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密碼攻防戰

為了解決emoji意思的問題，作者目川文化編輯小組 這樣論述：

　　★ 獻給孩子的第一套生活AI科學啟蒙書，和孩子一起動手體驗生活中的AI科技 ★ 　　▶ 故事為中心的主題式學習，開展跨領域思維 　　▶ 做中學，培養問題解決能力   　　《AI 科學玩創意》是一系列臺灣在地研發的編程啟蒙學習組合，透過充滿趣味的主題式選材，融入多元科技知識，旨在帶領讀者從日常生活出發，建構嚴謹的編程思維，厚植新時代資訊力，發揮創意打造美好未來。   　　人稱「AI之父」的英國科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）曾說：「我們要問的問題不在於電腦能否在測試中表現優異，而在於能否構想出可以表現優異的電腦。」在這個科技日新月異的

時代，要培養孩子適應快速變動的環境，成為不斷自我充實的學習者，最新的教育素養── STEAM 教育（科學、技術、工程、藝術、數學）應運而生。   　　本系列產品以孩子的日常生活為根本，從探索跨領域的知識和原理開始，一步步陪伴孩子提出假設，再到運用電腦編程驗證，進而發展邏輯思維、內化學習成效。用可愛、有趣的風格，展現深入淺出的生活科學原理，讓小讀者們汲取新知、親手編程，培養邁向新時代的關鍵能力。  

emoji意思進入發燒排行的影片

身心障礙者與一般大眾對於十大情緒Emoji符號之辨識研究

為了解決emoji意思的問題，作者洪梓晏 這樣論述：

表情Emoji符號盛行於社群軟體中，是現今人們使用社群軟體溝通不可或缺的重要工具，然而身心障礙者對於文字的表達較為有限，故需仰賴表情Emoji符號來傳達身心障礙者之情緒與想法，故本研究目的在探討身心障礙者與一般大眾辨識十大情緒表情Emoji符號與使用社群平台習慣之差異，以及情境之差異，受測之表情Emoji符號研究樣本以Facebook和LINE社群軟體之表情Emoji符號為主，在進行受測者問卷調查之前，表情Emoji符號研究樣本有聘請六位相關設計專家篩選，分為兩階段進行，第一階段使用KJ法，將表情Emoji符號樣本依十大情緒歸類，第二階段使用焦點團體法，在各大情緒中將不易辨識表情Emoji符

號剔除，最終選出各情緒十個易辨識表情Emoji符號，作為最終表情Emoji符號受測研究樣本，並且聘請十四位相關設計專家，選出各情境可能遇到相對應之情緒。本研究問卷分三部分，第一部分為表情Emoji符號辨識程度與特徵關鍵辨識程度調查，第二部分為使用社群平台習慣調查，第三部分為情境辨識程度調查，調查對象分為一般大眾組與身心障礙組，研究結果顯示，在表情Emoji符號辨識程度與特徵關鍵辨識調查中，發現到部分情緒受測結果，身心障礙組受測結果與一般大眾有所不同，從兩組不同的受測結果中，可以發現到雖然各情緒最易辨識表情符號，在兩組受測結果相同，然而在特徵關鍵辨識調查中，「喜」、「怒」、「懼」、「惡」情緒在身

心障礙者對於情緒特徵的感受相較一般大眾強烈。在使用社群平台習慣調查中，發現到一般大眾組在使用社群平台情況下較身心障礙組活躍，此外不管是在一般大眾組還是身心障礙組，女性在購買及使用貼圖情況下較男性活躍，且女性有很高比例使用個人特色原創貼圖。在情境辨識程度調查中，部分有涉及到私領域的項目，因每個人對於私領域的感受不同，故身心障礙組和一般大眾組所測量之結果不同。以上研究結論，有助於繼續深入探討身心障礙者和一般大眾在表情符號之異同，以滿足圖像符號通用設計之概念。

