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Final Cut Pro職人剪片全攻略：一台 Mac 包辦影音剪輯、素材處理、調色技巧，打造流暢的高質感影片!

為了解決l資料夾印刷的問題，作者蘋果梗 這樣論述：

　　拍片很辛苦，剪輯更要有耐心 　　已經學會iMovie的你，更需要FCP進階技巧，讓每一顆鏡頭都不浪費 　　進入FCP的世界，你會發現原來剪輯這麼簡單 　　以最新版本的Final Cut Pro 10.6撰寫。 　　不僅逐步介紹此一革命性的剪輯軟體，更傳授剪輯過程中的經驗分享及實用祕訣。 　　現在就跟著我們一起從第一頁開始，跨出剪輯人生的一大步。 　　Final Cut Pro 一直都是業界最受歡迎的影片剪輯軟體之一。身為專業非線性剪輯軟體的 Final Cut Pro，自從推出 Final Cut Pro X 之後，因為介面與 iMovie 非常類似，吸引了不少使用

者願意開始學習。但是由於多年來沒有繁體中文版本，讓許多人在入門時遇到了不少挫折。 　　然而儘管剪輯的節奏與美感，是需要天份和更多的經驗累積。但絕對不應該卡在第一步「不知道怎麼使用軟體」。現在就開始打破第一步，拿起本書一起進入 Final Cut Pro 剪輯的有趣世界。 　　本書作者發揮蘋果教育訓練多年的經驗，從最基礎的介面介紹到實務上的經驗談，一步步的系統化教學，讓每位讀者都能學到許多不為人知的技巧，獨當一面的使用 Final Cut Pro 進行剪輯。 本書特色 　　⚙革命性的剪輯方式 　　⚙整理素材、剪輯、調色、輸出，一氣呵成 　　⚙飛快的專業級效能 　　⚙豐富的外掛資源

l資料夾印刷進入發燒排行的影片

社群媒體連載輕小說使用動機對體驗行銷、體驗價值及顧客忠誠度之影響

為了解決l資料夾印刷的問題，作者紀錦嬑 這樣論述：

因數位科技產業發達、出版業的式微、民眾普遍環保意識提升，再加上人們的互動模式轉變，如今紙本文字與圖像大多跳出傳統紙本書頁的框架，逐漸轉以數位化（如電子書、有聲書、影音動畫等）形式呈現，其中含有「萌要素」與「遊戲式寫實主義」（ゲーム的リアリズム）的輕小說是青少年們重點購買的讀物，且大多以連載的方式吸引讀者持續關注；出版業者透過複合式媒體的方式將商品書籍對消費者進行體驗行銷，進而達到與不同階段的顧客及潛在顧客的開發與溝通。本研究以社群媒體連載輕小說進行分析，探討社群媒體使用者的使用動機，對於社群媒體連載輕小說的體驗是否會影響讀者的忠誠度。研究採取問卷調查法，透過Schmitt提出的體驗行銷概念與

Sheth, Newman and Gross 所提出的消費價值模型概念與作社群媒體連載輕小說問卷構面，探討社群媒體連載輕小說的體驗行銷、體驗價值及顧客忠誠度的相互關係。結果顯示多數的受測者為娛樂目的而使用社群媒體，有多年數位閱讀經驗與閱讀頻率高的受測者，皆認同社群媒體連載輕小說是良好的娛樂工具；讀者對於社群媒體連載輕小說的體驗行銷、體驗價值與忠誠度有顯著相關，影響讀者是否願意訂閱或閱讀社群媒體連載輕小說的關鍵來自於在閱讀的過程中所產生的「情緒」，以及作品是否能夠讓讀者產生「社會性的連結」。本研究結果可作為出版業者或是創作者對作品的行銷企劃略之參考。

Windows 11制霸攻略：用圖解帶你速讀微軟最新功能

為了解決l資料夾印刷的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　/Windows 11嶄新特點/ 　　◆ 平衡性功能改版 　　多功能視窗整合最佳化工作流程與運作 　　◆ 全新使用者介面 　　工具列功能優化與個人化小工具面板 　　◆ 直覺式觸控操作 　　觸選、撥動，瀏覽、互動更靈巧快速 　　◆ 強化資安防護規格 　　配搭必要TPM 2.0強化系統安全性 　　Windows 11功能大解析！無痛銜接微軟最新作業系統 　　Windows 11全新亮點 　　Fluent Design圓角視窗、Snap Layout多功能視窗、優化觸控輸入介面、Snap Group將App設為群組、全新小工具程式（Widgets）、讓Android

App執行於Windows 11、升級TPM 2.0資安防護更新、導入遊戲新技術與雲端遊戲、新設計的Microsoft Store、開放Azure線上語音辨識。 　　精彩篇幅 　　本書除了讓您首先體驗Windows 11特色全新亮點外，還能讓您上手Windows 11各方面的功能技巧與應用，例如打造出獨樹一格的桌面環境、得心應手檔案管理工作術、孰悉包羅萬象的內建程式及Microsoft Store、認識控制台設定與應用程式、最佳化相簿管理與影片編輯、使用者帳戶建立與管理、精通軟體管理與協助工具、一手掌握裝置新增與設定、防微杜漸電腦更新與系統安全、亡羊補牢系統修復與管理、了解無遠弗屆網路安裝

與應用、與時並進運用資源共享的雲端服務等，最後還提供便捷實用的Windows 11快速鍵，希望本書能夠成為您快速入門與熟悉Windows 11的最佳選擇。  

機器學習為基礎之中文字體辨識

為了解決l資料夾印刷的問題，作者謝昀澂 這樣論述：

手寫中文字辨識問題與印刷體中文字辨識問題的發展歷史悠久，過去大多研究都侷限在以GB2312-80編碼的CASIA-HWDB簡體中文手寫資料集，缺少使用繁體中文資料集，主要原因是繁體中文資料集的資料量不足。過去的文獻中，手寫體與印刷體經常被分開辨識，但是中文字辨識同時有手寫體與印刷體的辨識需求。隨著人工智慧與機器學習的發展，生成對抗網路能產生出非常逼真的影像，而卷積神經網路常被用於不同的辨識問題中。本研究的目的是使用現有的繁體中文手寫資料集混合印刷體資料，利用生成對抗網路的特性產生擬真的資料以擴展資料集，彌補繁體中文資料量的不足，最後使用卷積神經網路進行辨識，在經過多次實驗改良卷積神經網路的模

型後，準確率可以達到93.99%。