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AI安全之對抗樣本入門

為了解決png轉gif的問題，作者兜哥 這樣論述：

本書系統介紹對抗樣本的基本原理，從相關的背景知識開始，包含搭建學習對抗樣本的軟硬體環境、常用工具，帶領讀者快速上手實踐。本書作者在安全領域有多年實踐經驗，對業界常見的方法做了系統的歸納總結，包含大量案例，深入淺出，實踐性強。 主要內容包括：·對抗樣本相關的深度學習背景知識，如梯度、優化器、反向傳遞等。·如何搭建學習對抗樣本的軟硬體環境。·對抗樣本領域的一些常見圖像處理技巧。·常見的白盒攻擊演算法與黑盒攻擊演算法。·對抗樣本在目標檢測領域的應用。·對抗樣本的常見加固演算法。·常見的對抗樣本工具以及如何搭建NIPS對抗樣本競賽環境。·如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的對抗樣本，進行攻防對抗。

兜哥，百度安全實驗室AI模型安全負責人，具有10餘年安全從業經歷，曾任百度基礎架構安全負責人、Web安全產品線負責人。主要研究方向為對抗樣本、生成對抗網路。著有AI安全暢銷書籍《Web安全之機器學習入門》《Web安全之深度學習實戰》《Web安全之強化學習與GAN》。著名開源AI安全工具箱AdvBox的作者，Free Buf、雷鋒網、安全客特邀專欄作家，知名安全自媒體「兜哥帶你學安全」主編。 序一 序二 自序 前言 第1章　深度學習基礎知識 1 1.1　深度學習的基本過程及相關概念 1 1.1.1　數據預處理 1 1.1.2　定義網路結構 2 1

.1.3　定義損失函數 6 1.1.4　反向傳遞與優化器 7 1.1.5　範數 12 1.2　傳統的圖像分類演算法 13 1.3　基於CNN的圖像分類 14 1.3.1　局部連接 14 1.3.2　參數共用 15 1.3.3　池化 17 1.3.4　典型的CNN結構 18 1.3.5　AlexNet的結構 19 1.3.6　VGG的結構 19 1.3.7　ResNet50 20 1.3.8　InceptionV3 20 1.3.9　視覺化CNN 20 1.4　常見性能衡量指標 30 1.4.1　測試資料 30 1.4.2　混淆矩陣 31 1.4.3　準確率與召回率 31 1.4.4　準確度與F

1-Score 32 1.4.5　ROC與AUC 33 1.5　集成學習 34 1.5.1　Boosting演算法 35 1.5.2　Bagging演算法 37 1.6　本章小結 39 第2章　打造對抗樣本工具箱 40 2.1　Anaconda 41 2.2　APT更新源 45 2.3　Python更新源 45 2.4　Jupyter notebook 45 2.5　TensorFlow 49 2.6　Keras 50 2.7　PyTorch 51 2.8　PaddlePaddle 52 2.9　AdvBox 52 2.10　GPU伺服器 52 2.11　本章小結 55 第3章　常見深度學

習平臺簡介 56 3.1　張量與計算圖 56 3.2　TensorFlow 58 3.3　Keras 62 3.4　PyTorch 64 3.5　MXNet 67 3.6　使用預訓練模型 70 3.7　本章小結 76 第4章　影像處理基礎知識 77 4.1　圖像格式 77 4.1.1　通道數與圖元深度 77 4.1.2　BMP格式 80 4.1.3　JPEG格式 81 4.1.4　GIF格式 81 4.1.5　PNG格式 81 4.2　圖像轉換 81 4.2.1　仿射變換 81 4.2.2　圖像縮放 83 4.2.3　圖像旋轉 85 4.2.4　圖像平移 85 4.2.5　圖像剪切 86 4

.2.6　圖像翻轉 87 4.2.7　亮度與對比度 88 4.3　圖像去噪 89 4.3.1　高斯雜訊和椒鹽雜訊 90 4.3.2　中值濾波 91 4.3.3　均值濾波 93 4.3.4　高斯濾波 93 4.3.5　高斯雙邊濾波 94 4.4　本章小結 96 第5章　白盒攻擊演算法 97 5.1　對抗樣本的基本原理 97 5.2　基於優化的對抗樣本生成演算法 100 5.2.1　使用PyTorch生成對抗樣本 102 5.2.5　使用TensorFlow生成對抗樣本 106 5.3　基於梯度的對抗樣本生成演算法 109 5.4　FGM/FGSM演算法 110 5.4.1　FGM/FGSM基本

