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超好學 我的第一本法語發音：圖文式自然記憶，6天學會法語發音 (附MP3)

為了解決很大的進步空間英文的問題，作者派翠克馬丁 這樣論述：

法語發音快速入門，最佳學習教材 圖像&圖解記憶，揭開法語發音要訣 真人示範，一聽就會，快速奠定發音基礎 英語音標+中文拼音對照 一看就懂，一學就會，易學易記 自學法語發音，看這本就夠了！ 　　【圖文式自然學習記憶】 　　每個母音和子音， 　　都有相對應的英語發音和中文注音對照， 　　一看就懂，一學就會， 　　學習更輕鬆、無壓力， 　　法語發音易學通。 　　【初學法語發音，最佳首選】 　　1.本書是專為零基礎的讀者量身訂做 　　2.初學者的最佳法語發音教材 　　3.英語音標+中文注音對照，易學易記 　　4.圖文搭配，讓你清楚瞭解法語發音方式 　　5.花10%精力，達到100%效果

  　　【3個Step，快速學好法語發音】 　　Step 1 圖像記憶，一看就會 　　揭密發音要訣&規則 　　全方位打好法語發音基礎 　　Step 2 真人圖像發音示範 　　幫助您抓住每個音標的正確發音位置 　　Step 3 圖解發音部位和口型，整合教學 　　發音圖‧口型圖‧英文發音＋中文注音對照 　　完全掌握發音技巧！ 　　本書特聘專業老師以慢速、反覆、漸進的教學方式 　　可使你對法語發音成為直覺反應 　　看到字就會唸，聽到音就會拼 　　複誦教學，真的可以讓你用直覺發音。 　　本書系統性的介紹法語發音的36個音素，文字敘述淺顯易懂，還有豐富的嘴形照片，以及發音的口形圖，圖文

搭配，可以讓你清楚瞭解每個發音方式。此外，每個發音都有豐富的範例單字，可以從單字中，練習發音的方式，還有測驗題目檢測自己的學習效果。 　　【學習更輕鬆、無壓力】 　　從法語的字母開始介紹，內容共分7篇，分別介紹母音、子音、半母音、子音群、重音符號、長音、連音。每一課都含有6個單元，「發音要訣」、「輔助要訣」、「發音練習」、「發音規則」、「範例單字」、「寫寫看」。 　　尤其是「輔助要訣」單元，詳細說明每個母音和子音，相對應的英語發音和中文注音對照，簡單明瞭，一看就懂，一學就會，學習輕鬆、無壓力。 　　【跟著MP3，多唸多聽，進步神速】 　　1.    可以時時沈浸在法語環境裡 　　2.  

 好比洗法語澡一樣 　　3.    可以很快提升你的聽力 　　4.    可以很快提升你的法語發音能力 　　5.    法語能力迅速提升  

很大的進步空間英文進入發燒排行的影片

基於色彩味覺之自動化深度調色研究

為了解決很大的進步空間英文的問題，作者楊怡群 這樣論述：

色彩是影像敘事的關鍵要素之一，影視製作的色彩設計在前置階段就已開始；美術指導針對劇情調性做場景的色彩設計，妝髮會做測試，戲服會配合場景及劇情作色彩搭配，攝影指導決定畫面構圖、燈光呈現的方式等，這些都會對整部影視作品的色彩及質感產生影響。殺青後將設計好的色彩交由調光師將所有的色彩及質感設計做最完美的呈現，憑著豐富經驗所累積的美學藝術營造特定情緒氛圍，引導觀眾走入劇情裡。因此，調光師在影視的後期製作裡扮演著極其重要的角色。近年來，隨著OTT（over-the-top）與自媒體的盛行，各播映平台對於影像作品的需求量大增，但後期調色耗時、費工且費用昂貴，因此，若能設計自動化的調色方法必定能解決這些問

題。本研究將學術與實務結合，透過深度學習（Deep Learning）的方式，設計一套自動化的一級調色（Primary Color Grading）方法，以味覺中的酸、甜、苦、辣色調風格作為深度學習的目標。在客觀的效果評估方面，峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）的數值皆在20以上，另外，在結構相似性指標（Structural Similarity Index Measure, SSIM）方面，數值都接近1，足證用此方法能產製出優良的色調影像品質。在主觀評估上，受測者觀看自動化深度調色（Deep Color Grading）的動態影像後，因色彩共感覺（

Chromes Thesia）的作用而有高達82%的色彩味覺識別率，皆能指出該色調所要傳達的味道，這意味著此方法所產製出的色調風格受大眾認同。此外，相較於人工調色的動態影像，雖然總體分數深度調色只有32.81%的認同度，但其中苦味深度調色的認同度卻比人工調色高出26%，證明此方法有很大的進步空間與潛能。綜觀之，本研究所設計的自動化深度調色方法具有相當大的可行性，雖然目前無法直接應用於調色作業，但可以為非色彩專業者產出參考圖像。

那一夜 我們說的祕密

為了解決很大的進步空間英文的問題，作者太陽盛德 這樣論述：

本書特色   　　◎《那一夜 我們說的祕密》以一問一答的形式，記錄著邁向大圓滿境的祕密；當我們徹底了悟本書所言的真實意，面對諸項人生課題時，將不再畏懼。   　　◎太陽盛德導師在悉心回答讀者的提問後，再擷取精華段落作為箴言，讀者得以快速理解其核心主旨，並輕而易舉地將其理念吸收，化為己用。   　　◎人們在汲汲營營地解決眼前的人生困境時，時常遭逢挫敗而苦不堪言；只要有《那一夜 我們說的祕密》一書在手，便能一路披荊斬棘，迎來平坦光明的人生道路。   　　◎人生不如意十之八九，要順利通過紅塵境中的考驗，正確的邏輯思維是不可或缺的要素；而導正邏輯的祕訣，就在《那一夜 我們說的祕密》中，讓你從掌握開

啟邁往瑰麗人生之路的鑰匙。

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決很大的進步空間英文的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。