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職人訂製口金包：北歐風格印花布x口金袋型應用選

為了解決rain x使用方法的問題，作者洪藝芳 這樣論述：

手作職人──洪藝芳老師 運用質感北歐風格印花製作 實用又可愛的口金包指南 12款口金型式x28款作品設計   　　◎豐富收錄 　　12款口金型式 　　▓基本款式口金包 　　▓基本拼接口金包 　　▓基本拼接+抽皺口金包 　　▓側身拼接口金包 　　▓一字口金包 　　▓彈簧口夾口金包 　　▓L型口金包 　　▓雙口金包 　　▓盒型口金包 　　▓ㄇ型支架口金包 　　▓雙口袋口金包 　　▓袋中袋口金包   　　28款作品設計 　　運用自如的大小口金包， 　　自己在家就能開心製作！ 　　◎內附圖案&紙型   　　資深手作職人──洪藝芳老師第一本以北歐風格印花布料創作的口金包選集，本書豐富收錄12

款口金型式，創作了28款職人訂製感，實用又可愛的大小口金包：由最基本的8cm半圓口金包教學，至稍有難度的拼接款，再到進階程度的變化款、雙口金大包包等，皆是用途廣泛造型多變又能輕鬆上手的作品，作品選布多為田園生活、各式可愛莓果花卉及幾何小物的圖案加上莫蘭迪色調素布搭配，呈現優雅文青質感風格的各式大小口金包。   　　以往對於口金包只有小巧可愛的刻板印象，書中收錄了尺寸較大的雙口金大包及袋中袋款口金包，讓口金包也能成為實用的隨身袋物，成為打造日常文青風格的手作穿搭元素。   　　本書附有口金包基本製作教學及作品作法解說，內附原寸圖案紙型，書中介紹的作法亦附有貼心提醒適合程度製作的標示，不論是初學者

或是稍有程度的進階者，都可在本書找到適合自己製作的作品。洪老師也在書中加入了口金包的製作Q&A，分享她的口金包製作小撇步，多製作幾個也不覺膩的口金包，希望您在本書也能夠找到靈感，訂製專屬於您的職人口金包。

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基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決rain x使用方法的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

流行鋼琴自學秘笈(六版)

為了解決rain x使用方法的問題，作者招敏慧 這樣論述：

　　單元簡介 　　單元 1–基礎樂理 　　這個單元內容包括不同類型的鋼琴介紹、彈奏時的姿勢、音符與彈奏記號的運用、五線譜與簡譜的介紹以及和弦的介紹。 　　單元 2–節奏全攻略 　　隨著不同的年代與背景，產生了很多不同的音樂類型，如︰古典樂、民謠、流行樂、搖滾樂、爵士樂、拉丁樂、舞曲⋯等等。當中它們所用到的節奏型態也各有特色，如： Waltz、Slow Soul、Slow Rock、Tango、Rhumba、Cha Cha、Disco、Bossa Nova⋯等等。這些節奏型態都會在這個單元逐一為大家介紹。 　　單元 3–古典分享 　　古典音樂常出現在電視、電影或廣告中，

在這個單元為大家挑選了一首在電影出現的樂曲。 　　單元 4–手指強健秘笈 　　在這個單元裡，提供了幾個可以增加手指靈活度的練習。這些練習除了可以作為階段性的鍛鍊，也很適合在日後當作例行性的暖指運動。 　　單元 5–自彈自唱 　　常常看到很多歌手自彈自唱，看起來好像彈得很簡單，但不知道為什麼自己就是不會彈或彈得不像？ 　　沒關係，在本單元我會為大家示範一些較常用到的伴奏手法，由淺入深的，讓你也來親身體驗一下自彈自唱的樂趣吧！ 　　單元 6–右手旋律的變化 　　告訴你們如何在旋律的單音上面，再多加一些音符，使旋律的表情變得更豐富。 　　單元 7–綜合練習 　　綜合以上所學習過的節奏型態，混

合使用於同一首歌曲中。 　　單元 8–好歌推薦 　　在這個單元裡面，收錄了一些流行歌曲，以及一些經典名曲，希望你們喜歡。 本書特色 　　◎輕鬆自學，由淺入深。 　　◎從彈奏手法到編曲概念，全面剖析,重點攻略。 　　◎適合入門或進階者自學研習之用。 　　◎可作為鋼琴教師之常規教材或參考書籍。 　　◎本書首創左右手五線譜與簡譜對照，方便教學與學習。 　　◎附影音教學QRCode。

應用卷積神經網路於雲影像降雨預測

為了解決rain x使用方法的問題，作者蕭偉泓 這樣論述：

降雨預測是發展智慧農業重要的一環。古代人靠觀天象辨風雲預測天氣，現代人則是依靠氣象預報進行降雨預測。但是，這些預測降雨的解決方案大都不夠精準與即 時，無法滿足農民們實際的需求。因此，如何發展更即時，符合智慧農業快速發展的 降雨預測是目前極為重要的課題。本文利用有效的資通訊和人工智慧 AI 技術，結合 大數據分析，提出一套能預測下五分鐘後天氣狀況的降雨預測方法，對可能的災害進 行即時預防。本研究提出的 VGG-Cloud 預測模型，是以 VGG16 卷積神經網路模型 為基礎，結合遷移學習的 Layer Transfer 技術，保留或改進了其中的部分架構及參數， 再以收集到的天氣雲圖進行實際模型

訓練而得。實驗結果顯示，本文提出的 VGG- Cloud 模型是能夠成功地將 VGG16 的圖像特徵學習的機制轉移到雲層圖像的特徵計 算上;並且在有限天氣圖像數據的情形下，VGG-Cloud 模型成功預測出 5 分鐘後沒 下雨天氣狀況的準確率為 81%，而成功預測出 5 分鐘後下雨天氣狀況的準確率亦可 達 80%。所以，整體來說，VGG-Cloud 相較於 VGG16 模型，預測準確率由 72%提高 到 81%，改善了 12.5%;模型參數運算需求量也大幅減少了 99.98%，大大提升了運 算效率以及用 Edge Computer 實現模型訓練的可能性。這些結果也驗證了本論文所提 方法的有效性

和實用價值。