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彎曲文字進入發燒排行的影片

漢與非漢概念下的中國笙類樂器——以笙嘴為考察對象

為了解決彎曲文字的問題，作者羅元璟 這樣論述：

本論文以中國的笙類樂器為探討對象，由於目前尚無笙類樂器在中國分布的總體性研究，因此笙類樂器形制的地域之別，以及其在漢與非漢文化圈下的差異，成為本研究的重點，而這其中，又特別著重笙嘴形制的差異，以及其與笙斗和笙管間的關係。 笙在傳統上屬於匏類樂器，因使用葫蘆製作，所以又有匏之稱。樂器形制上，主要由「笙斗」、「笙嘴」、「笙管」、「簧片」四個部分組成。最初形貌，可追溯至殷商甲骨文的 「竽」字。經由古文獻的蒐集與統整後可見，笙類樂器幾乎遍及現今中國31個省市自治區，並有22種稱謂。 笙類稱謂中屬於漢文化圈的笙類稱謂有：笙、笙簧、匏笙、巢、和、巢笙、大笙、和笙、鹿、鳳笙、

鳳翼笙、雲和笙、紫竹笙、竹笙，主要分布於中國的吉林、遼寧、黑龍江、北京、天津、湖北、湖南、河南、河北、山西、山東、陝西、浙江、江蘇、上海市、福建、江西、甘肅、青海、寧夏、內蒙古、安徽、四川、重慶市、廣東、廣西、雲南、貴州；屬於非漢文化圈的笙類稱謂有：六管笙、蘆笙（或寫成盧笙或籚笙）、瓢笙、胡盧笙（或寫成葫蘆笙）、竹筒笙，主要分布於中國的湖南、湖北、新疆、西藏、雲南、貴州、海南、湖南、安徽、四川（重慶市）、廣東、廣西。其中湖北、湖南、雲南、貴州、安徽、四川（重慶市）、廣東、廣西8個省份，同時擁有了漢文化圈與非漢文化圈笙類稱謂的地區。 經測量與統計漢與非漢文化圈的笙嘴與笙斗之後，漢文

化圈笙類樂器的笙嘴長度、粗細、彎曲幅度以及角度會隨著朝代變化而有所不同，但笙斗形制並無改變。其中笙嘴的粗細與彎曲幅度兩者，有著必然的關係。粗笙嘴一定為直式，細笙嘴一定為彎式，此外，粗細與彎曲幅度在時代的劃分上也是一致的：周至隋代，主要為粗而直的笙嘴；唐代首先出現了細而彎的笙嘴，並與粗而直的笙嘴有著並存的現象；五代至元代，則僅有細而彎的笙嘴；明清時則為細而彎、粗而直的笙嘴並存的第二階段。 非漢文化圈笙類樂器的笙嘴、笙斗與笙管數量有著密切的關聯，特別是以笙斗的外形，將非漢文化圈的笙類樂器分成圓形笙斗與長型笙斗兩大類後，可看出笙斗與笙嘴長度、粗細、彎曲幅度、角度，以及笙管數量的關係：四

川省與貴州省的笙類樂器可自成一類，除了笙斗皆為長形斗外，笙嘴主要以長、細且直式笙嘴為主，管數主要以3～5管為主。雲南省的笙也自成一類，除了笙斗為圓形斗，其彎式笙嘴的特徵，亦是其他省份所沒有，另外，雲南笙其6～8管的管數，亦有別於四川與貴州省的笙，唯一與四川與貴州省相同之處，在於細笙嘴的形制。 本論文對笙類樂器從上古至清代的歷史文獻以及圖像進行了梳理，為笙類樂器形制與稱謂的歷史變化做一探討，並對於笙類樂器在中國分布進行了整理，提供清代及其之前漢與非漢文化圈中，笙類樂器的差異比較。當今，以本位視角（emic perspective）對於非漢文化圈笙類樂器的研究越見增多，期待本研究能提

供之後對於民國以來，中國笙類樂器研究之歷史脈絡追尋，與漢及非漢文化圈對於笙類樂器描述的變化考證之可能性。關鍵字：笙類樂器、笙斗、笙嘴、漢與非漢

【作者簽名版】我想學設計！人氣精選Photoshop影像編修技：工具x調色x文字x合成x廣告設計(千萬網友點擊推薦狂推必學)