原理 110 5.4.2　使用PyTorch實現FGM 111 5.4.3　使用TensorFlow實現FGM 112 5.5　DeepFool演算法 115 5.5.1　DeepFool基本原理 115 5.5.2　使用PyTorch實現DeepFool 117 5.5.3　使用TensorFlow實現DeepFool 122 5.6　JSMA演算法 124 5.6.1　JSMA基本原理 124 5.6.2　使用PyTorch實現JSMA 126   生活中的深度學習 深度學習自2006年產生之後就受到科研機構、工業界的高度關注。最初，深度學習主要用於圖像和語音領域。從2

011年開始，穀歌研究院和微軟研究 院的研究人員先後將深度學習應用到語音辨識，使識別錯誤率下降了20%～30%。2012年6月，穀歌首席架構師Jeff Dean和斯坦福大學教授Andrew Ng主導著名的Google Brain項目，採用16萬個CPU來構建一個深層神經網路，並將其應用於圖像和語音的識別，最終大獲成功。 2016年3月，AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝；2016年年末2017年年初，該程 序在中國棋類網站上以“大師”（Master）為註冊帳號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績；2017年5月，在中國烏鎮

圍棋峰會上，它與排名世界第一的圍棋世界冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。AlphaGo的成功更是把深度學習的熱潮推向了全球，成為男女老少茶餘飯後關注的熱點話題。 現在，深度學習已經遍地開花，在方方面面影響和改變著人們的生活，比較典型的應用包括智慧家居、智慧駕駛、人臉支付和智慧安防。 深度學習的脆弱性 深度學習作為一個非常複雜的軟體系統，同樣會面對各種駭客攻擊。駭客通過攻擊深度學習系統，也可以威脅到財產安全、個人隱私、交通安全和公共安全（見圖0-1）。針對深度學習系統的攻擊，通常包括以下幾種。 1. 偷取模型 各大公司通過高薪聘請AI專家設計模型，花費大量資金、人力搜集訓練資料，又花費

大量資金購買GPU設備用於訓練模型，最後得到深度學習模型。深度學習模型的最終形式也就是從幾百KB到幾百MB不等的一個模型檔。深度學習模型對外提供服務的形式也主要分為雲模式的API，或者私有部署到使用者的移動 設備或資料中心的伺服器上。針對雲模式的API，駭客通過一定的遍歷演算法，在調用雲模式的API後，可以在本地還原出一個與原始模型功能相同或者類似的模型；針對私有部署到使用者的移動設備或資料中心的伺服器上，駭客通過逆向等傳統安全技術，可以把模型檔直接還原出來供其使用。偷取深度學習模型的過程如圖 0-2所示。 2. 數據投毒 針對深度學習的資料投毒主要是指向深度學習的訓練樣本中加入異常資料，導

致模型在遇到某些條件時會產生分類錯誤。如圖0-3所示。早期的資料投毒都 存在於實驗室環境，假設可以通過在離線訓練資料中添加精心構造的異常資料進行攻擊。這一攻擊方式需要接觸到模型的訓練資料，而在實際環境中，絕大多數情況都是公司內部在離線資料中訓練好模型再打包對外發佈服務，攻擊者難以接觸到訓練資料，攻擊難以發生。於是攻擊者把重點放到了線上學習的場景，即模型是利用線上的資料，幾乎是即時學習的，比較典型的場景就是推薦系統。推薦系統會結合使用者的歷史資料以及即時的訪問資料，共同進行學習和判斷，最終得到推薦結果。駭客正是利用這一可以接觸到訓練資料的機會，通過一定的演算法策略，發起訪問行為，最終導致推薦系統

