video影片的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

You Tube 好好玩 隨手翻

為了解決video影片的問題，作者林佳生 這樣論述：

　　YouTube 是目前國內外相當熱門的一個影片網站，對於提供影片上傳的網站為數眾多，本書即介紹其中多個影片網站，並告訴您如何錄製影片，如何以YouTube Remixer來剪輯電影，如何以 Windows Movie Maker 或「會聲會影」來製作、剪輯影片，將影片上傳供大家欣賞。 　　除了發表影片外，對於您所喜歡的影片，您可以有多種方式提供給友人欣賞，可將它轉貼至自己的部落格或網頁空間上，這些都是本書所要告訴您的！ 　　本書特色 ? 　　如何觀賞You Tube上的影片。 ? 　　網際網路上熱門影片網站介紹及欣賞。 ? 　　如何以網路攝影機來拍照、錄音及錄製影片。 ? 　　將影片上

傳至YouTube、Google Video及其他影片網站。 ? 　　以YouTube Remixer剪輯YouTube上的影片。 ? 　　使用Windows Movie Maker快速的製作出所要的電影。 ? 　　使用Windows Movie Maker進行影片的剪輯，加上標題、特效等。 ? 　　使用會聲會影的「影片快剪精靈」快速製作影片。 ? 　　使用會聲會影進行影片的剪輯，加上標題、特效等。

video影片進入發燒排行的影片

黃晉亞數位音樂創作研究-以傳承泰雅文化為例

為了解決video影片的問題，作者黃晉亞 這樣論述：

數位音樂已成為現代音樂管道大宗，不論是前端的作曲者、編曲者，又或是後端的聽眾，皆可輕易使用3C產品接軌數位音樂。相較於以前的黑膠唱片、CD，現今只需要一台輕便的3C產品，不論身在何處都可以隨時選擇喜歡的音樂聆聽，任何最新的音樂消息，不過彈指之間便能迅速得知，如此便捷、快速的管道，早已充斥在人們的生活當中。當今的社會，因為網路的便捷性，任何事物得以藉由數位音樂的平台迅速推廣到全世界，例如日本動漫歌曲、K-pop等等，利用數位音樂的宣傳下成為強勢主流。反之，弱勢文化始終無法與主流文化比肩，例如臺灣的原住民文化即是其中之一。臺灣原住民文化因為背景、歷史等諸多錯綜複雜的原因，再加上民眾普遍的不熟悉，

文化色彩日趨黯淡，甚至在現今多元文化的融合下，許多年輕一輩的原住民子弟失去了自身文化的認同感，這讓原住民文化處於難以延續的困境。身為泰雅族的創作者，因為重回部落後發現了自己的文化漸漸凋零，為了延續文化的生命力，創作者重新學習泰雅族的文化，創作屬於自己的音樂作品。創作者以原住民歌手創作歷程、音樂作品以及泰雅族音樂文獻作為依據，創作了原創、改編、傳統樂舞三種作品類型，希望利用自身作品推廣泰雅族文化的美麗之處，並期許透過創作，鼓勵原住民子弟們重拾對於文化的熱誠。

影音玩樂Windows Vista 隨手翻

為了解決video影片的問題，作者林佳生 這樣論述：

■升級至Vista，輕易下載並製作所要的影片、音樂■告訴您如何下載各式影片、音樂■如何播放各種格式的影片■將影片轉換成所要格式的視訊■相片的檢視、編修與管理■音樂的播放、播放清單的製作，音樂CD的燒錄■快速燒錄所要的 DVD-Video 光碟■以Windows Movie Maker來製作電影 　　Windows Vista是微軟公司於2007年所發行的新一代作業系統，在此作業系統下，除了Windows Media Player 版本的更新外，它又新增了Windows Movie Maker、Windows DVD製作程式、Windows相片圖庫等多個影音處理軟體，本書除了詳介這些軟體，再

配合一些免費但功能強大的播放、轉檔軟體，讓您輕易的製作出所要的影音作品。 ■除了以Windows Media Player來播放影片外，配合KMPlayer免費軟體可播放絕大多數類型的影片。■將影片轉換成所要類型的影片，您可輕易的進行轉檔作業。■以Windows相片圖庫來檢視、編修、列印與管理您的相片。■以Windows Media Player來擷取音樂，編輯播放清單來播放您所喜歡的音樂，如何燒錄音樂CD、資料CD等。■如何快速燒錄所要的 DVD-Video 光碟。■以Windows Movie Maker來製作電影，加上各式特效、加上字幕與旁白，加上背景音樂，再燒錄成DVD光碟。

FPP(FramePixelPool)神經網路之動作識別

為了解決video影片的問題，作者謝明原 這樣論述：

隨著網路以及錄影設備的發展，每天有成千上萬的影片被產出，如何取得這些影片的特徵以及進一步識別檢索影片成為了一個重要的問題。動作識別是可以分析出一段裁切好的影片(trimmed video)，影片中的人在做什麼樣的動作；這個工作可以應用在許多安全監控上，例如：Facebook上有人直播自殺、夜店有發生打架糾紛等等。都可以第一時間通知到警察到場。本論文提出了一個新的深度網路模組FramePixelPool，此模組可以配合2D CNN自然的提取出移動軌跡以及重要frame的特徵作為video-level feature，減少2D CNN使用frame-level feature會壓抑少量重要Fra

me Feature的問題。關鍵詞：深度學習(Deep Learning)、動作識別(Action Recognition)、深度殘差網路(Deep Residual Learning)、時間序切割網路(Temporal Segment Networks)