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歐洲平面設計新浪潮 (硬皮精裝)：酸性/新醜/復古/像素/故障 ——收錄當下最火熱的5 種設計表現風格

為了解決ai字體包的問題，作者gaatii光体 這樣論述：

如果人們連看都不想看一眼，還怎麼傳遞訊息？ 設計本身就不該被局限， 它需要不斷被打破、被審視、被解構、被重組   歐洲是現代平面設計的起點，帶有一股感性的藝術實驗氣息。 啟發靈感、拓寬視野， 將這些新興的藝術設計風格靈活運用到自己的作品吧！   　　#內附兩張快速鍵記憶卡，讓你快速掌握軟體的運用！   　　這是一本讓人中毒的書！近年來歐洲湧現的各種新平面風格，乍看之下讓人眼花繚亂。超強的視覺衝擊力、大膽而又靈性的風格背後，包含著年輕設計師們顛覆設計規則、繼承並重塑設計文化的創意和野心。 　　 　　最最重要的，是本書還帶有五個重磅教程，除了能瞭解最新的

設計潮流趨勢，還能學習製作的詳細軟體操作過程，讓讀者在鑒賞之餘最重要的是學習如何創作。 　　 　　略帶輕微毒性，抓眼的平面容易上癮，讓人欲罷不能。   　　【第一章　視覺教程】 　　 　　如何顛覆、重塑經典圖形元素？ 　　 　　來自義大利的設計師、藝術家 Ignorance 1圍繞20 世紀八九十年代的銳舞音樂 （RaveMusic）和與其相關視覺元素來進行創作。將現代圖形與經典元素相結合，使作品保持復古的情緒，同時得到獨特的當代扭曲效果。 　　 　　亦有：賽車Logo重塑、Fuera單曲封面……等等，創作過程一一解密。   　　【第二章　酸性】

　　 　　「酸性平面（Acid Graphic）」是當下平面視覺設計中非常流行的美學風潮。 　　 　　它由現代工具創造，具備「超級新潮」的外觀，通過充滿活力的排版和使用重金屬風格的瘋狂字體，呈現出一種違反常規的20世紀90年代派對傳單的風格。這種充滿靈性的設計風格，早期更多存在於相對自由的音樂行業。而隨著接受度的逐漸擴大，這類設計風格也越來越多地被運用到其他行業的平面表達中。   　　【第三章　新醜】   　　誰能說「新醜風」在某種程度上不是一種優秀的設計？   　　這種風格大多具備強烈的色彩對比的特點，強調感性，並以此來抓住受眾眼球。混亂且戲謔的藝術語言，

時刻挑戰著大眾的審美底線。也許，設計本身就不該被局限，它需要不斷被打破。   　　【第四章　復古】   　　在顛覆「現在」的設計風格中，有的來自「未來」，有的則來自「過去」。   　　通過強調歷史風格的復古，來實現對現代設計中刻板、沉悶、理性的反對，這種風格的核心並不是表面上的「向後看」，而是借助懷舊來諷刺現在，體現多元化的設計手法。在本章節精選的作品中，有的運用了絲網印刷的手法，有的使用了復古的畫面元素，刻意舊化的色調與光影，恰到好處地體現了設計主題中想要傳達的感覺。   　　【第五章　像素】   　　像素畫原本是一種以「像素」（Pixel）為基本單位來製

作的電腦繪圖，其特點是通過像素點用距陣排列的方式拼合成圖像，你可以看到裏面的像素顆粒。而如今的像素藝術（Pixel Art）已從電腦最原始的圖像表現演變成一種獨立的藝術創作方式，它強調的是一種具有清晰的輪廓、明快的色彩、不受約束的風格。在一味追求清晰、極致美感的今天，像素元素的加入無疑具有強烈的衝擊力，它粗糙拙樸的方格，模糊的鋸齒邊緣帶來極不和諧的懷舊感，卻常常成為整個畫面的點睛之筆。   　　【第六章　故障】   　　故障藝術不是作為一個風格門類而是作為一種美學態度（故障美學Glitch Aesthetics）出現的。   　　故障藝術打破了唯美流暢的和諧畫面，它比故障

