防偽印刷的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

項目管理知識體系指南（PMBOK指南）（第六版）

為了解決防偽印刷的問題，作者美國項目管理協會 這樣論述：

PMBOK第六版首次迦納入了在敏捷或者適應型環境中應用良好項目管理實踐的指南。各章節（或知識領域）現在有4個引導部分：核心概念、趨勢和新興實踐、剪裁考慮因素、敏捷或適應型環境中需要考慮的因素。PMBOK第六版格外重視項目管里中的戰略與業務知識方面，前三章對涉及項目管理的業務文檔進行了討論。PMBOK第六版增加了一個有關項目經理角色的新章節，專門討論「PMI人才三角」及組織對項目經理的技能組合要求，這些技能讓項目經理更具競爭力，並且在技術、領導能力、戰略和商業管理方面更有相關性。PMBOK第六版相比五版，增加了一個項目管理標準（美國國家標準：ASBI/PMI99-001-2017），這也是第六版

比第五版增加篇幅的主要原因。PMBOK第六版內容與敏捷項目管理有密切的相關性，PMI也首次推出了《敏捷項目實踐指南》。 《敏捷項目實踐指南》中英文版將於2018年6月由電子工業出版社出版。本書利用一種專利防偽印刷技術印刷，旨在防止未經授權擅自複製。紙張為灰色，而不是白色。複印或掃描本書頁面時，背景中隱藏的警告信息就會顯示出來。這種安全措施旨在阻止一切對本書的非法複製或偽造企圖。項目管理協會是全球項目管理領域權威的非營利機構，致力於項目管理體系、方法的研究、應用與推廣，其制定的「項目管理知識體系指南」已成為全球公認的項目管理標準。由PMI聘請專業團隊翻譯，並由PMI指定的項目管理專家團隊多

次認真審校，保證了項目管理內容術語翻譯的準確性，也保證了與中國項目管理實踐應用的一致性。

防偽印刷進入發燒排行的影片

臺灣民眾對鈔券偏好認知之研究

為了解決防偽印刷的問題，作者邱淑佩 這樣論述：

摘要隨著網路銀行、行動裝置不斷地演進、多樣化的支付方式及加密通貨等領域發展迅速，生活中消費習慣已逐漸在改變，行動支付不再是研究議題，是真實地存在。由於我國人口特徵、居民消費習慣，現金仍是實體經濟活動不可或缺的支付方式，未來現金支付與非現金支付將長期的存在。鈔券印刷技術不斷的進步，新型防偽技術協助各國加強防範偽造鈔券，同時也兼顧到鈔券設計時需要的自由度，讓鈔券除了是交易的支付工具也是一張具有防偽特徵藝術品。瑞士法郎改版籌備時間為10年，2016、2017年發行的50及10瑞士法郎被國際鈔券協會（International Bank Note Society, IBNS）評選為「年度鈔券」(In

ternational Bank Note Society, 2021)，得到民眾的肯定；印尼克服破碎的群島地形，在1年內完成硬幣及鈔券全面改版並流通，兩國差異在改版籌備時間的長短，世界各國常以發行新版鈔券、提升印製技術、增強防偽特徵等來防範偽鈔，各國改版經驗具有高度的參考價值，值得學習。本研究藉由相關研究，瞭解目前臺灣民眾對於鈔券特性認知。並探討臺灣民眾對於鈔券改版之認同。經利用網路調查蒐集之有效問卷統計分析結果顯示：1. 鈔券特性部分「使用本國景觀為主題作為鈔券圖像」、「使用紙質材質作為鈔券基材」、「鈔券面額不同，尺寸應不同」、「現行新臺幣鈔券發行面額大小類別很適當」、「加強鈔券防偽宣導」

、「鈔券回收應採取無限期回收規定」，受訪者的認同度最高。2. 性別對於「鈔券基材」、「鈔券尺寸」、「鈔券防偽」偏好認知有顯著差異。3. 年齡對於「鈔券圖像」、「鈔券基材」、「鈔券尺寸」、「鈔券面額」、「鈔券防偽」、「鈔券回收」偏好認知有顯著差異。

Unity5.X游戲開發技術與實例

為了解決防偽印刷的問題，作者程明智等 這樣論述：

本書主要講述Unity5.X版本軟件使用的基本方法，並以幾個Unity實際應用的開發過程為例，系統地介紹Unity應用開發的實踐經驗。書中內容可以分為兩大部分，前半部分是基礎知識介紹，包括Unity3D引擎基礎、基於Unity3D創建3D場景、Unity3D腳本基礎、Unity3D所涉及的物理引擎、后處理特效及高級渲染、Unity網絡通信、跨平台發布；后半部分是實際案例介紹，包括VR射擊游戲案例、賽車游戲制作案例、AR增強現實開發案例。通過學習本書，讀者可以在掌握Unity3D基本概念的基礎上，通過實際案例的學習，熟悉並掌握基於Unity3D的虛擬現實內容開發的實際技能。本書的主要特點是注重實

用性和可操作性，配套資源包括書中所涉及的素材和案例工程文件，既可作為高校數字媒體相關專業本/專科、職業教育相關專業的游戲開發相關課程教材，也可以作為虛擬現實內容開發人員的學習參考書。程明智，男，1974年3月出生，湖北咸寧人，工學博士，北京印刷學院信息工程學院講師，中國人工智能學會智能數字內容安全專業委員會委員、副秘書長，具有電子商務系統設計及開發從業經驗10余年。2010年在北京郵電大學網絡與交換國家重點實驗室及北京郵電大學信息安全中心取得博士學位，期間參加國家發改委中國下一代互聯網應用示范項目（CNGI項目）中子項目「下一代互聯網輿情管理系統應用示范項目」；參加橫向項目「電子商務環境中內容