iPhone介面設計師，教你大玩圖像設計： 從表情符號、LOGO、app圖示到路標設計的實戰經驗分享

為了解決emoji意思的問題，作者菲利克斯˙薩克威爾艾蜜莉˙帕茲 這樣論述：

　　70億人一看就懂的圖示好設計 　　美國視覺系統設計第一好手 　　第一代iphone介面圖示設計師 　　菲利克斯˙薩克威爾（Felix Sockwell） 　　第一線公開！被採用與被否決的真實案例 　　合作客戶 　　APPLE、YAHOO、AT&T、FACEBOOK、 　　GOOGLE、SONY、 NEW YORK、TIMES 　　圖像力量大！這是一本把圖像當作文字來使用的書。 　　圖示是一切！從表情符號的頻繁使用，到美國大選海報、《紐約時報》app圖示、臉書壁畫、加州國家公園路標……，我們隨處可見各種圖示，圖像已經是比文字，更快、更強大的視覺語言。任何顏色、符號、圖表、表情符號、按

鈕、logo商標或者視覺路標——任何能夠代表想法或圖片的東西。 　　Felix Sockwell是第一代iPhone介面圖示設計師，他的合作客戶全是線上大品牌，這位美國視覺系統設計第一好手，將在本書首度公開從業25年生涯的重要作品與慘痛經驗。 　　本書從四大類主題的經典案例談起：1.互動圖示設計、2.品牌設計、3.平面設計、4.路標設計。 　　從草圖、提案，到再提案，Felix Sockwell公開分享他親身經歷的設計發想與執行過程，以及各個成功與失敗的設計作品。 　　他認為，圖示是一種可以全球通用的表達。像是表情符號（Emoji），這種最近流行的輸入形式，是眾多常見的感情和情緒縮寫。甚

至我們的縮寫語言——LOL（Laughing out loud，大聲地笑），OMG（Oh my god！我的天呀），LMAO（laugh my ass off，超級好笑）——也慢慢被圖示所取代。沒人有時間打字。誰知道呢？也許未來的鍵盤會包含流行的表情符號。 　　圖示是藝術，也有用途。比如，最理想的道路圖示，就是能完美融入風景，又能清楚提示使用者往哪裡走。資訊必須要簡潔、直觀、跨越任何語言。 　　另外，在談到創作品牌商標時，作者認為，「創作圖片的樂趣之一就是講故事，偉大的品牌都在講故事，這就是為什麼我們能與品牌建立聯繫，並成為忠實的追隨者。」想想你平時看到的那些品牌，定義品牌的元素是商標，而

許多商標多年來已經變成了圖示，比如，紅十字會、蘋果公司、NBC、女童子軍、花花公子和星巴克等，用圖像做設計，絕對是進行中的未來趨勢。   作者簡介 菲利克斯˙薩克威爾Felix Sockwell 　　藝術家、平面設計師和藝術總監，專門創作標誌、圖示和圖示系統、壁畫和動畫。 　　住在新澤西州的楓林鎮。更多關於他的作品，請上www.felixsockwell。 　　合作客戶──APPLE、YAHOO、FACEBOOK、GOOGLE、NEW YORK TIMES、 　　合作設計師──施德明設計公司 Stefan Sagmeister、五芒星設計公司Michael Bierut、Debbie

Millman…… 　　主要設計有： 　　˙協助研發第一代iPhone的GUI（圖形化使用者介面） 　　˙研發《紐約時報》第一版iPhone的GUI 　　˙設計FACEBOOK總部大樓壁畫 艾蜜莉˙帕茲Emily Potts 　　在設計行業擔任作家及編輯，有20多年歷史。目前為一位獨立作家，在設計行業為各種客戶工作。 前言導讀 史蒂芬˙海勒Steven Heller 　　住在紐約市，過去33年，擔任《紐約時報》的藝術總監，在《紐約時報》書評雜誌工作了近30年。目前，他是MFA設計師的聯盟主席，並為《紐約時報》書評撰寫視覺專欄。作為作者及合著者，他編輯了100多本關於設計和流行文化的

