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去背景的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦鄭苑鳳,黃乾泰寫的 App Inventor 2輕鬆學 : 手機應用程式簡單做(第二版) 和數位新知的 Illustrator CC 超世代數位設計高手必備-圖樣繪製、創意插畫、專屬Logo速效入門都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自博碩 和深石所出版 。

明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 陳思翰所指導 周彥廷的 以深度領域適應為基礎的視訊煙霧偵測方法於射出成型機之應用 (2021),提出去背景關鍵因素是什麼,來自於煙霧偵測、深度領域適應、自動標註、動作偵測、卷積神經網路。

而第二篇論文靜宜大學 教育研究所 呂文惠所指導 陳怡汝的 在職教師就讀研究所自我效能之探究 (2021),提出因為有 在職進修教師、動機、自我效能、學習成效的重點而找出了 去背景的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了去背景,大家也想知道這些:

App Inventor 2輕鬆學 : 手機應用程式簡單做(第二版)

為了解決去背景的問題,作者鄭苑鳳,黃乾泰 這樣論述:

易學易懂的圖解說明,加深學習者的印象與使用技巧。     ★以深入淺出的方式,站在無程式背景的學習者角度思考,目的是讓學習者利用邏輯思維與執行步驟來思考問題和解決問題。     ★每章都有多個應用範例,範例精緻且多樣化,依照指示進行設定都能完成編排。     ★以「做中學」的方式,讓學習者將所學到的組件應用在實際的範例之中。     ★本書是全方位的APP Inventor學習教材,除了學習程式模塊的運用技巧外,圖像的設計製作也有著墨,讓學習者跟著附錄的解說,也能加入精美的圖案或背景插圖,輕鬆美化生硬的版面。   本書特色     ◆本書專為毫無程式設計背景的人所撰寫,讓學習者利用邏輯思

維與執行步驟來思考問題和解決問題,靈活運用App Inventor所提供的程式模塊,輕鬆設計出各種豐富而精采的APP專案。     ◆書中規劃了「簡單做設計」和「密技」單元,讓學習者輕鬆運用介紹的功能來編排版面或設定組件的程式模塊,「範例」是將該章節所學到功能技巧,靈活運用到日常生活的APP專案中,範例多達三十個以上,精緻而完整。     ◆本書「附錄」將一般讀者不熟悉的影像處理也一併做介紹,對於如何製作去背景的按鈕,以及如何製作螢幕背景圖的技巧都一併做介紹,讓讀者不再為插圖的設計傷腦筋。     ◆內附完整範例與相關圖檔,方便學習者操作練習,無程式基礎的人也能輕鬆上手無負擔。     ◆從開

發環境的建構、專案的設計、管理、維護、測試、打包、上架Play商店等都有完整解說,主題涵蓋介面的布局、程式基礎運算、流程控制、清單應用、影片、音樂、照相、錄影、繪圖、動畫、網路瀏覽器、地標搜尋、導航、電話、簡訊、聯絡人等各種應用,內容精彩有看頭。

去背景進入發燒排行的影片

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以深度領域適應為基礎的視訊煙霧偵測方法於射出成型機之應用

為了解決去背景的問題,作者周彥廷 這樣論述:

工業煙霧洩漏常伴隨著火災發生與爆炸危險,架設火災警報器可減少人員巡檢次數並降低時間成本,但傳統火災警報器對於煙霧偵測缺乏初期氣體洩漏與預警功能。若能在第一次煙霧產生時預警,則可替現場人員爭取更多應變時間,本研究使用生成煙霧影像對射出成型類生產線場域進行影像合成以實現自動標註(Auto-annotation),並透過動作偵測(Motion Detection)提取幀差(Frame Difference),再以卷積神經網路(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)作為煙霧偵測演算法基底,在多條產線情況下,應用領域適應(Domain Adaptation,簡稱DA)方

法將煙霧偵測演算法遷移至其他射出成型類生產線上,以去除人工標註作業與重新訓練模型之時間。本研究透過灰階直方圖資訊融合(Gray Histogram Image Information Fusion)方式建立注意力機制(Attention Mechanism),其結合領域對抗神經網路(Domain Adversarial Training of Neural Networks,簡稱DANN)以實現虛擬煙餅影像適應現場施放的水霧影像與分別於兩個不同類生產線場域之領域遷移(Domain Shift)的效果。實現結果顯示,本研究所提出之方法適用於類生產線場域,其結果能產生具泛化適應於兩種場域的模型,以

實現目標領域資料毋須進行標註、自動提取兩個領域特徵與自動進行對抗訓練以達到領域混淆(Domain Confusion)的功能,演算法經由實驗設計與優化實驗後,其正確率(Accuracy)、偵檢率(Detection Rate)與誤警率(Miss Alarm Rate)分別為93.17%、98.56%與10.10%,使用t-隨機鄰近嵌入法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,簡稱t-SNE)顯示經由領域遷移可以提取水霧、煙餅與兩個射出成型機台間之領域不變特徵以利於類生產線場域實現節省人力、快速訓練與偵測煙霧異常的功能。

Illustrator CC 超世代數位設計高手必備-圖樣繪製、創意插畫、專屬Logo速效入門

為了解決去背景的問題,作者數位新知 這樣論述:

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、導引圖設計實務、插畫創作、雜誌稿製作…等整合運用範例與實作題的練習,提供學習者實作經驗,加深應用技能。   • 完整範例檔方便自學者或學生操作演練,是學校教師或補習班教學的好幫手。   • 與Phototoshop整合應用的點陣模式插圖、路徑去背處理、PSD透明圖層等技巧,職場上必用,課堂學不到的技巧,本書一併都告知。  

在職教師就讀研究所自我效能之探究

為了解決去背景的問題,作者陳怡汝 這樣論述:

本研究主要目的為探討在職進修教師的進修動機、在進修的不同階段自我效能受到那些因素的影響,及自我效能對於在職進修教師的學習成效之影響。研究者採質性個案研究之方法,訪談四位兩年內曾參與在職進修之代理教師。經逐字稿整理分析後得到以下結果:一、在職進修教師進修動機包括目標導向動機與學習導向動機。目標導向動機為敘薪與希望在未來能夠考取正式教師一職;學習導向動機為提升自我的教學品質;受訪者未主動提及活動導向動機。二、在職進修教師的自我效能,在研究所的前期,中期,後期影響個人自我效能的主要因素不盡相同。在前期的自我效能主要受到過去的成就表現影響,中期的自我效能則是過去的成就表現、言語說服與個人身心狀態有很

大的影響,到了後期,自我效能則受到較多成就表現與替代性經驗的影響。三、自我效能對於受訪者選擇是否完成學業以及遇到困難時是否堅持完成學業有影響,對於思考模式則沒有影響。本研究將依據研究結果提出適當的建議,供在職進修教師與未來相關研究者參考。