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4d的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ArawanaHayashi寫的 真實的動:社會流現劇場 和gaatii光体的 歐洲平面設計新浪潮 (硬皮精裝):酸性/新醜/復古/像素/故障 ——收錄當下最火熱的5 種設計表現風格都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自拾田創意有限公司 和瑞昇所出版 。

世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 高瑞鴻所指導 張智楷的 社會住宅智慧綠建築施工品質管理之研究 (2022),提出4d關鍵因素是什麼,來自於公共工程、智慧綠建築、施工品質、雲端平台、物聯網。

而第二篇論文國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 陳冠文所指導 林正偉的 基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法 (2021),提出因為有 三維點雲、點雲處理、語意分割、電腦視覺、深度學習的重點而找出了 4d的解答。

最後網站進階相機設定模式| 4D FOCUS | Sony TW則補充:傳統自動對焦(AF) 只處理空間,然而配有創新感光元件的4D FOCUS 可更進一步同時處理空間和時間,以嶄新的清晰畫面捕捉動態主體,讓您拍攝出前所未見的銳利相片。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了4d,大家也想知道這些:

真實的動:社會流現劇場

為了解決4d的問題,作者ArawanaHayashi 這樣論述:

  在U型理論當中進入U型旅程的第二個階段共同感知(co-sensing) 時,奧圖博士會帶入一個新的方法,英文稱為 Social Presencing Theater ,過去在簡體中文版的 U型理論書籍裡被翻譯為「社會大劇院」。但因為這個方法論的主要創作者之一 Arawana Hayashi (中文名:雅若宛那.林)在去年將她過去15年在Social Presencing Theater 的發展脈絡,行動研究和實踐整理成這本書,根據書中詳細的論述,我們決定將其繁體中文正式稱為『社會流現劇場』。   社會流現劇場(Social Presencing Theater) 是由

奧圖.夏默博士命名。社會(Social) 既是指社會身(Social body) ,即一群人在空間中的物理排列,又指社會場域(Social Field),即人與人之間關係的品質。自然流現(Presencing) 是關於覺察以及對於環境更廣的感知。劇場(Theater) 是指我們所做出可見的選擇(我們所做的)以及從這些選擇中創造的關係(我們所感知的)。這些選擇取決於我們集體覺知的層次,或社會的自然流現。   社會流現劇場是一種新興的社會藝術形式,透過融合社會行動研究、劇場、靜觀練習、刻意的靜默,生成式對話以及開放空間,來上演媒體所關注的事件,連結與不同的社群與他們的變革故事。並且讓系統看見並感

知自身!   《真實的動—社會流現劇場》是一個探索社會藝術的起源、原則和實踐的旅程,由雅若宛那・林和自然流現研究院的同事所共同創造。這是本易於理解的書,邀請讀者投身於深度反思並支持以覺知為基底的個人和社會系統轉型的體現實踐。   「雅若宛那・林是一位大師。她發展了一種讓個人或集體都可以學習運用自己的身體去探索我們人類所創造以至於讓我們卡住的複雜社會結構,這是永遠無法用智力來理解的,她創造了一種奇妙的工具來引領這趟旅程。」—彼得・聖吉,MIT麻省理工學院&系統意識中心   「雅若宛那以清晰且輕快的故事讓我們以一種嶄新的方式同在——她帶領我們共同探索如何超越語言的合作,並且更加的臨在

與覺察我們周遭的世界,感知正在湧現的未來。」- 艾琳・費雪,艾琳費雪公司創辦人

4d進入發燒排行的影片

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提供元:DOVA-SYNDROME
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楽曲提供:Production Music by http://www.epidemicsound.com

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社會住宅智慧綠建築施工品質管理之研究

為了解決4d的問題,作者張智楷 這樣論述:

隨著科技發展演進,智慧綠建築所構成的智慧城市將是全球發展之趨勢,藉由智慧綠建築標章制度,建築物更加智慧且符合人性的使用需求,同時又具備綠建築生態永續的目標,營造符合適宜居住的生活空間。本研究透過文獻探討,依據施工查核常見缺失態樣透過問卷調查及統計分析,再藉由與專家訪談結果,進行綜合分析;探討出公共工程智慧綠建築施工品質管理成效不佳之因素及改善建議,同時增加物聯網技術對於工程施工品質的新觀念與思維,運用科技技術提升施工品質管理,期許藉由研究的成果能有助於主辦機關、設計監造、承攬廠商未來對於工程施工品質管理能有具體可以改善的策略及方案。研究結果顯示:主辦機關、設計監造、承攬廠商對於施工品質及管理

