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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決ai輸出尺寸設定的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

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人工智慧於酒品質預測與檢測系統設計

為了解決ai輸出尺寸設定的問題，作者柳垚 這樣論述：

在瓶裝酒生產過程中，企業往往需要在產品的品質檢測環節投入大量的人力成本，以適應自動化生產線的運行速度。但隨著灌裝技術的捉升，高昂的人力成本以及低效的人工目檢已經不能滿足實際生產需要。本文以瓶裝酒生產為背景，以化學成分、防偽酒標和酒瓶瑕疵為檢測對象，研究人工智慧於酒品質預測與檢測系統設計，主要研究內容如下所示：（1）本文提出了一種基於粒子群最佳化演算法設計類神經網路酒類品質預測系統來對於白葡萄酒成分進行模型訓練的方法，找出影響白葡萄酒品質的關鍵參數，並與不同的方法比較並預測白葡萄酒的品質。實驗結果表明，我們設定的PSO參數組合可以在第8800次迭代中取得73.83%的最高準確率。所運用的方法與

其他的演算法進行對比發現，取十次訓練的平均準確率可以達到72.3%，比誤差反向傳播最佳化類神經網絡的準確率高出5.9%。（2）本文提出了一種基於YOLOV5防偽酒標的檢測與分析的方法。其主要創新在於解釋了YOLOV5網路框架的改進技巧，運用了其在Colab平臺上執行，並且運用Weights & Biases平臺可視化訓練結果。實驗結果表明所運用的方法能夠取得有較高的準確率，查準率（Precision）和查全率（Recall）以及mAP（mean Average Precision）分別達到92.1%、90.67%和95.08%。（3）本文提出了一種融合注意力機制和YOLOv4-Tiny的酒瓶瑕

疵檢測方法，針對酒瓶瑕疵的紋理、尺寸以及類別數量不均勻的特點，在YOLOv4-Tiny預訓練模型中融合注意力機制，使神經網路重點關注瑕疵的顯著性特徵，最終得到了較好的檢測效果，即在YOLOV4-tiny-ECANet的網路模型中，查準率（Precision）和查全率（Recall）以及mAP（mean Average Precision）分別達到88.67%、91.20%和93.65%。

爆棚集客，一刷屏就熱賣：任天堂設計師教你腦洞大開的多媒體行銷集客術(第二版)

為了解決ai輸出尺寸設定的問題，作者謝昊霓（NiNi老師） 這樣論述：

　　有價值的內容 + 吸引人的視覺 = 行銷的成功關鍵！   　　如何在眾多社群媒體、直播平台中脫穎而出，成功造就網紅經濟，這本書你絕對必備！！ 　　在注意力只有3秒鐘的自媒體時代，善用多媒體工具，持續性的產出吸睛的內容，是經營社群與打造品牌的關鍵。   　　本書從企劃、品牌定位開始引領，並介紹各種無版權素材網站，以及改造素材、排版、製作圖文的技巧，沒有美術基礎也可以快速上手！除此之外也提供好用的動畫、影片製作等多媒體工具資訊，內容包含「企劃」與「視覺」，是一本完整的行銷秘笈！   　　【精彩搶先看】 　　◆ 打造炫人耳目的內容企劃書 　　◆ 超好用內容配方 　　◆ 取之不盡的無版權素材

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長續航「傾轉翼綠能無人機」之研製

為了解決ai輸出尺寸設定的問題，作者高健翔 這樣論述：

隨著電機資訊科技的日新月異與智慧機械產業的蓬勃發展，使無人飛行載具需求日切、應用廣泛，舉凡地理測繪、防疫監控、環境保護、精準農業、物流運輸、智慧巡檢、防救災勘查等，特別是近期的俄烏戰爭，讓無人機的軍事用途躍上臺面，成為全球矚目的焦點。本研究研製一台兼具定翼與旋翼機的性能優勢，僅用四顆動力馬達，搭配自製的傾轉機構，不受地形的限制，即可完成垂直起降及水平飛行的模式變換。不僅擁有機動性高、移動速度快、酬載量大、飛行效率高等優點，並整合太陽光電創能機制，使滯空時間顯著提升的長續航「傾轉翼綠能無人機」。研製過程中，本文也對太陽能電池的護貝方式深入研究，在能兼顧發電效率下提出一套防止碎裂的改善方案。並自

製了一款適宜的無人機動力電池，相較市售泛用的聚合物鋰電池，能量密度更高。另也規劃建置了一個拉力測試平台，對本機配備的動力馬達進行拉力測試，以選用最佳化螺旋槳尺寸，減少不必要能耗。進而搭配宜蘭大學城南校區的飛行場域優勢，完成了長續航「傾轉翼綠能無人機」的戶外飛行整合測試。囿於本文機構為固定翼機型，使傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，受環境干擾的影響加劇，導致原飛行控制器內建的固定PID參數的飛控性能不佳。因此，本研究也在飛行控制器Pixhawk的PID架構下，導入人工智慧的自我學習與調適機制，讓傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，更能即時調校適當的PID參數。經模擬實驗結果顯示，本文所提輻狀基底函數類

神經網路PID飛行控制器(RBF-PID)設計，確能大幅改善傾轉翼無人機的自我調適能力、抗干擾強健性以及軌跡追蹤性能，進而完成了人工智慧飛行控制器改良設計的先期成效，奠立了本研究長續航「傾轉翼綠能無人機」後續的發展基石。