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ai照片轉換的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦河野英太郎寫的 沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下? 和胡昭民,ZCT的 超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自大是文化 和博碩所出版 。
龍華科技大學 機械工程系碩士班 魏慶隆所指導 鄭郁翰的 設計自動化應用手部辨識於滑鼠客製化之研究 （2021），提出ai照片轉換關鍵因素是什麼，來自於雲端製造、影像辨識、設計自動化、客製化。
而第二篇論文國立臺灣藝術大學 創意產業設計研究所 林榮泰、林伯賢所指導 呂燕茹的 人工智慧藝術風格轉換之感知研究 （2021），提出因為有 人工智慧、類神經網路、藝術風格轉換、藝術感知的重點而找出了 ai照片轉換的解答。
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沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下?
為了解決ai照片轉換 的問題，作者河野英太郎 這樣論述：
◎出社會差不多十年了，我說不出任何代表作。 ◎聽到同期同學誰誰誰年收入多少，我又悶又煩躁，天呀，怎麼跟他差這麼多！ ◎我不想當主管，老闆卻說要提拔我，錢沒有變多但責任多很多！該不該拒絕？ ◎公司引進新系統，新人又做我在做的事，我的工作是不是要被取代了？ ◎主管又問：「你對未來有什麼想法？」唉，我要是有想法，現在就不會卡關了。 出社會第十年，聽起來很厲害呢！ 但對多數人而言，十年，常常是既非菜鳥又不夠資深的職場尷尬期。 特別是跟你同期進來的人晉升了、去了你想去的部門，或是薪水大躍進， 自己卻還在原地踏步……。 作者河野英太郎曾任職日
本電通、埃森哲等公司， 並在日本IBM負責新進人員培訓部長等職務長達17年。 之後自行創業人力培育顧問公司，並在日本東京全球商學院一年MBA── 格洛比斯大學（GLOBIS University）擔任教職。 在看過數千人的職涯履歷表後，他發現， 每個人的職場第十年，都有各自迥異的卡關之處： ◎面對升不上去又彎不下來的第十年關卡，我該跳槽還是留下？ 工作駕輕就熟，但職位沒升上去，薪水幾乎沒成長。 父母常問：「你要繼續做這工作，還是要轉行？」不知該怎麼答？ 工作內容被主管調來調去，偏偏沒有一次是自己想要的， 心中不免開始疑惑：我該什麼都學一點，還是專精一
項？ 作者建議：如果這是你待的第二家或第三家公司，你該留下。為什麼？ ◎我不想當主管，但公司還是升了我 「部屬不想聽我的」、「老鳥根本叫不動」、 「以前主管這樣要求我，現在部屬完全不甩我」、 「老闆只出一張嘴、後輩只會問怎麼辦……每天忙得好厭世」…… 許多新手主管剛上任的煩惱，怎麼處理？ 從被人管變成管人，你需要的是換位思考。 所以，不要劈頭就罵「現在的年輕人呀……」，這話以後別再講。 職場第十年，既非新人，又不夠資深，你可能會遇到 升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 要離職
還是留下？作者有明確的答案。 本書特色 升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 名人推薦 TYCIA臺灣青年職涯創新協會發起人／何則文 「人資小週末」社群創辦人／盧世安 OL最愛厭世圖文新媒體／OL365
ai照片轉換進入發燒排行的影片
人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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設計自動化應用手部辨識於滑鼠客製化之研究
為了解決ai照片轉換 的問題，作者鄭郁翰 這樣論述：
自動化製程的進步，使得商業模式能跳脫製造的限制。以往一般的產品需要透過模具方能生產，由於3D列印在技術上的突破，以及雲端製造的普及，朝客製化、自動化方向邁進。此一趨勢使得少量多樣的客製化產品能有更好的產品價值。而在設計時若能搭配更多自動化的設計元素，將更能夠展現產品多樣化的優勢。因此，提高客製化的產品設計，使用設計自動化手法已經是未來趨勢。由於每個人的手掌大小形狀不同，但是卻很少有根據消費者人因因素考量而生產的客製化滑鼠。本研究的目的希望能藉由影像辨識手部照片，產生手部尺寸，使其自動生產客製化的滑鼠。首先，須將手掌放置於影像辨識紙上，再用手機拍攝手部照片，而後透過以Python建立的影像辨識
程式獲得手部長度、寬度。其次，將該數值轉換成客製化滑鼠模型所需的參數。並輸入設計自動化全參數滑鼠模型上，將透過Creo 4.0來完成此步驟，依此方法可以變更滑鼠尺寸來符合消費者手部形狀大小。依據所選的五組樣本照片，辨識平均長度誤差為1.59%；平均寬度誤差6.22%；平均高度誤差6.74%。其中兩個模型最後透過ProJet HD 3500 3D列印機完成實體滑鼠的生產，作為使用者體驗的依據。
超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術
為了解決ai照片轉換 的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：
