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實踐大學 工業產品設計學系碩士班 盧禎慧所指導 張瀞文的 機器學習自動剪輯之幸福感設計 （2021），提出影片剪輯app ptt關鍵因素是什麼，來自於PERMA、機器學習、自動剪輯回顧。

而第二篇論文中華科技大學 電子工程研究所碩士班 蔡樸生所指導 高瑞奇的 四旋翼飛行器影像偵測物流派遣系統 （2020），提出因為有 四旋翼飛行器、物流派遣系統、目標偵測、樹莓派、ESP32、Haar特徵分類器的重點而找出了 影片剪輯app ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了影片剪輯app ptt，大家也想知道這些：

影片剪輯app ptt進入發燒排行的影片

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00:45 7種兼職方式
03:30 參加比賽
04:33 經營團購
05:07 聯盟行銷＋部落格，經營被動收入
06:37 高活儲數位帳戶
07:04 投資
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2.資料輸入員
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3.美編設計
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6.寫文章
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而且，很多比賽其實很少人報名
大學時候就很常報名影片的比賽，賺一點外快
文章、畫畫、攝影類型的比賽


[經營團購]
如果人緣比較好，就可以嘗試這種方式
其實就像你在辦公室問有沒有人要團購 +1的概念
之前朋友就只是問朋友要不要買東西
我就說你可以把這些都寫成文章
以後如果真的要開團很方便

團購現在市場很大，如果你跟你家社區的人不錯
公司的人很愛團購
或許下次你就可以當當看團主
去談優惠或者是抽佣

零食、辣椒、蔬果、泡麵都可以團購

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寫文章其實可以跟聯盟行銷一起經營
很多人可能會覺得聯盟行銷的費用很低
但其實不會

前陣子我跟冰蹦拉聊天
他就跟我說其實「精品」聯盟行銷的佣金非常的高
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所以一個東西可以3萬塊你就可以拿到幾千元的佣金其實非常可觀
所以如果你自己本身有在研究精品
又熱愛分享，把他寫成文章或許會有不錯的成效

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當然寫部落格不單單只能寫精品
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機器學習自動剪輯之幸福感設計

為了解決影片剪輯app ptt的問題，作者張瀞文 這樣論述：

本研究透過機器學習將正向心理學PERMA模型的正向情緒P (Positive Emotions)、全心投入E (Engagement)、正向人際R (Positive Relationships)、生命意義M (Meaning)以及成就感A (Accomplishment)應用到影片自動編輯。目的是選擇性刻意塑造回憶內容，讓活動當事者重溫當時的活動體驗。這樣的回憶設計預期觀看者能夠在欣賞影片後，除了加深快樂回憶效果並且增加收藏分享這個影片的意願。 實驗一以PERMA模型的定義分類照片用來訓練Teachable Machine以及CodingLab AIbox兩套AI影像學習程式，目

的是要能夠判讀挑選符合PERMA元素的照片。實驗材料中，Program A使用250張照片進行機器學習，Program B使用500張照片來強化訓練。在Program A B的第一測試（使用原學習素材進行判讀），Teachable Machine和CodingLab AIbox判讀率差異不大（Program A：80% vs 76%及Program B：97% vs 91%）。在第二測試（新的25張東方人照片判讀）與第三個測試（新的25張西方人照片判讀），Teachable Machine的判讀率則皆高於CodingLab AIbox的判讀率（Program A兩個測試平均判讀率為64% vs

52%及Program B兩個測試平均判讀率為84% vs 58%）。此見經過Program B的500張訓練，Teachable Machine對於新照片PERMA的幸福元素有最高的正確判讀率。 實驗二使用不同挑選照片的方式來比較依照PERMA模型挑選照片所剪輯的影片，是否最具有回憶的幸福感。挑選方法個別為，PERMA模型Program B學習後的AI影像學習程式（1.Teachable Machine和2.CodingLab AIbox）、真人去做挑選編輯（3.活動參與者和4.非活動參與者）、現有的手機自動編輯（5.IPhone和6.Samsung）和7.完全隨機選擇挑選編輯。問卷調

查資料結果顯示7個挑選剪輯方式中，Teachable Machine所訓練出來的AI在影片滿意度都獲得最高分。在活動A影片滿意度4.1分、活動B影片滿意度4.3分。影片分享儲存意願則是Teachable Machine和活動參與者剪輯的回顧影片獲得最高儲存分享意願。Teachable Machine在活動B剪輯的影片分享意願為75%，儲存意願62.5%。活動參與者在活動A剪輯的影片分享意願為68.7%，儲存意願56.2%。訪談後了解受測者給予高分的理由因影片是有共鳴、照片畫面有互動、有記憶、多樣、溫暖、故事性以及活潑自然的。另外是否有依照活動的時間軸去剪輯也是提取回憶的重要關鍵。 實驗三將

Teachable Machine Program B和IPhone自動剪輯的兩個回顧影片傳至LINE群組內觀察受測者的反應，並事後做問卷調查及訪談。實驗結果顯示有66.6%受測者認為Teachable Machine Program B自動剪輯出的回顧影片比IPhone剪輯來的影片更能感受活動當時的幸福感且是有回憶度的。也對於LINE相簿若新增自動剪輯的功能一致感到滿意。 總研究結果發現經過Program B 500張PERMA學習後的Teachable Machine所挑選剪輯的影片提升了自動剪輯影片的收藏及分享價值外，更重要的是讓觀看者為此活動加深了幸福快樂的回憶，且若未來LINE相

簿新增自動剪輯功能，那是會令人值得期待的。

四旋翼飛行器影像偵測物流派遣系統

為了解決影片剪輯app ptt的問題，作者高瑞奇 這樣論述：

傳統的多旋翼飛行器大都以遙控器或手機APP操控方式進行。大疆創新(DJI)是全球最大的商用無人機廠，目前推出一款低價位的掌上型四旋翼飛行器(Tello)。此產品在市場上定位為玩具，搭配視覺定位系統，並結合飛行控制裝置，能穩定懸停、飛行、拍照，透過 Tello 應用程式，可以在行動裝置或手機上顯示高畫質畫面。點擊顯示螢幕即可自動起飛、降落、拍照以及錄影、彈跳模式、八向翻滾、一鍵飛遠、環繞等智能飛行功能。本研究希望藉由科普玩具結合程式設計來提升對電腦的學習興趣，針對科普玩具衍生出來的創新創意技能加以包裝，可提高科普玩具的附加價值。首先將Tello四旋翼飛行器與32位元微控制器進行結合，在Pyth

on的工作平台下，建立UDP底層通訊協議的Socket連線，由ESP32送出飛行控制命令至Tello。除了廠商提供遙控器或手機操控方式之外，本研究在樹莓派微處理器的架構下匯入Tkinter模組，設計Tello物流派遣圖控視窗介面。在視窗欄位輸入地址或地標，可自動轉換成經緯度的地理座標系統，並匯入google地圖進行飛行路徑的規劃。傳統空拍機影像圖片雖然可以呈現在手機或遙控器的螢幕上，但無法保存作特定用途。本文進行空拍取景，將空拍影片串流傳輸至樹莓派Cortex-A8微處理器作儲存，再進行影像剪輯、後製。針對空拍的影像圖片，採用 OpenCV所提供 Haar Cascade進行影像中物件的檢測，

利用樣本的Haar特徵進行的分類器的訓練，藉以得到串級Adaboosted分類器，產生訓練的xml文件。本研究以麥當勞的標誌進行空拍影像的目標偵測，可以獲得很好的辨識效果。

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