產生錯誤。 3. 對抗樣本 對抗樣本由Christian Szegedy等人提出，是指在資料集中通過故意添加細微的干擾所形成的輸入樣本，這種樣本導致模型以高置信度給出一個錯誤的輸出。在正則化背景下，通過對抗訓練減少原有獨立同分佈的測試集的錯誤率，在對抗擾動的訓練集樣本上訓練網路。 簡單地講，對抗樣本通過在原始資料上疊加精心構造的人類難以察覺的擾動，使深度學習模型產生分類錯誤。以圖像分類模型為例，如圖0-4所示，通過在原始圖像上疊加擾動，對於肉眼來說，擾動非常細微，圖像看起來還是熊貓，但是圖像分類模型卻會以很大的概率識別為長臂猿。 下面以一個圖像分類模型為例，更加直接地解釋對抗樣本的基本原

理。通過在訓練樣本上學習，學到一個分割平面，在分割平面一側的為綠球，在分割平面另 外一側的為紅球。生成攻擊樣本的過程，就是在資料上添加一定的擾動，讓其跨越分割平面，從而把分割平面一側的紅球識別為綠球，如圖0-5所示。 對抗樣本按照攻擊後的效果分為Targeted Attack（定性攻擊）和Non-Targeted Attack（無定向攻擊）。區別在於Targeted Attack在攻擊前會設置攻擊的目標，比如把紅球識別為綠球，或者把麵包識別為熊貓，也就是說在攻擊後的效果是確定的；Non-Targeted Attack在攻擊前不用設置攻擊目標，只要攻擊後，識別的結果發生改變即可，可能會把麵包識

別為熊貓，也可能識別為小豬佩琪或者小豬喬治，如圖0-6所 示。 對抗樣本按照攻擊成本分為White-Box Attack（白盒攻擊）、Black-Box Attack（黑盒攻擊）和Real-World Attack/Physical Attack（真實世界/物理攻擊）。 White-Box Attack（見圖0-7）是其中攻擊難度最低的一種，前提是能夠完整獲取模型的結構，包括模型的組成以及隔層的參數情況，並且可以完整控制模型的輸入， 對輸入的控制細微性甚至可以到比特級別。由於White-Box Attack前置條件過於苛刻，通常作為實驗室的學術研究或者作為發起Black-Box Attac

k和Real-World Attack/Physical Attack的基礎。 Black-Box Attack相對White-Box Attack攻擊難度具有很大提高，Black-Box Attack完全把被攻擊模型當成一個黑盒，對模型的結構沒有瞭解，只能控制輸入，通過比對輸入和輸出的回饋來進行下一步攻擊，見圖0-8。 Real-World Attack/Physical Attack（見圖0-9）是這三種攻擊中難度最大的，除了不瞭解模型的結構，甚至對於輸入的控制也很弱。以攻擊圖像分類模型為例（見圖0-10），生成 的攻擊樣本要通過相機或者攝像頭採集，然後經過一系列未知的預處理後再輸入模型進

行預測。攻擊中對抗樣本會發生縮放、扭轉、光照變化、旋轉等。 常見檢測和加固方法 1. 深度學習脆弱性檢測 檢測深度學習脆弱性的過程，其實就是發起攻擊的過程，常見的白盒攻擊演算法列舉如下。 ILCM(最相似反覆運算演算法) FGSM(快速梯度演算法) BIM(基礎反覆運算演算法) JSMA(顯著圖攻擊演算法) DeepFool(DeepFool演算法) C/W(C/W演算法) 常見的黑盒攻擊方法列舉如下。 Single Pixel Attack(單圖元攻擊) Local Search Attack(本地搜索攻擊) 2. 深度學習脆弱性加固 針對深度學習脆弱性進行加固的常見方法主要包括以下幾種，

我們將重點介紹Adversarial training。 Feature squeezing(特徵凝結) Spatial smoothing(空間平滑) Label smoothing(標籤平滑) Adversarial training(對抗訓練) Virtual adversarial training (虛擬對抗訓練) Gaussian data augmentation (高斯資料增強) Adversarial training如圖0-11所示，其基本思路是，常見的對抗樣本生成演算法是已知的，訓練資料集也是已知的，那麼可以通過常見的一些對抗樣本工具箱，比如 AdvBox 或者FoolB

ox，在訓練資料的基礎上生成對應的對抗樣本，然後讓深度學習模型重新學習，讓它認識這些常見的對抗樣本，這樣新生成的深度學習模型就具有 了一定的識別對抗樣本的能力。 與Adversarial training思路類似的是Gaussian data augmentation。Gaussian data augmentation的基本原理是，對抗樣本是在原始資料上疊加一定的擾動，這些擾動非常接近隨機的一些雜訊。Adversarial training雖然簡單易於實現，但是技術上難以窮盡所有的攻擊樣本。Gaussian data augmentation直接在原始資料上疊加高斯雜訊，如圖0-12所示，k

