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這兩本書分別來自碁峰 和旗標所出版 。
國立交通大學 資訊管理研究所 黎漢林、林妙聰所指導 劉時嘉的 中西藝術圖冊之擴增實境系統設計 （2019），提出免費提高解析度關鍵因素是什麼，來自於擴增實境、語音辨識、博物館古畫、互動設計。
而第二篇論文國立成功大學 地球科學系 樂鍇.祿璞崚岸、余騰鐸所指導 肖晶晶的 利用衛星影像反演臺灣阿里山森林地表土壤含水量 （2019），提出因為有 Sentinel數據、水雲模型、梯度提升樹、森林地表土壤含水量的重點而找出了 免費提高解析度的解答。
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秒懂PPT|實戰技巧x特效運用x創意設計
為了解決免費提高解析度 的問題，作者秋葉,趙倚南 這樣論述：
幫助你快速提升PTT的設計能力 在職場中，你是否經常為做PPT而煩惱，如每次都要加班做PPT？PPT設計技巧太多，學完就忘？知道一些PPT設計技巧，但不知道如何運用？如果你希望快速提高自己的PPT設計技能，並且能夠靈活應用於簡報、面試、展覽等各種場合，本書就是你的不二之選！ 告訴你最實用的技巧，秒解各種工作上的困難 本書以PPT基礎操作+實戰運用組織內容，主要講解在工作中幾分鐘就能掌握的實用PPT技術點，共73個，包括PPT高效操作、PPT實用技巧、PPT炫酷特效、PPT創意設計四大主軸。每個技巧介紹都配有圖文詳解，讓你隨學隨查，解決職場中的PPT應用疑難，提升工
作效率與效果。 本書充分考慮初學者的需求，內容從易到難，能讓初學者輕鬆解各項技巧，快速掌握職場必備技能。書中的大部分案例來源於真實職場，職場新人系統地閱讀本書，可以節省在網路上搜尋答案的時間，提高工作效率。
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感謝議會同仁們包容森堡的囉唆，今日建設處業務報告質詢的重點如下：
1. 建設處將組織調整，新增的產發處工作項目是否會與工策會及三創業務重疊，森堡建議能做通盤檢討與盤整相關預算。
2. 縣府的傳統建築活化再利用工程立意良善，但森堡這邊接獲陳情，新前墩傳統工程報竣工，但實際進度卻沒有達成，建設處還是撥款給廠商，中間有沒有需要跟全民解釋之處？
3. 業務報告中以「預計提高計畫人口」做都市計畫變更，但是目前金門空屋率位居全國之冠（質詢內容提到的16%是105年資訊，108年則是18%），都市計畫變更後會不會造成更嚴重的問題？
4. 肯定建設處電商平台的設置，目前寄掛在現有拍賣網站上的電商平台，是否真的能協助到在地仍有待觀察？在此肯定金寧鄉公所日前所做的「你填表、我來登」的在地農產推廣，建議建設處能參酌進行修正，並思考「認證制度」來鼓勵業者精進品質，此外獨立平台的建置應該也是下一個要精進的部分。
5. 我們在定期會之前有行文要四所的產品內容，森堡希望能獲得開發產品的短中長期規劃，包含開發效益、授權或技轉的進程，有些品項相當不錯，這部分也有利於金門的產業多元化發展。
6. 畜產試驗所去年光賣鮮乳收入就很多，但牛乳附加產品其實相當多，建議可以參酌別人的相關經驗研擬生產計畫。
7. 養雞與養牛所耗費的資源差距甚多，畜產試驗所曾與中興大學引入金門純種雞，是否有相關計畫推動？
8. 城鎮之心的植栽建議仿效台北市採保證金制度。
9. 都計請配合觀光處交通行政科進行全盤交通號誌檢討，以免造成民怨。
10. 頹屋整理就法理上是侵害所有權人的權利，整理後的文物目前都沒有妥善處置，許多具傳統文化價值的物品直接遭破壞或棄置，建議建立「古物篩檢」制度，若有需求可檢送相關自治條例的擬定，保障原所有權人之權利，也可以讓公部門這部分的制度更完備。
11. 如果能取得農漁保人數統計，請與地方農漁會一同協助宣傳與辦理相關紓困方案。
12. 新湖漁港鋼構跨過坑道，嚴重破壞漁港坑道自然景觀，且鋼構建築易有鹽害問題，彰化王功已有前例，景觀工程請確實考慮當地的氣候環境，以免造成後續維護的困難。
13. 有機專區租用的辦法請儘早出爐，讓地區的民眾可以儘早知道進行準備。
14. 農試所果樹樹苗有販售，林務所樹苗卻不用錢，免費樹苗部分與民爭利，嚴重壓縮金門在地植栽業者的生存空間。
15. 重要節點營造案，請盡量採用回收材。
16. 正射影像空照圖請安排更新並提高解析度，以利民眾查閱利用。
17. 振興券實施，縣府僅將預算送審，卻無任何具體辦法（實施要點或規則），恐有「空白授權」的問題，沒有相關辦法的狀況下，一旦預算草率通過，議會無法知道縣府的做法。（本日議程開始前，計畫草案才送至各議員）
18. 防堵偽造振興券值得肯定，但票券印製部分，是否有綁標疑慮也請注意，另是否符合地方使用習慣也是需要考慮的地方。
中西藝術圖冊之擴增實境系統設計
為了解決免費提高解析度 的問題，作者劉時嘉 這樣論述：
本研究在設計故宮Open data中西藝術圖冊的AR系統，希望讓使用者以手持裝置掃描即可以AR的方式顯示3D畫面及圖畫的簡介或相關影片。此外提供觸控任意旋轉、縮放、移動多方式查看模型，並在每個圖案有對應的中文與英文導覽介紹與超連結。除此再透過IBM Waston API即時偵測使用者語音辨識，讓使用者可以透過語音指令來操作模型，增加使用者體驗與互動性。
GAN 對抗式生成網路
為了解決免費提高解析度 的問題，作者JakubLangr,VladimirBok 這樣論述：
「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子！」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。 GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用，從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效，都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文，被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍，不只在技術領域，就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體，GAN 的相關討論也時常出現。 但要搞懂這最尖端、最
熱門的技術可不容易，網路上許多似是而非的說法，加上漏洞百出的數學推導，讓初學者不得其門而入。 本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN（對抗式生成網路）的人，提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手，然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作，包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說，讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識，就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。 我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就，還能獲得必要的知識與工具來充實自己，以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說，GA