為了解決彎曲文字的問題，作者楊比比 這樣論述：

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有系統的教學方式搭配楊比比二十幾年的教學經驗及獨特的美感，帶你領略影像編修的魅力。 　　如果你是設計初學者，別怕！跟著內容操作就能完成意想不到的作品！ 　　如果你已是設計老手，本書範例將讓你對設計有不同的體會，激發出更多靈感！ 　　想自學Photoshop？本書提供精彩範例檔，只要跟著書本操作，一定學的會！ 　　想當授課用書？完整全面的內容規劃搭配多樣化的範例，與業界實戰無縫接軌！   作者簡介 Photoshop 影像編修書籍暢銷作者：楊比比 　　1996年開始學習影像處理，2006年就在無名小站中分享免費的Photoshop教學，每週一篇的教學，十幾年從未間斷，這份堅持需要很多的

時間與能量去支撐，我應該是把Photoshop當作傳遞想法的麥克風，透過Photoshop把我對設計與攝影的感受，清楚明白的傳達出來。 　　投入數位影像教學25年來，因為懂得讀者的需求，因為懂得軟體的精華，總是希望用最簡單的步驟讓讀者輕鬆進入影像編修的領域。 　　在攝影後製與平面設計這個領域，我全心投入，專業的能力獲得了所有學員的信任與推薦。我一直相信，只要認真做好一件事，不論在哪裡，都能擁有自己的一片天。   01　環境介面。工具面板 - 新人必學 找不到工具？翻一翻吧 確認Photoshop版本 工作區與環境界面 入門界面 基本工作區 工具面板都消失了？ 工具列、選項列都不見了？

工具選項列沒有說明文字？ 怎麼沒有這個工具呀？ 工具列中的工具可以自己調整 找不到需要的面板？ 關閉Photoshop中參考控制元素 密技充電站 - 重要的偏好設定 / 介面 / 工具 / 工作區 / 效能 / 文字 02　實用。數位影像編輯 - 色彩模式轉換與變化 單色調擴散顆粒 抽離色彩的灰階影像 首頁開啟檔案更直覺方便 狀態列能顯示很多資訊 步驟記錄面板回復指令很方便 儲存檔案的幾種方式 漫畫網狀線效果 時髦的雙色調風格 混搭出更細膩的三色調 自動色調與對比 焦脆細節強化處理 筆刷設定與控制 火力旺盛的工具需要取樣全部圖層 手指塗抹繪畫 正反兩招簡單控制明暗 這三款修復工具可以放在

空白圖層 這三款修復工具需要複製圖層 數位疊加運算出暗調風格 數位疊加運算出清透明亮 負負得正IG熱門灰度色調 數位濾鏡出新招 TIF與PSD格式保留圖層 轉存JPG快速又方便 密技充電站 - 圖層縮圖 / 圖層右鍵選單 / 面板選單 / 筆刷工具快速設定 03　正確建立。數位影像檔案 - 建立新文件 完整概念 Photoshop橫跨31年指令差異很大 雖然不建議仍然可以切換到舊版 建立網頁使用的新檔案 新檔案中填色與影像置入 指定新檔案的背景顏色 保留常用的新檔案數據 建立行動裝置使用的新檔案 工作區域究竟是作什麼的？ 保留完整工作區域的儲存格式 轉存一個工作區 建立沖洗印刷用的新檔案

四色列印莫蘭迪色調海報 建立新檔案我們有這些選擇 校樣設定可以減少顏色誤差 存檔前確認色彩模式 存檔前設定個人版權資訊 04　影像的質感色調 - 實用色彩美學 HSB調色控制法 檢色器要服務很多工具 Windows、Adobe檢色器 刷出多彩背景 視覺配色方便快速 參考線讓圖形位置更精準 移動工具的暗黑技法 相近色配出好看的漸層色彩 漸層色彩組合與調整 漸層色彩搭配混合模式 自訂一組漸層色彩 電影色調橫幅Banner 自訂常用裁切範圍 浪浪貓的方形黑白廣告 調整面板的16組影像調整工具 黑白VS局部彩色 遮色片就是一種合成的概念 快又精準的數位換色 抽色技法更能突顯影像特質 色相/飽和度的

