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InDesign CC中文版從入門到精通

為了解決Excel 水平翻轉的問題，作者億瑞設計 這樣論述：

共分為12個章節，在內容安排上基本涵蓋了日常工作所使用的全部工具與命令。主要內容包括初識InDesign、文檔的基礎操作、圖形的繪制、對象的編輯、文本與段落設置、顏色與效果調整、表格的制作、書籍和長文檔的排版，以及印前與輸出等核心功能與應用技巧。最后一章則從InDesign的實際應用出發，通過貴賓卡、海報、雜志內頁、封面設計等個大型綜合案例對InDesign進行案例式的具有針對性和實用性的實戰練習，不僅使讀者鞏固了前面學到的的技術技巧，更是為讀者在以后實際學習工作中進行提前「練兵」。《InDesign CC 中文版從入門到精通》適合於InDesign的初學者，同時對具有一定

InDesign使用經驗的讀者也有很好的參考價值，還可作為學校、培訓機構的教學用書，以及各類讀者自學InDesign的參考用書。

Excel 水平翻轉進入發燒排行的影片

應用生成對抗網路於十類圖片辨識

為了解決Excel 水平翻轉的問題，作者詹佳憲 這樣論述：

本論文用深度卷積生成對抗網路來產生假的圖片資料，並以此增加訓練分類模型時的訓練資料量。生成對抗網路藉由賽局理論的方式，讓鑑別網路與生成網路進行對抗訓練，由此來學習並模擬真實資料的分布。接著利用學到的分布和權重來將隨機亂數向量，映射為各類別的假圖片。本論文使用CIFAR-10 與MNIST 圖像資料庫。這兩個資料庫被廣泛應用於圖像辨識的研究，而本論文亦將使用其訓練資料對生成對抗網路和分類器做訓練，並以測試資料來做評估。首先以CIFAR-10 與MNIST的訓練集分別訓練一個架構為全卷積神經網路的分類器，並得到baseline分別為90.09%以及99.61%。接著本論文用全卷積神經網路架構做為

鑑別網路與生成網路，利用全卷積神經網路能有效學習圖像區域特徵的特性，讓鑑別網路能有更高的信心水準區分真圖片與假圖片的差異。同時生成網路為了騙過鑑別網路也會更精準的去模仿真圖片的細部特徵。本研究將嘗試以不同方法對圖像進行前處理，並用於訓練生成對抗網路。亦將比較各種圖像處理方式所訓練的生成對抗網路，其所產生假圖彼此間的差異性。接著使用訓練完成的生成網路產生假圖，以分類器及最近鄰演算法對假圖做挑選和標記。最後使用假圖來增加訓練資料量，以此幫助訓練分類模型。經由實驗結果證實，利用生成網路產生假圖增加訓練資料量此一方法，能有效提升辨識率。