書。 　　個人部落格《海勒日記》(inprint.printmag.com/dail-heller)。 　　網址：www.hellerbooks.com 專文導讀 　　˙漫談圖示的變化──Bill Gardner 比爾˙嘉納∣標誌Lounge和花園設計公司創始人 　　˙藝術總監與插畫家合作的速成指南──John Korpics 約翰˙柯比克斯∣ESPN、FORTUNE、InStyle、Esquire及GQ前創意總監 　　˙把《紐約時報》的多種聲音插畫化──Brian Rea布萊恩˙雷∣前《紐約時報》藝術總監   7 前言 Foreword by Steven Hell

er 11 作者序 Introduction 15 互動圖示設計 Interactive 32 漫談圖示的變化──Bill Gardner 比爾˙嘉納 35 品牌設計 Branding 113 平面編輯設計 Editorial 114 藝術總監與插畫家合作的速成指南──John Korpics 約翰˙柯比克斯 124 把《紐約時報》的多種聲音插畫化──Brian Rea布萊恩˙雷 137 路標引路設計 Wayfinding 156 關於作者 157 索引   序 　　什麼是圖示？對我來說，那意味著一切，真的：顏色、符號、圖表、表情符號、按鈕、logo商標、同位素（isotope）或者視

覺引路路標（wayfinding visual）——任何能夠代表想法或圖片的東西。圖示為醫療、交通、品牌傳遞資訊，它們能完成你讓它們做的任何事（反之亦然），圖示幫你找到廁所，辨認你最愛的品牌，或者引你踏上新的冒險旅途。 　　這本書會通過形式與功能、藝術與科學揭示圖示的奧祕，並嘗試為我們與充滿短句式含糊溝通的未來隔閡建立起橋樑。最近幾年，長句式溝通已經開始向短句式溝通讓步。相比於圖示（或表情符號）所能表達的實用簡寫，詞語正在失勢。想像一下，將來會有種新語言——和葡萄牙語、英語、西班牙語都不一樣，想像一場只用圖示進行的交談。 　　對我來講，圖示是一種類似無襯線字體字母表的功能：圖示是一種快速凝

練的，可以全球通用的表達。它們不會過分裝飾。它們也令人愉悅。表情符號（Emoji），這種最近流行的輸入形式，是眾多常見的感情和情緒縮寫。甚至我們的縮寫語言——LOL（Laughing out loud，大聲地笑），OMG（Oh my god！我的天呀），LMAO（laugh my ass off，超級好笑）——也慢慢被圖示所取代。沒人有時間打字。誰知道呢？也許未來的鍵盤會包含流行的表情符號。 　　圖示，就像藝術，存在於你的認同裡。除了繪製圖示的創意過程，我們也考慮突顯新的用途——動畫、雕刻、標識和藝術——以及每條規律如何相互影響，使我們如何更好的理解它們和我們自身。 　　我們時而談論談判和

妥協的藝術，以及由於被忽視而忍受失望的藝術家。直到圖示不工作了，或者直到人們感到迷失、挫折、困惑的時候，他們才會思考圖示藝術。比如，道路圖示最理想的狀態就是完美融入風景的同時，能夠提示使用者往哪走，去做什麼。資訊要簡潔、直觀、跨越任何語言。創作圖片的樂趣之一就是講故事，誘惑你的觀眾沉浸在未知感中，在熟悉的事物周邊玩花樣。偉大的品牌都在講故事，這就是為什麼我們能與品牌建立聯繫，並成為忠實的追隨者。 　　不同品牌，彼此間不能像圖示那樣既有聯繫又相互獨立。想想你平時看到的那些品牌，定義品牌的元素是商標。許多商標多年以來已經變成了圖示。比如紅十字會、蘋果公司、NBC、女童子軍、花花公子和星巴克。在這