色相控制區間 絕對黑白的視覺效果 分割補色拼貼技巧 Adobe Color線上配色 提高創作力的熱門配色 密技充電站 - 讀入外部資源檔案 / 外部資源關鍵字 / 調整圖形尺寸的兩種方式 05　脫穎而出的文字排版 - 文字工具與繪圖工具 練好扎實的基本功 文字工具管理與設定 建立錨點與段落文字 儲存與編輯文字內容 調整字體大小 常用的文字控制設定 靈活配色文字四重奏 階段一 建立四色色票 階段二 字母全部轉大寫 階段三 文字套用色票 階段四 繪製四個不同顏色的矩形 階段五 黑色線條描繪文字邊緣 框線架構與段落文字 階段一 建立垂直羅馬字 階段二 中間鏤空的框線文字 階段三 段落文字的設定與

調整 文字的三段式變身 文字變形與變形前的準備 折角立體堆疊效果 階段一 建立傾斜文字 階段二 文字轉換為形狀圖層 階段三 文字轉換為「智慧型物件」 超級方便的智慧型物件 穿街走巷路徑延伸技法 階段一 文字外框變形技巧 階段二 形狀轉為智慧型物件套用濾鏡 弗朗明哥剪裁遮色片 Adobe Fonts隨手使用高品質字體 搜尋手寫字體 彎曲文字還是文字 密技充電站 - 繪製直線與曲線 / 創意筆 / 曲線筆 / 繪製幾何圖形 06　完美選取。快速去背 - 選取與新一代去背工具 什麼是選取範圍？ 選取之後能做些什麼？ 透明背景該儲存成什麼格式？ Photoshop招牌選取工具 Photoshop智

能選取指令 建立並調整矩形選取範圍 建立選取範圍常用的方式 移除圖片中多餘的範圍 範圍選取工具四種選擇模式 運用顏色建立選取範圍 新一代選取工具 突顯主角的彩色素描技法 圖層遮色片VS智慧型濾鏡遮色片 精細去背（一）完美移除所有雜色 精細去背（二）清除毛髮雜色 路徑去背（一）筆型繪製路徑邊緣 筆型工具更精確的路徑繪製 路徑去背（二）商業常用路徑模式 路徑去背（三）選取範圍轉換為路徑 密技充電站 - 篩選圖層 / 鎖定圖層 / 圖層面板功能 / 遮色片 / 常用快速鍵 07　全面精進。影像編輯技法 - 充滿創意的純粹技法 扁平化Logo數位時代新設計 階段一 建立印刷用的新檔案 階段二 白色

圓環與彎曲文字 階段三 葉片去背並加入陰影 階段四 轉換色彩模式並存為印刷格式 逼真的岩石雕像合成技法 階段一 匯入圖片快速移除背景 階段二 岩石紋理佈滿蘇格拉底的雕像 階段三 天空取代

樹莓派影像辨識技術的瑕疵檢測系統設計

為了解決彎曲文字的問題，作者張人和 這樣論述：

本系統利用樹莓派(Raspberry Pi)結合人工智慧(Artificial Intelligence)的深度學習(Deep Learning) 技術以分類工業扣件成品是否設計合格，由於扣件成品的接合間隙、置放方向與光線照度等因素都可能影響人工智慧最終判斷結果，因此，扣件成品的良率決定於瑕疵檢測分類系統的辨識能力，本系統使用卷積神經網絡(CNN，Convolutional Neural Networks)設計深度學習預測模型，把訓練後的預測模型上線至檢測程式後，檢測分類系統可以依照模型的預測準確執行良品與瑕疵品分類，進而的提升生產線產品良率與廠區即時數據化品質管理，其所使用樹莓派硬體不僅可

以大幅降低瑕疵檢測(Defect Detection)工業自動化應用成本，對於後續人工智慧結合物聯網(IoT-Internet of Things)的整合設計與應用，也可以提供明確且完整的參考依據。本論文主要分為兩大部分：(1) 檢測程式設計論文中以Python程式語言來撰寫程式，主要的程式分為三種，第一種為工業扣件採樣程式，對扣件進行採樣並製作成樣本集，第二種為深度學習預測程式，對先前整理好的樣本集進行學習訓練，進而訓練出最佳的模型與權重參數，第三種為瑕疵檢測測試程式，以先前訓練出來的模型上線使用預測工業扣件是否為良品或者為瑕疵品。(2) 硬體機構設計論文中硬體機構以Raspberry Pi

4作為主控核心，配合光學鏡頭模組和LED環形燈罩為光源輸入影像，根據檢測系統的結果在指示燈上顯示並由扣件分類器進行分類關鍵詞：深度學習、樹莓派、物聯網、瑕疵檢測。