N 可是具有無窮的潛力，一旦上手，未來在學術界或生活應用上必能大放異彩，很高興您能加入我們的行列。 本書特色 ●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 ●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術，包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等，還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。 ●不求花俏吸睛，腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算
法、架構圖、再到程式實作，讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。 ●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過，並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式，可避免一些環境設定或相容性等問題。 名人推薦 "全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software "超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group "對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sa
punov, Intento "出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3 "在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學
利用衛星影像反演臺灣阿里山森林地表土壤含水量
為了解決免費提高解析度 的問題，作者肖晶晶 這樣論述：
摘要土壤含水量的研究對於農林牧業的發展至關重要，它對水文、氣象、生態等方面都也都有著顯著影響。近年來科技進步，創新不斷，隨著越來越多的衛星發射，遙感探測數據的免費開放與普及，遙感探測反演理論快速發展，利用遙感探測技術反演土壤含水量也成為了一種新興手段。雖然近幾十年來遙感探測技術反演土壤含水量發展日趨成熟，但成果多集中在低矮稀疏植被區，如農用地、草地等區域、以及裸露地表區域，較少研究高大茂密的植被覆蓋區，如森林地表區域。所以對森林地表土壤含水量進行較高精度的遙感探測反演研究十分必要，可以彌補遙感探測反演茂密植被覆蓋區地表土壤含水量這方面的不足。阿里山是臺灣重大林業區，而土壤含水量的情況對其林業
發展影響深遠，所以本文選定阿里山部分區域作為森林地表土壤含水量反演的研究區，致力於研究利用遙感探測技術實現精度較高的森林地表土壤含水量反演。本文對阿里山部分區域進行與下載遙感探測數據同一天的實地採樣地表土壤含水量數據以備於後續遙感探測反演的森林地表土壤含水量精度驗證。本研究下載了此地區Sentinel-1的SAR（Synthetic Aperture Radar）數據和Sentinel-2的光學遙感探測影像數據，通過SNAP（Sentinel Application Platform）軟體對Sentinel-1的SAR數據的一系列處理得到研究區的後向散射係數，而用Sentinel-2光學遙感探
測影像數據通過SNAP軟體處理得到各種所需遙感探測指數，然後結合主動微波遙感探測和光學遙感探測通過水雲模型對森林地表土壤含水量進行協同反演，再加入利用ArcGIS軟體採樣為10 m解析度的高程差、坡度、坡向、所獲得的總太陽輻射值、日照時長、通過内插野外實測點地面溫度所得溫度、地面粗糙度、地形起伏度、DEM（Digital Elevation Model）、DSM（Digital Surface Model）以及各遙感探測指數因素包括NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、RVI（Ratio Vegetation Index）、EVI（Enhan
ced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）、NDWI（Normalized Difference Water Index）、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）等利用梯度提升樹模型來得到最終的土壤含水量值。文章主要研究結果為：（1）通過結合雷達遙感探測影像Sentinel-1 SAR數據和光學遙感探測影像Sentinel-2數據利用水雲模型對研究區森林地表土壤含水量進行協同反演，得到了不同的12種反演土壤含水量的線性模型，證實了水雲模型也可用於本研究區森林地表的土壤含水量反演。（2）通過
對比12種線性模型的反演結果統計以及其五倍交叉驗證所得精度評價指標均方根誤差RMSE，發現模型3反演的土壤含水量的RMSE為4.484%，是捨棄異常模型後誤差最小，精度最高的模型。這說明本文中最適合用來反演研究區土壤含水量的參數是遙感探測指數中的土壤調節植被指數（SAVI）和從Sentinel-1 SAR數據中獲取的vv極化後向散射係數。（3）遙感探測指數如PVI、EVI、RVI、NDWI、NDVI代入線性模型中則會反演出誤差極大的土壤含水量值，不適合用來進行本文研究區內森林覆蓋地表的土壤含水量反演；而SAVI代入線性模型中，模型則不會擬合出異常值，適合用來進行本文研究區內森林覆蓋地表的土壤含
水量反演。（4）所有12種線性模型在加上高程差、坡度、坡向、所獲得的總太陽輻射值、日照時長、通過内插野外實測點地面溫度所得溫度、地面粗糙度、地形起伏度、DEM、DSM、NDVI、RVI、EVI、PVI、NDWI、SAVI和從Sentinel-1 SAR數據獲得的兩種極化的後向散射係數和入射角，共19種因素進行完梯度提升樹算法計算後，精度都有所提高，證明了加入因素的有效性以及梯度提升樹算法可以用來提升和校正線性模型反演的土壤含水量結果。（5）本文通過研究得到了解析度為10 m的森林地表土壤含水量反演結果圖，是解析度較高且精度較高的遙感探測土壤含水量反演研究成果。關鍵字：Sentinel數據；水雲
模型；梯度提升樹；森林地表土壤含水量