為高斯雜訊的係數，係數越大，高斯雜訊越強，其他參數分別表示高斯雜訊的均 值和標準差。Gaussian data augmentation把訓練資料疊加了雜訊後，重新輸入給深度學習模型學習，通過增加訓練輪數、調整參數甚至增加模型層數，在不降低原有模型準確度的 情況下，讓新生成的深度學習模型具有了一定的識別對抗樣本的能力。 對抗樣本領域的最新進展 對抗樣本是AI安全研究的一個熱點，新的攻擊演算法和加固方法層出不窮，而且攻擊場景也從實驗室中的簡單圖像分類，迅速擴展到智慧音箱、無人駕駛等領 域。百度安全實驗室的最新研究報告《感知欺騙：基於深度神經網路（DNN）下物理性對抗攻擊與策略》成功入選Blac

kHat Europe 2018。報告展現了讓物體在深度學習系統的“眼”中憑空消失，在AI時代重現了大衛·科波菲爾的經典魔法。針對深度學習模型漏洞進行物理攻擊可行性研究 有著廣泛的應用前景，在自動駕駛領域、智慧安防領域、物品自動鑒定領域都有重要的實際意義。 如圖0-13所示，在時間t0的時候，當在車後顯示器中顯示正常logo時，YOLOv3可以正確識別目標車輛，而在t1時，切換到擾動後的圖片 時，它可以立刻讓目標車輛在YOLOv3面前變得無法辨識；在t2時，如圖0-14所示切換回正常的圖片，YOLOv3重新可以識別目標車輛。這是首次針 對車輛的物理攻擊的成功展示，與以往的學術論文相比，在攻擊

目標的大小、解析度的高低以及物理環境的複雜性等方面，在影響和難度上都是一個巨大提升。 Kan Yuan和Di Tang等人在論文《Stealthy Porn: Understanding Real-World Adversarial Images for Illicit Online Promotion》中介紹了黑產如何通過單色化、加雜訊、增加文字、仿射變化、濾波模糊化和遮蓋等方式讓違規圖片繞過目前主流的圖片內容檢測服務。這也標誌著對抗樣本技術已經從實驗室環境真正進入了網路對抗實戰。 國內安全人員在對抗樣本領域的研究成果得到了國際的普遍認可。朱軍等人指導的清華大學團隊曾在NIPS 2017

對抗樣本攻防競賽中奪冠，紀守領老師所在的 NESA Lab提出了一種新型的對抗性驗證碼，能防範來自打碼平臺等黑產的破解。  

png轉gif進入發燒排行的影片

以資訊模型之地心引力能量之研究─以SOLIDWORKS為例

為了解決png轉gif的問題，作者楊耀傑 這樣論述：

一顆蘋果的掉落在牛頓幾經研究論證發表了萬有引力定律，進而開啟了物理學新的領域。萬物皆有引力，在太陽系中內之星體受太陽引力的牽制而繞太陽而運轉，而月球離地球較近受到地球引力的牽制也繞地球運轉。而地球表面所產生的重力到處存在，是一個超級大能源，若是能將該重力以技巧性的方式加以運用，將可解決人類的能源問題。綜觀前人相關地心引力的想法或模型製作所設計出的作品， 基本上可以分成下列幾種方式，包括(一)轉輪類、(二)限制平衡類、(三)槓桿類、(四)其他等四種方式。本論文將利用SOLIDWORKS建立資訊模型，探討地心引力相關應用的可能性，並評估目前網路所述利用地心引力所設計之相關永動機模型，分析永動機可

行及不可行之原因，期望能將研究結果作為日後研究或設計之參考。本研究初步證實永動機在熱力學第二定律是不可行的機制，因此本研究提出類永動機之構想，期望在永動機模型於靜力平衡情況下，提供少許第三方能量於運轉系統來補充其能量，以達到系統永久運動之目的。本論文以飲水鳥案例進行類永動機系統之實作，實驗顯示飲水鳥於靜力平衡情況下經補充水能量，可以不間斷的運轉，達到類似永動機永遠運轉的目的。