本身能傳達更為豐富的內容，是對審美的一次再顛覆。本章中的作品並非只是簡單地利用故障藝術製造一種畫面的感覺或情緒的渲染，而是真正從設計主題出發，使用故障失真的手段來達成各自的目的。   本書特色   　　(1)深度講解案例中的創作方法，分步演示Ps、Ai、Id 等軟體的操作流程。 　　(2)結合時下熱門軟體：Cinema 4D、After Effects、Processing……展現新技術與平面設計結合的全新可能。

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為降低醫師警示疲勞建構一套警示特徵系統

為了解決ai字體包的問題，作者簡碩辰 這樣論述：

研究背景：為了減少錯誤並提高病人的安全，現代化醫療會於電子化醫令系統中導入警示。然而，系統中充斥著大量與臨床無關緊要的警示，最終導致「警示疲勞」的發生，病人風險反而因此提高。根據不同情況判斷個別警示的價值，以降低醫師警示疲勞便成為一個重要課題。研究目的：因此，本研究目的在於替電子化醫令系統打造一套警示特徵系統。透過收集主觀與客觀的特徵值，作為判斷警示價值的依據。接著，我們提出兩個降低醫師警示疲勞的方法:警示數量-效益比與情境化警示。警示數量-效益比可識別出系統中有問題與適當的警示。情境化警示則可智能地過濾掉醫師不會觀看的警示。同時，我們將探索醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。研究材料與方法：本研

究以臺灣北部某醫學中心全院門診做為研究對象。客觀資料由軟體工程方法，打造視窗專注偵測程式，收集的特徵包含警示訊息內容、警示停留時間、出現次數等。主觀特徵資料則採用結構化問卷方法，收集醫師對於個別警示的觀點，包含安全性、完整性以及看到的反應。警示數量-效益比，透過結合警示數量與醫師觀點，在四個象限中定義出適當與有問題的警示。情境化警示採用ANN, XGBoost, Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression共五種不同機器學習方法來完成。八組特徵(全部、警示、人口、環境、診斷、處方、檢驗、警示+人口)被用做輸入。輸出則使用警示停留時間，搭配自

訂義時間窗口(警示停留時間在時間窗口內定義為觸發，以外則定義為不觸發)。藉由改變時間窗口的左閥值(0.3s-4.0s每次向右移動0.1s至2.9s-4.0s)進行敏感度分析，用以找出最佳效能的時間窗口。在此同時，八組特徵也被分別用來建置模型，以確定他們對於停留時間的影響。最後，我們使用科技接受模型，以問卷方法找出醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。結果：我們的研究完整收集2020-2021年，醫院全院門診的警示發生紀錄共6,603,924筆，其中警示停留時間的峰值為1.0秒。接著我們調查了72位醫師對於系統中前20名常見警示的看法，結果顯示安全性、完整性以及看到的反應，平均得分為2.3、3.1與2.

9分。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示，佔總體發生次數的45%。接著，根據警示數量-效益比，我們使用了19個警示類別，共計813,026條記錄，建構情境化警示。它們皆屬於臨床類型或在系統中適當使用彈出式警示。敏感度分析的結果顯示，當時間窗口在0.3s-4.0s有著最好的效能(AUROC = 0.73, AUPRC = 0.97)。使用警示+人口的特徵組，並搭配XGBoost所建立的模型效能最好(AUROC = 0.73)，最重要的特徵組模型為警示(AUROC = 0.66)與人口(AUROC = 0.62)。而醫師們接受警示的關鍵因素，相較於字體大小、訊息內容、呈現方式等，他們最在意的