本書中，我們會看到我設計的幾款品牌類圖示。 　　我對圖示設計藝術的情感早在大學時期就出現了。我被委託去設計一個鼓勵戲迷購買學校戲劇季票的海報。我當時不知道自己在幹嘛，只是隱約覺得處理空間和圖像這種事情讓我感覺親切。劇院從來沒雇用過設計師，他們所有的宣傳素材就是一張 8.5×11英寸（21.5×28cm）的紙， 對折一半，上面列有節目清單和訂閱表格。 　　到學期結束時，我的N字折海報（兼作郵件文宣和表演手冊的作用）已經加印了四次，劇院的觀眾人數也從四成增加到滿座。如果這還不夠的話，有一天，當我在當地一家餐館吃漢堡的時候，一位服務員——透過一位廚師的引薦——走近了我的桌子。她問：「你是那張充滿

圖示的彩色海報設計師嗎？」我當時措手不及，「是的。」我回答。她說：「我想告訴你這張海報對我有多重要。我父母因此來到滿座的劇院看我演出，而且我可能就快去紐約了！」。我不知道該說些什麼，她牽起我的手，走近了，緩緩地一抹微笑，爬上了她盈眶的注視中，「你改變了我的生活，謝謝你。」 　　在這些頁面中，90%秀出來的都是實際發想過程中未被採用的作品。有些也成為新風格的探索草稿，樂觀中帶著幾分滑稽。在我25年的從業生涯裡，我和向量圖示一起經歷了各種高潮和低谷。如果能道出箇中滋味如何，你大概就不會想去上藝術設計學校了。   New York Times《紐約時報》 iPhone版app圖示 用一套聰明

的圖示系統，為新聞業領導者開拓新疆域 2007年第一代iPhone推出不久後，紐約時報藝術總監霍伊‧威恩和卡洛琳‧圖蒂諾委託我為全新《紐約時報》app的所有頁面設計圖示。紐約 時報的app是第一代的媒體類app，所以在當時對我來說也是全新的領域。這些圖示的設計意圖，比起本書中其他圖示系統要更加隱形和低調。我預期的效果就是，當你閱讀到了圖示時，就看到了資訊本身，而不是造形藝術。當你需要連結到某個頁面時，點擊這些圖示，就能立刻到達。 針對這個項目的一些規則： • 每種類別單一圖形 • 沒有漸層（有別於《時代週刊》） • 對全球語種使用者都簡單可用 • 均衡統一的圖形處理手法（包括統 一方塊、圓、三

角的搭配） • 快速讀懂 最能啟發我、令我著迷的是，人們如何對圖像做取捨，如何傾向擷取某個特定圖像而非另一個。以鬱金香圖示為例：13年前，在iPhone誕生以前，鬱金香圖示曾被廣泛使用在佳能相機和其他類似設備上，意思是照片，或者更確切地說，表達靜止的生命體。 我起初為「訃聞報導」版設計了一個墓碑圖示，但客戶覺得太消極了，沒有人願意被這圖示提醒回想起他那死去的叔叔。諷刺的是，他們最後決定使用鬱金香圖示。不允許用骷髏來代表死亡無疑是有些荒唐的，但人們就是不願去面對人會死亡的這個真相。更何況在大多數其他國家，沒有人會出去買鬱金香，而是直接就火化了。 另外，「運動」也是塊難啃的骨頭。因為要覆蓋那麼多種

不同的運動，這個圖示被設計得很複雜。我起初給了他們幾個不同選項，第一版中他們決定用一件裁判衫做圖示，隨即改成了一個普通的球。我猜測隨著時間的推移，人們會更習慣於這個類似網球的圖示創意。我進一步把線條做細化處理，讓這個球的圖形更像一顆通用的球。

使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測

為了解決emoji意思的問題，作者吳佩珊 這樣論述：

在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦

單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此

在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。