中文版Premiere Pro視頻編輯剪輯設計與製作全視頻實戰228例

為了解決png轉gif的問題，作者孫芳 這樣論述：

本書是一本全方位、多角度講解Premiere Pro視頻編輯剪輯的實例式教材，注重實例實用性和精美度。全書共設置228個實用實例，按照技術和行業應用進行劃分，清晰有序，可以方便零基礎的讀者由淺入深地學習本書，從而循序漸進地提升Premiere Pro的視頻處理能力。 本書共分為16章，針對基礎操作、轉場效果、視頻效果、文字、調色、摳像、關鍵幀動畫等技術進行了超細緻的實例講解和理論解析。在本書最後，還重點設置了5個章節，針對廣告設計、海報設計等行業實例應用進行剖析。本書第1～2章主要講解軟體入門操作，是最簡單、最需要完全掌握的基礎章節。第3～9章是按照技術劃分每個門類的高級實例操作，視頻處理的

常用技術技巧在這些章節中可以得到很好的學習。第10～11章是綜合應用和作品輸出，是從製作作品到渲染輸出的流程介紹。第12～16章是綜合項目實例，是專門為讀者設置的高級大型綜合實例提升章節。 本書不僅適合作為視頻處理、廣告設計人員的參考書籍，也可作為大中專院校和培訓機構數字藝術設計、影視設計、廣告設計、動畫設計、微電影設計及其相關專業的學習教材，還可作為視頻愛好者自學使用。 孫芳，設計學專業碩士，現為高校教師，從事圖形創意、平面設計等教學多年，有豐富的教學經驗。曾經帶領學生多次獲得省級平面設計獎項，並參與大量藝術設計相關專案的製作。 第1章　Pre

miere Pro的素材導入 實例001  在專案視窗新建序列2 實例002  新建一個專案檔案2 實例003  新建素材資料夾2 實例004  導入圖片3 實例005  導入視頻素材4 實例006  導入PNG透明素材5 實例007  導入序列素材5 實例008  導入PSD分層文件6 實例009  導入音訊檔7 實例010  刪除導入素材8 第2章　Premiere Pro的基本操作 實例011  成組和解組素材10 實例012  創建幀定格11 實例013  設置序列的入、出點11 實例014  設置源素材的入、出點12 實例015  快速定位素材的入、出點13 實例016  快速定位序

列的入、出點14 實例017  連結和解除視頻、音訊15 實例018  嵌套序列15 實例019  設置標記點16 實例020  素材場設置17 實例021  素材的啟動和失效18 實例022  素材和特效的複製和粘貼19 實例023  素材畫面和當前專案的尺寸匹配21 實例024  素材屬性查看21 實例025  提升和提取編輯22 實例026  替換素材23 實例027  調節音訊素材的音量24 實例028  修改速度和時間25 實例029  在監視器視窗添加和刪除素材26 實例030  幀混合28 第3章　轉場特效應用 實例031  圓劃像效果30 實例032  油漆飛濺31 實例033

  頁面剝落效果32 實例034  隨機塊效果33 實例035  水波塊效果34 實例036  棋盤效果35 實例037  菱形劃像效果36 實例038  立方體旋轉效果38 實例039  膠片溶解效果39 實例040  交叉縮放效果40 實例041  漸隱為黑色效果41 實例042  漸隱為白色效果42 實例043  漸變擦除效果43 實例044  滑動效果44 實例045  劃出效果45 實例046  風車效果46 實例047  翻頁效果48 實例048  帶狀擦除效果49 實例049  拆分效果50 實例050  百葉窗效果51 第4章　視頻特效應用 實例實例051  版畫效果54 實例

052  彩色邊框效果55 實例053  倒影效果57 實例054  電流效果60 實例055  分色效果63 實例056  合成效果64 實例057  懷舊照片效果65 實例058  鏡頭光暈效果67 實例059  馬賽克效果68 實例060  扭曲風景效果70 實例061  汽車運動效果71 實例062  日出效果72 實例063  時間碼效果74 實例064  旋轉廣告效果75 實例065  圓形點綴背景效果77 實例066  彩虹效果80 實例067  抽象畫效果83 實例068  燈光效果85 實例069  放大效果86 實例070  光照效果88 實例071  戶外廣告90 實例0