收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！ 生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。 主要章節 ・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 ・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術
搜尋 ・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail ・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 ・線上地圖（MAP）和申請我的商家 ・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 ・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 ・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 ・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 ・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 ・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 ・YouTube：影片上傳／編修／行銷 ・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋
・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 ・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程 目標讀者 ・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 ・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 ・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人 本書特色 系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力
人工智慧藝術風格轉換之感知研究
為了解決ai照片轉換 的問題，作者呂燕茹 這樣論述：
近年隨著人工智慧（artificial intelligence, AI）所引領的類神經網路深度學習技術日趨成熟，而其相關應用已經逐漸蔓延至包括藝術在內的各個領域，對藝術領域的創作、體驗、審美和欣賞將帶來新的機遇和挑戰。目前該領域多注重演算法的精進，而藝術審美太過複雜，討論AI介入藝術領域的問題主要涉及三個面向：（1）理性的科技層面，如何評價AI介入藝術的生成效果？（2）感性的審美層面，影響審美感受的關鍵因素為何？（3）藝術的創作層面，人類藝術家與AI技術之間存在何種關係？因此，本研究以類神經網路藝術風格轉換為例，比較經由AI技術轉換的藝術風格之感知差異，並探討影響感知的關鍵因素，進而構建適
用於AI介入藝術創作的研究模式。本研究通過執行三階段研究，依序討論繪畫藝術風格之感知要素、人機對藝術風格之感知差異、一般觀眾對藝術風格之感知差異。研究一邀請9位藝術背景專業篩選野獸派、表現主義、立體派、文藝復興時期的肖像畫作為風格圖，以京劇人物照片為內容圖，對經由類神經網路藝術風格轉換演算法生成的樣本進行感知比較，討論由編碼屬性（色彩、筆觸、紋理）和解碼層次（技術層、語意層、效果層）所構成評量矩陣從人性化感知角度評價轉換效果之可行性。邀請31位藝術背景專家參與實驗的結果顯示，不同的藝術風格經由人工智慧風格轉換後依然能夠被辨別，藝術家創作編碼過程中的色彩、筆觸、紋理等因素，足以影響觀眾對轉換結果
的感知，其中「筆觸」和「紋理」扮演風格感知的關鍵屬性。另外在語義層和效果層屬性特徵的準確傳遞，能夠獲得更高的喜好度。為了進一步比較人機之間對藝術風格的感知差異，研究二依序執行問卷調查和眼動實驗。首先，邀請3位藝術家對研究一中的AI典型樣本進行優化，再由AI優化藝術家樣本，結合問卷調查和眼動實驗比較30餘位藝術背景專家感知三種不同操作結果之差異。結果表明，藝術家具有自調節的審美決策能力，在人機協作中佔據高層特徵的表達優勢，更易喚醒視覺。相反，演算法擅長低階視覺特徵的表徵，且對藝術的評判存在源於演算邏輯之偏見。研究三的普測實驗邀請232位一般觀眾對AI樣本和AI優化藝術家樣本的感知普測，檢驗AI生
成藝術介面之溝通效果。結果顯示，專業、性別、學歷等因素會顯著影響受試者對藝術風格的感知，並且驗證了從低階到高階特徵的優化能夠顯著提升藝術風格的感知效果和喜好度。經由研究可知，AI介入藝術創作的研究可以從以下面向入手：從藝術解碼的感知層次評價科技的介入、語義和情感傳遞影響觀賞者的感知、 藝術家與AI技術以彼此適應的耦合關係進行協作。最後，本研究提出一個「形式/造型/科技」與「儀式/思維/人性」的AI技術介入藝術創作的研究模式，將人工智慧的應用與評量置於系統架構中進行思考，用人類智慧評估人工智慧，以精進科技的人性化的效能，最終回饋人類世界。