安全管理項目」，熟悉電子商務環境中用戶行為動態統計特性建模工作。目前在研項目3項：（1）主持2012年北京市教委面上項目「數字出版應用中數字內容所有權管理關鍵技術研究」，(編號：18190112007)；（2）主持2012年北京市自然基金面上項目「基於圖像渲染的多視點視頻自適應水印關鍵技術研究」，(編號：4122026)；（3）參與2012年國家自然基金面上項目「基於數字印刷的半色調網點防偽印刷和信息隱藏技術研究」，（編號：61170259）。 第1章 Unity3D引擎基礎 11.1 Unity3D安裝 21.2 用戶界面介紹 41.2.1 Unity軟件的工具條介紹 9

1.2.2 Unity軟件中各視圖功能介紹 111.2.3 Unity3D軟件界面布局功能介紹 121.3 創建Unity工程 131.4 資源管理 181.4.1 資源導入設置 181.4.2 資源包導入或導出方法 21第2章 創建簡單3D場景 252.1 地形編輯器 262.2 創建場景 272.2.1 描繪高山、峽谷 272.2.2 種植花草樹木 342.2.3 添加風向 392.2.4 鋪設水面 402.2.5 擺放石頭及建築 412.3 氣候及環境設置 422.3.1 調整光照 422.3.2 天空盒及霧效 432.4 音效管理 452.5 場景性能優化 482.5.1 光照貼圖設置

482.5.2 遮擋剔除功能使用 50第3章 Unity3D腳本基礎 553.1 C#語法基礎 563.1.1 變量及函數 563.1.2 常用的流程控制判斷處理 593.2 Unity腳本中的主要函數 613.3 Unity3D中面向對象設計 633.4 Unity3D中常用系統類 67第4章 物理引擎 774.1 物理引擎簡介 784.2 物理組件使用 794.2.1 Rigidbody剛體 804.2.2 Character Controller角色控制組件 824.2.3 Collider 碰撞器組件 854.2.4 Physic Material物理材質 94第5章 后期處理特效及

高級渲染 975.1 圖像特效的概念 985.2 特效的加載與使用 995.3 硬件需求 1025.4 后期處理特效與渲染器 105第6章 Unity網絡通信 1076.1 Server端的架設 1086.2 Client端搭建及聯機 109第7章 跨平台發布 1117.1 Unity的多平台發布 1127.2 PC端發布 1127.3 Android平台應用發布 1207.3.1 相關說明 1207.3.2 Android平台作品發布的操作 121第8章 VR射擊游戲 1298.1 資源導入及管理 1308.1.1 導入資源包 1308.1.2 創建槍 1328.1.3 制作靶標 1338.

2 腳本編寫 1348.2.1 射擊功能 1348.2.2 擊中靶標 1378.2.3 銷毀靶標 1388.2.4 生成新的靶標 1398.2.5 游戲流程管理 1398.2.6 積分功能 1438.3 輸入設備設置 1438.4 VR頭盔應用 145第9章 賽車游戲制作 1479.1 場景搭建 1489.2 車體設置 1509.2.1 導入車體模型 1509.2.2 車輪碰撞形體設置 1509.2.3 尾煙效果制定 1529.2.4 胎紋效果制定 1539.2.5 車體碰撞形體與物理設置 1539.2.6 相機效果 1569.3 代碼分析 157第10章 AR增強現實開發 16110.1 A

R介紹 16210.2 高通AR SDK使用前的准備工作 16210.3 在Unity3D中使用高通AR SDK 16710.4 AR作品的其他功能開發 170參考文獻 178

深度學習融入有價證券之微結構真偽辨識-以振興三倍券為例

為了解決防偽印刷的問題，作者邱曉昱 這樣論述：

身處在充滿人工智慧結晶的時代，我們視科技為理所當然，並享受著其帶來的便利與生活品質，然而在這項技術逐漸嶄露頭角之際，各類威脅也倚靠著科技滋長茁壯。政府2020年為復甦經濟所發放之「振興三倍券」於使用期限內曾傳出偽造事件，為了能精準判別整張有價證券真偽，本研究主旨為使用深度學習CNN (Convolutional Neural Network )，有效且快速辨別真偽振興三倍券微結構取樣影像組合，進而依此推測判別出整張紙券真偽，同時以減少訓練樣本數達到高辨識率為目標，取得最佳學習尺寸組合，最後歸類分析錯誤辨識微結構印刷類型並於原券定位，為此次研究目的。 首先將面額200元及500元

之紙本振興三倍券掃描定義為掃描真券；與之複印後再次掃描為模擬偽券，後以尺寸32×32、64×64、96×96及128×128 pixels進行隨機局部不完全重複取樣，建立訓練及測試影像資料集，分組後個別輸入CNN模型訓練測試，得出辨識正確率與錯誤辨識影像於原券上之分佈。 實驗結果顯示，依照各組辨識正確率之比例及趨勢可成功推測判別整張振興三倍券真偽，且印證研究使用之CNN模型不需學習全尺寸之局部影像組合，僅訓練最大及最小尺寸之影像資料集，即可達到預期之顯著辨識成效；至於透過錯誤辨識分佈的統整，發現無論掃描真券或模擬偽券的局部取樣，所辨識的錯誤特徵皆有較高的比例集中於鈔券的凹版印刷處

。 本研究提出一個不需藉由專業人士判斷有價證券影像，基於CNN模型即可有效辨別鈔券局部微結構真偽的方法，並以此實驗結果為基礎，未來可結合手機拍攝取樣，推測於拍攝指定距離範圍內之鈔券影像可精確判讀，達到更加便民與實用之效果。綜合上述，此研究不論是在產業界抑或是學術界皆具有一定程度之應用價值。