這些品牌之間的較量進一步證明了這一點。樂高企業成功的行銷傳播策略，主要基於電影和套裝系列產品，而且顯然引起了他人仿效。請注意，說故事不是新的點金石。它不會每次都把你的企畫案變成黃金。然而，它可以成為奠基石，固有的根本原則，就像姆指姑娘扔的石子一樣，讓你總是能夠找到原來的路。」──本書作者 紀雍‧拉瑪   　　法國資深藝術指導和創意顧問紀雍‧拉瑪（Guillaume Lamarre），從品牌、廣告、影集、電影、文學、流行文化等汲取實例，以精湛的手法探索說故事的技巧、它對大眾的影響以及

廣告運用，帶我們檢視這高效行銷傳播手法的所有寶藏。   　　本書解析故事的力量和說故事的技巧，它到底是什麼？怎麼開始的？說故事具有不同的表現形式，尤其是在當前數位時代。本書探討故事如何深植在記憶之中：吸引注意力是一回事，保持注意力是另一回事，並研究故事是由什麼材料組成，以期看出有多少效果取決於寫作手法的品質。書中也會穿插專業人士的現身說法和精采訪談，他們從事的領域分屬小說、繪畫、電影、廣告與新聞。此外，貫穿本書的諸多實例能讓我們理解「說故事」這個詞，如今已超越了單純的敘述概念，它是內容傳播和行銷策略的核心，成功的「用戶體驗」正是以它為主體。 　　本書訴求的對象是所有希望傳達訊息的人。也許是廣

告人、創意人或設計師，他們嘗試為作品增添額外的心靈感受；同時也能滿足想用不同方式發展活動的任何人。本書還為行銷和傳播部門提供支援，將說故事化為實踐，並了解它對策略和業務能產生什麼作用。最後，企業負責人也可以從中獲益，因為從企畫項目的構思到啟動，「說故事」都不失為有效的方法。

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基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究

為了解決gopro 11規格的問題，作者郭益宏 這樣論述：

目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3

. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi

xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F

aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.

4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向

1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程

10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.

4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN

TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖

3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編

/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文

獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3

不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88

圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格

9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀

評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客

觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117

香港遊玩攻略88

為了解決gopro 11規格的問題，作者流浪攝 這樣論述：

　　回歸出門玩樂的基本步，直接介紹香港88個最值得我們去的遊玩美景。全書分為11個章節，以一個主題介紹8不同的景點，合共88個景點。

消費性電子連接器廠商產品開發績效影響之研究

為了解決gopro 11規格的問題，作者陳元勤 這樣論述：

本研究著重在消費性電子連接器企業發產品績效評估，瞭解產品開發數據資料研究對開發績效的影響，並分析開發週期，開發產品、產品規格、專案客戶及業務型態與對於開發績效產生的相關性，進一步研究生產規格對開發產品與開發績效的影響，以作為後續改善開發產品績效評估的參考為本研究的動機。本研究以某專業連接器製造商業務部門所承攬連接器相關電子產品專案開發業務調查資料為例，蒐集2010年1月至2020年12月國內外電子相關產業客戶已完成接單出貨的案件，共計659項產品開發資料，6,398筆業務資料。本研究結果顯示開發產品在不同開發季節與客戶背景具有高度關聯性，而分析開發產品與消費性電子市場關係，結果發現消費性電子

產品主要開發期會在第一季與第四季，會到假期效應影響，其餘類別電子產品受季節性影響較小；業務型態在不同業務背景客戶背景生產規格具有高度關聯性，不同業型態的客戶對應產品的與業務的態度有差異，客戶對OEM業務型態生產能力要求較高，客戶對ODM業務型態設計溝通能力要求較高，客戶對OBM業務型態生產與設計與品牌行銷能力要求較高；開發績效在不同開發產品、生產規格與工程師背景具有顯著差異影響；而結果顯示同軸連接器（線）、訂作客製化、高品質規格、消費性電子、電源傳輸訊號與產品規格優化三次的完工期間明顯較長；連接器（線）、完全客製化、 汽車電子、與產品規格優化兩次的營業總額與銷售毛利較高；最後驗證不同生產規格與

工程師背景對開發績效產生干擾影響。此研究結果可提供連接器廠商進行消費性電子連接器市場新產品開發時將不同開發產品、不同生產規格與不同工程師對開發績效的影響與干擾列入評估，能藉由分析數據體現其對開發績效的影響與差異性，作為企業後續改善開發產品專案績效及分配企業產品開發資源的參考指標，可有望縮短產品開發週期與提高新產品開發績效，提高客戶信賴度，強化企業競爭力。關鍵字：開發產品、業務型態、生產規格、開發績效