72  混合模式效果91 實例073  立體效果畫93 實例074  模糊效果95 實例075  企鵝鏡像投影效果96 實例076  球面化效果97 實例077  聖誕老人的倒影99 實例078  撕裂效果101 實例079  藝術畫效果103 實例080  月亮移動效果104 第5章　文字效果 實例081  彩虹條文字效果107 實例082  彩色文字效果——合成效果109 實例083  彩色文字效果——文字部分110 實例084  創意清新合成效果——背景部分111 實例085  創意清新合成效果——文字部分112 實例086  電影海報——基礎文字114 實例087  電影海報——混合文

字116 實例088  光影文字效果116 實例089  海報文字效果——圖像效果118 實例090  海報文字效果——文字效果119 實例091  幾何圖形上的字體效果121 實例092  浪漫的條紋字體123 實例093  立體文字效果125 實例094  模糊字體效果127 實例095  鬧元宵縮放動畫效果130 實例096  女裝宣傳海報合成效果132 實例097  情人節海報效果——合成部分133 實例098  情人節海報效果——文字部分134 實例099  情人節海報效果——動畫部分136 實例100  深色投影效果137 實例101  深色字體動畫效果138 實例102  文字動

畫效果140 實例103  文字縮放效果142 實例104  文字移動效果144 實例105  小清新動畫效果145 實例106  星光字體動畫效果148 實例107  夜景文字效果151 實例108  移動文字效果152 實例109  油彩字體效果154 實例110  字幕向上滾動效果156 第6章　畫面調色 實例111  彩色柱體效果159 實例112  復古效果161 實例113  黑白照片效果162 實例114  黑天變白天效果164 實例115  花束換色效果165 實例116  藍色光暈效果167 實例117  冷暖變色效果168 實例118  旅遊色彩調節效果171 實例119 

朦朧效果173 實例120  暖意效果175 實例121  歐美效果177 實例122  秋色效果178 實例123  色彩轉換效果180 實例124  四色效果182 實例125  提高畫面亮度效果183 實例126  提色效果185 實例127  通道混合器效果186 實例128  唯美冬季效果188 實例129  增加色彩的濃度189 實例130  增強畫面色彩191 第7章　摳像合成效果 實例131  創意合成效果——合成部分194 實例132  創意合成效果——動畫部分195 實例133  服裝廣告摳像合成196 實例134  公益廣告效果——合成效果197 實例135  公益廣告

效果——動畫效果198 實例136  人物鮮花合成效果199 實例137  睡衣海報效果201 實例138  天使動畫效果——合成部分202 實例139  天使動畫效果——動畫部分203 實例140  跳躍摳像合成效果——合成部分204 實例141  跳躍摳像合成效果——動畫部分206 實例142  香水廣告合成效果——合成部分207 實例143  香水廣告合成效果——文字部分208 實例144  嬰用品摳像合成——合成部分209 實例145  嬰用品摳像合成——動畫部分210 實例146  雜誌摳像合成效果——合成部分211 實例147  雜誌摳像合成效果——動畫部分213 第8章　關鍵幀動

畫技術 實例148  春夏秋冬動畫效果216 實例149  風景攝影——畫面部分217 實例150  風景攝影——文字部分220 實例151  紅酒動畫效果222 實例152  灰色海報動畫效果224 實例153  簡畫動畫效果226 實例154  節日動畫效果——背景部分228 實例155  節日動畫效果——前景部分230 實例156  快樂樂園效果231 實例157  美食網頁合成效果233 實例158  模糊動畫效果——畫面合成234 實例159  模糊動畫效果——文字部分235 實例160  情人節宣傳動畫效果236 實例161  水滴動畫效果237 實例162  圖像變換動畫效果23

9 實例163  星光摳像合成效果——人物摳像240 實例164  星光摳像合成效果——特效合成242 實例165  冬季戀歌243 實例166  風景動畫效果244 實例167  服裝網頁動畫效果246 實例168  花店宣傳海報248 實例169  家電網頁動畫效果250 實例170  流動圖片效果——動畫252 實例171  流動圖片效果——真實投影254 實例172  片頭動畫效果255 實例173  聖誕海報效果257 實例174  水粉動畫效果——畫面部分259 實例175  水粉動畫效果——文字部分261 實例176  雪景動畫效果262 第9章　音訊特效應用 實例177  添加

