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2019文藝雅集：青春昂揚 作家制服照片特刊

為了解決照片掃描的問題，作者unknow 這樣論述：

本書特色 　　那是一首青春昂揚的進行曲 　　那是無數笑語撒落的回憶 　　且將年華寫入詩篇 　　寄語：勿忘影中人  

照片掃描進入發燒排行的影片

傳統表演藝術與文化創意產業： 觀音山東華皮影戲劇團的傳承與發展

為了解決照片掃描的問題，作者蔡欣芸 這樣論述：

位在高雄市大社區的觀音山東華皮影戲劇團，至今已有一百多年歷史，由第一代張狀團長創班至現，共傳承七代，是臺灣一支典型家族傳承的傳統戲劇團。野台戲，亦稱為民戲，可說是臺灣傳統戲曲的根本，在這日新月異時代，皮影戲演出漸漸消失於廟埕，南臺灣的廟宇眾多可說是野台演出的好市場，但野台酬神場次卻逐年下降。時至今日，傳統表演藝術團隊的演出生態丕變，就現況而言，目前皮影戲的演出生態幾乎是內台戲場次，涵蓋文化場及商業場。皮影戲演出的現況與其他劇種相比，似乎帶給觀眾有著既定印象及演出框架，演出的創新程度較低。依中華民國「文化資產保存法」第三條，皮影戲是歸類於無形文化資產傳統表演藝術類，劇團的傳承及發展是保

存最大的核心，需建立產值創造系統，未來更應朝轉型為「文化創意產業」的方向邁進。本文藉由田野調查、非介入性研究及深度訪談，探討東華「傳統藝術保存」與「走向文創產業發展」的現況，透過「五視角」分析其劇團組織、經營模式、發展機制、場合範圍、文物保存，並給予東華及公部門具體性的建議，做為劇團未來轉型的參考依據，建議東華應朝「培育人才」、「創新劇目」發展，而公部門則應「擴大推廣機制」，並扮演劇團良好的溝通橋樑。

The Art and Making of the Lion King: Foreword by Thomas Schumacher, Afterword by Jon Favreau

為了解決照片掃描的問題，作者Goldman, Michael 這樣論述：

《鋼鐵人》神導強法夫洛打造，美國天后碧昂絲獻聲 紀錄迪士尼25年動畫技術演進 　　1994年的經典動畫《獅子王》一直是迪士尼電影史上最受歡迎的作品，這次真人版請來《鋼鐵人》的神導強法夫洛（Jon Favreau），配音演員也是重量級明星。「辛巴」由美國演員與歌手唐納葛洛佛（Donald Glover）配音，而辛巴的戀人「娜娜」則是美國流行天后碧昂絲（Beyonce）！ 　　《獅子王電影美術設定集》收錄令人驚嘆的概念藝術和鮮明的幕後花絮照片，還有與演員和工作人員的精彩訪問；詳細述說導演及其才華洋溢的團隊如何使用最先進的虛擬電影攝製和電腦製圖技術，製作出一部傳奇和超寫實的電影。 　　為了完

整還原當年《獅子王》的故事，電影製作團隊到非洲肯尼亞南部探險搜集參考照片，掃描大量資料，應用於數位電影製作過程，並重複琢磨畫面與真實環境的細微差別。回到工作室之後，他們利用常見的電影製作工具，使用最先進的虛擬實境(VR)技術和運用電影程式製作模型，創造出極具真實感的立體場景。此書紀錄這段傳奇創作的迷人之旅，並與「獅子復育基金會」（Lion Recovery Fund）合作，討論獅子的保育計劃。 Stunning concept art, powerful behind-the-scenes photography, and fascinating interviews with the c

ast and crew pack The Art and Making of The Lion King, offering an inside perspective on how director Jon Favreau and his talented team used the most advanced virtual cinematography and computer graphics techniques to craft a film of both legend and hyperrealism. The story of The Lion King has enter

ed the pantheon of cultural mythology, as has its iconic music. In revisiting this tale, the filmmaking team set off for an adventure of a lifetime: an expedition across the southern portion of Kenya in Africa. These seasoned filmmakers gathered reference photographs, scans, and other materials to a

pply to the digital moviemaking process and in turn were immersed in the nuances of the real environment. Once back at the studio, they utilized common filmmaking tools with state-of-the-art virtual reality (VR) technology and new, ultrafast rendering technologies to create a "virtual production," a

concept they pushed further than it had ever been before. The Art and Making of The Lion King documents this captivating journey and closes the circle with a discussion on a modern-day conservation program called the Lion Recovery Fund (LRF).

基於航測影像之地表植物型態判釋研究 -整合樹冠陰影與孔隙特徵指標

為了解決照片掃描的問題，作者林軒毅 這樣論述：

近年來社會大眾對於環境永續以及文化的保存與維護益加重視，永續發展方面森林對於溫室氣體的影響力是受到國際公約所肯定的，而其他相關方面文化的保存與維護相關報告亦指出考古遺址文化層主要受到土地利用、土地覆蓋和表面植被根系影響，故森林資源與土地覆蓋的持續監測對兩者是很重要的。但在實際現況運作中，現場調查與正射影像判釋皆需耗費大量人力與時間，基於此，以自動化或半自動方式調查方式提升效率是有其必要性。 本研究研擬一種新的研究方法，透過半自動化數值航測作業快速抽取植群型特徵(例如:陰影之空間分布、孔隙之空間分布)，後對應小範圍地表覆蓋與植群型現場調查結果建置對應資料庫。待資料庫建置完成後，吾

人僅須透過航空測量照片抽取地表覆蓋之陰影或孔隙，即可參照資料庫對應獲得當地之覆蓋種類與植群型。本文亦利用地景指數和多變數統計資料對地表覆蓋特徵進行分類，使用二階段集群分析評估地表覆蓋特徵群集的最佳分類數目和有效指標，並以最近鄰分析法參照集群分析結果有效指標評估資料庫預測能力。 鳳鼻頭研究範圍研究結果顯示，孔隙空間特徵、陰影空間特徵和灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM)紋理特徵確實能區分地表覆蓋類型與植群。分群效果上，能有效區分人工種植植群、人工設施、自然生長之單一樹種和自然生長之混合樹種。結果亦顯示三項空間特徵同時使用進行集群分

析時，分群結果最佳，有相輔相成的效果。以上述孔隙與陰影特徵指標，經二階段集群分析結果之有效指標，採用100個50m試驗框架進行鳳鼻頭遺址範圍內20種土地覆蓋與植群型的預測，預測結果達46%正確率，預測能力在人工種植植群與人工設施上表現較佳。