為警示頻率，並且建議應盡量精簡以降低整體的發生次數。結論：我們的研究成功建構一套警示特徵系統，並提出兩種方法:警示數量-效益比與情境化警示，用以改善醫師警示疲勞的情形。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示類別，它們有著高頻頻率卻無法提供相等的臨床價值。情境化警示可以智能地過濾醫師在特定情況下不會觀看的警示。我們還發現，醫師們其實樂意在臨床決策過程中使用警示，然而過於頻繁地提醒則會適得其反。通過這些方法，我們期待能夠改善醫師警示疲勞的發生情況，從而提高病人的安全性。

日本當代最強插畫 2022：當代最強畫師豪華作品集

為了解決ai字體包的問題，作者 這樣論述：

　　【插畫家粉絲 & 動漫愛好者必收的年度最強畫師作品集 - 2022 最新版！】 　　插畫能反映當代的藝術潮流，如果你是插畫、漫畫、動畫、遊戲業的從業人員，或是喜歡畫畫的年輕朋友，都可以透過最新作品了解今年的流行趨勢。《日本當代最強插畫》系列每年選出最具前瞻性、討論度最高的藝術家，幫你整理他們的最新創作、使用媒材、社群帳號、創作概念，如果你想追蹤業界大佬、想收藏超美的插畫，或是想參考最新畫風，這本書就是年度必收的插畫集！ 　　【畫畫的未來在哪裡？Vtuber、虛擬歌手、跨界聯名，本書讓你看到插畫界的無限可能】 　　每年度的《日本當代最強插畫》都能呈現當今最新流行的畫風，透過書中

百餘位知名繪師的分享，更可窺見插畫家與各種產業的合作成果。無論你是插畫愛好者、創作者，甚至是策展人或委託插畫的業者，都可以透過本書，快速提升自己的眼界。 　　近年討論度最高的，莫過於大量 Vtuber 崛起的趨勢，遊戲與音樂界也更常與插畫家跨界合作，更有越來越多歌曲 MV 改用動畫呈現，也有更多企業網站善用動畫宣傳。喜歡畫畫的你，這些都是未來可能嶄露頭角的新機會，你可以透過書中繪師們的經驗分享，了解該如何建立自我風格，找到新的合作機會。 　　【專訪 Vtuber「花譜」、「理芽」的王牌製作人：「神椿工作室」總製作人 PIEDPIPER】 　　每年書末的深度訪談都讓讀者們非常期待，透過業界專

家們精闢的解析，總能對插畫界的潮流與業界現況更加了解。本次書末訪談，採訪到知名藝術家團隊「神椿工作室（KAMITSUBAKI STUDIO）」的總製作人 PIEDPIPER。「神椿工作室」發跡於 YouTube，他們是一個藝術家團隊，同時也是創意品牌暨藝人經紀事務所。神椿旗下的藝人包括虛擬歌手、音樂家、影像製作人、作家、插畫家、設計師……等，知名虛擬歌手「花譜」、「理芽」都是由神椿一手打造！想知道如何創造下一個爆紅的 IP 嗎？千萬不能錯過這篇訪談！ 本書特色 　　★想認識大佬繪師？收錄百餘位當紅插畫家，馬上追蹤喜愛的作者 　　本書收錄了日本當今最具前瞻性、討論度的藝術家，請他們分享最新插

畫作品，並有簡短的訪談。在插畫家檔案中，整理了他們在 IG 或推特的「社群網站帳號」，讀者若有發現喜愛的畫風，即可馬上追蹤。 　　★想知道繪師都用哪一套軟體？ 　　插畫初學者最喜歡問：這是用什麼材料畫的？ / 這是用哪一套軟體畫的？本書會請每位藝術家分享常用的軟體或媒材，包括手繪用的水彩、色鉛筆、壓克力顏料，以及常用的 CSP 等電繪軟體、Wacom 繪圖板的型號等。別小看這簡短的介紹，若你仔細觀察，就可以了解繪畫媒材的流行趨勢，例如有越來越多創作者改用 Procreate 來畫插畫，甚至還有使用 GAN (生成對抗網路) 畫畫的虛擬 AI 插畫家！如果你在書中找到喜歡的畫風，不妨參考看看作