和刪除音訊265 實例178  調整音訊速度265 實例179  音訊的淡入、淡出266 實例180  自動控制267 實例181  變調268 實例182  低音效果269 實例183  高音效果270 實例184  和聲效果271 實例185  兩種音訊混合272 實例186  延遲效果273 第10章　 常用效果綜合應用 實例187  疊加相框效果276 實例188  動畫綜合效果278 實例189  服裝宣傳廣告——背景效果279 實例190  服裝宣傳廣告——版式動畫281 實例191  蝴蝶動畫效果283 實例192  灰色動畫海報效果285 實例193  吉祥動畫效果——畫面部分

287 實例194  吉祥動畫效果——文字部分289 實例195  紀念冊效果290 實例196  夾子動畫效果292 實例197  經典設計動畫效果294 實例198  立體動畫效果295 實例199  立體旋轉動畫效果297 實例200  巧克力情緣298 實例201  請柬動畫設計——畫面部分300 實例202  請柬動畫設計——文字部分301 實例203  人物變換動畫效果303 實例204  天空文字動畫效果305 實例205  鮮花動畫效果307 第11章　輸出作品 實例206  輸出AVI視頻檔311 實例207  輸出DPX格式檔312 實例208  輸出GIF動畫檔313 實

例209  輸出H.264格式檔314 實例210  輸出QuickTime檔316 實例211  輸出TIFF格式檔317 實例212  輸出WMV格式的流媒體檔318 實例213  輸出單幀圖像319 實例214  輸出靜幀序列檔320 實例215  輸出音訊檔321 第12章　創意設計 實例216  創意設計——動畫背景324 實例217  創意設計——動畫部分325 第13章　純淨水廣告設計 實例218  純淨水廣告設計——水花背景328 實例219  純淨水廣告設計——動畫部分329 第14章　橫幅廣告設計 實例220  橫幅廣告設計——旋轉動畫效果332 實例221  橫幅廣告設計

——文字部分333 實例222  橫幅廣告設計——動畫部分334 第15章　卡通風格廣告設計 實例223  卡通風格廣告設計——背景動畫337 實例224  卡通風格廣告設計——文字動畫339 實例225  卡通風格廣告設計——裝飾動畫340 第16章　唯美電影廣告設計 實例226  唯美電影廣告設計——海報背景343 實例227  唯美電影廣告設計——動畫部分344 實例228  唯美電影廣告設計——文字部分345

視覺化動態圖表呈現即時偵測心電圖與心律變異之醫療資訊

為了解決png轉gif的問題，作者施振民 這樣論述：

中文摘要 在本篇論文中，我們設計並實現了視覺化動態圖表呈現即時偵測心電圖(ECG)與心律變異(HRV)之醫療資訊系統，將整合之數據，透過簡單、明瞭之視覺化動態圖表呈現出來，進而提供使用者快速簡便了解生理訊息。 本研究分為五個部分，第一部分是整合ECG、HRV、個人資料和不良因子之醫療數據，第二部分我們設計了一個ECG與HRV即時偵測視覺化動態圖表系統，透過偵測結果追蹤異常數據發生時間點，第三部分是歷史資料顯示系統，透過時間序列顯示使用者所有記錄數據，第四部分是異常數據顯示系統，將所選之樣本數據透過顏色區分加以整理呈現，幫助使用者快速瀏覽異常數據， 最後一部分是我們篩選出標準與異常數據並進

行視覺化動態圖表呈現之比較分析。本篇論文的研究結果貢獻如下：1.視覺化圖表呈現醫療資訊 將專業的醫療資訊透過動態圖表的方式顯示給使用者，醫療人員透過視覺化圖表更易進行溝通說明，簡化一般大眾對醫療數據之陌生度，讓醫療數據不再只是陌生的數據。2.簡化使用者追蹤管理 此操作介面將異常於標準值之數據透過顏色區隔及圖表顯示，對使用者在後續追蹤時更加簡易。3.降低未來社會醫療成本現行遠距醫療體系尚未普及，尤其心臟疾病患者無法獲得長期妥善的看護與追蹤。整合簡易型心電圖儀資訊可提供長期居家健康照護的基礎，進而持續發展與應用。