者是使用什麼工具畫的吧！ 　　【2022 刊登藝術家一覽】 　　逢編いあむ / 蒼木こうり / 青乃イズ / アキオカ / 芦屋マキ / 徒花ブルーム / Acky Bright / an / あんのん / ikik / 池上幸輝 / 池田早秋 / いちご飴 / WOOMA / うすくち / うたは / AIりんな / えすてぃお / 烏帽子眇眼 / M / oo6 / おーくボ / オカユウリ / おく / 小田望楓 / ototoi / obak / OYUMI / ORIHARA / Orca / がじゅまる / かずきおえかき / カタユキコ / カチナツミ / 要領 / かもみら

/ かゆか / 刈谷仁美 / カワグチタクヤ / カンタロ / きたしまたくや / きむらあんさい / 急行2号 / キュピ山 / 久賀フーナ / Gracile / Crisalys / 胡桃坂繭 / 黒イ森 / ケイゴイノウエ / Kou / kokuno / ごとうみのり / 木野花ヒランコ / kohaku / こぱく / こむぎこ2000 / 坂口友佳子 / 坂本 彩 / さくしゃ2 / satsuki / 左藤うずら / さわ / CYON / ZIZI / 孳々 / 羊歯 / しな / シバタリョウ / シマ・シンヤ / しまむらひかり / 驟々みそばた / JUN INAGAW

A / 白駒マル / しろさめ / SG / 涼 / すり餌 / sekuda / 瀬戸すばる / 姐川 / そとこ / SOLANI / 竹田明日香 / tabi / 玉川真吾 / tamimoon / 田村結衣 / 192 / TVCHANY / Toy(e) / トーマ / とろろとろろ / NAKAKI PANTZ / 中島ミドリ / 中野カヲル / なで肩 / 南條沙歩 / nico ito / ニシイズミユカ / 西本マキ / ぬごですが。 / 沼田ゾンビ!? / ねこぽた。 / 猫目トヲル / ノーコピーライトガール / 野ノ宮いと / 芳賀あきな / はくいきしろい / はなぶ

し / hmng / はむねずこ / はらわたちゅん子 / potg / 日菜乃 / びびぽ / 100年 / ひるね坊 / 藤岡詩織 / Bekuko / HOJI / まかろんK / mashu / mano mouth / marumoru / 水視ずみ / みなく / MILTZ / むめな / めめんち / もりまちこ / 森田ぽも / MON / やきぶた / 八館ななこ / 柳すえ / ユア / ゆどうふ / らすく / rika / りたお / リック / Little Thunder / るんるん / ろ樹 / 若林 萌 / WAKICO / 緜 / WAN_TAN  

基於圖形化特徵分類演算法實現 腦波遠程控制

為了解決ai字體包的問題，作者黃琇柔 這樣論述：

因應時代的變化，腦波的技術及應用已不可同日而語，現今已能透過移動式單極點腦波儀時實監測人腦活動狀態。本研究利用神念公司所開發的單極點腦波耳機，發展出一套利用腦波及電腦與外部設備進行溝通命令的腦機介面(Brain Computer Interface)，由單極點腦波儀來獲取原始腦波波型。將眼動命令訊號作為輸入源，依照眼動所產生的不同訊號來獲得特徵波型，首先使用K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbor，KNN) 初步濾除非眼動之波型，再將腦波原始波型之一維時序原始資料轉換為二維圖像，再透過OpenCV函式庫做圖片預處理，以得到我們的判斷回想圖片，接著送至類神經架構去分辨出腦波動作，分

別為眼球向上、向下、向左、向右、眨眼的五種眼球運動行為。類神經演算法架構部分，分別使用YOLO(You Only Look Once)-v5及傳統CNN卷積神經網路並結合Transfer Learning轉移學習進行訓練，最後比較兩種不同AI演算法的結果，並討論其差異及優劣之分。最後再將動作命令回傳至BCI腦波介面，透過TCP/IP傳遞控制命令給Client端的Zenbo機器人，Zenbo機器人則會做出相對應的五種命令動作，分別為往前、後退、左轉、右轉、停止。