文件記錄具有正向顯著之影響,表示增加職能訓練、督導稽核頻率、追蹤不合格品及預防矯正措施能有效提升施工品質;建置雲端平台導入物聯網技術對於改善文件管理記錄亦有正向良好的認知,且具有提升施工品質管理成效及降低職業災害之影響。

歐洲平面設計新浪潮 (硬皮精裝):酸性/新醜/復古/像素/故障 ——收錄當下最火熱的5 種設計表現風格

為了解決4d的問題,作者gaatii光体 這樣論述:

如果人們連看都不想看一眼,還怎麼傳遞訊息? 設計本身就不該被局限, 它需要不斷被打破、被審視、被解構、被重組   歐洲是現代平面設計的起點,帶有一股感性的藝術實驗氣息。 啟發靈感、拓寬視野, 將這些新興的藝術設計風格靈活運用到自己的作品吧!     #內附兩張快速鍵記憶卡,讓你快速掌握軟體的運用!     這是一本讓人中毒的書!近年來歐洲湧現的各種新平面風格,乍看之下讓人眼花繚亂。超強的視覺衝擊力、大膽而又靈性的風格背後,包含著年輕設計師們顛覆設計規則、繼承並重塑設計文化的創意和野心。      最最重要的,是本書還帶有五個重磅教程,除了能瞭解最新的

設計潮流趨勢,還能學習製作的詳細軟體操作過程,讓讀者在鑒賞之餘最重要的是學習如何創作。      略帶輕微毒性,抓眼的平面容易上癮,讓人欲罷不能。     【第一章 視覺教程】      如何顛覆、重塑經典圖形元素?      來自義大利的設計師、藝術家 Ignorance 1圍繞20 世紀八九十年代的銳舞音樂 (RaveMusic)和與其相關視覺元素來進行創作。將現代圖形與經典元素相結合,使作品保持復古的情緒,同時得到獨特的當代扭曲效果。      亦有:賽車Logo重塑、Fuera單曲封面……等等,創作過程一一解密。     【第二章 酸性】

     「酸性平面(Acid Graphic)」是當下平面視覺設計中非常流行的美學風潮。      它由現代工具創造,具備「超級新潮」的外觀,通過充滿活力的排版和使用重金屬風格的瘋狂字體,呈現出一種違反常規的20世紀90年代派對傳單的風格。這種充滿靈性的設計風格,早期更多存在於相對自由的音樂行業。而隨著接受度的逐漸擴大,這類設計風格也越來越多地被運用到其他行業的平面表達中。     【第三章 新醜】     誰能說「新醜風」在某種程度上不是一種優秀的設計?     這種風格大多具備強烈的色彩對比的特點,強調感性,並以此來抓住受眾眼球。混亂且戲謔的藝術語言,

時刻挑戰著大眾的審美底線。也許,設計本身就不該被局限,它需要不斷被打破。     【第四章 復古】     在顛覆「現在」的設計風格中,有的來自「未來」,有的則來自「過去」。     通過強調歷史風格的復古,來實現對現代設計中刻板、沉悶、理性的反對,這種風格的核心並不是表面上的「向後看」,而是借助懷舊來諷刺現在,體現多元化的設計手法。在本章節精選的作品中,有的運用了絲網印刷的手法,有的使用了復古的畫面元素,刻意舊化的色調與光影,恰到好處地體現了設計主題中想要傳達的感覺。     【第五章 像素】     像素畫原本是一種以「像素」(Pixel)為基本單位來製

作的電腦繪圖,其特點是通過像素點用距陣排列的方式拼合成圖像,你可以看到裏面的像素顆粒。而如今的像素藝術(Pixel Art)已從電腦最原始的圖像表現演變成一種獨立的藝術創作方式,它強調的是一種具有清晰的輪廓、明快的色彩、不受約束的風格。在一味追求清晰、極致美感的今天,像素元素的加入無疑具有強烈的衝擊力,它粗糙拙樸的方格,模糊的鋸齒邊緣帶來極不和諧的懷舊感,卻常常成為整個畫面的點睛之筆。     【第六章 故障】     故障藝術不是作為一個風格門類而是作為一種美學態度(故障美學Glitch Aesthetics)出現的。     故障藝術打破了唯美流暢的和諧畫面,它比故障

本身能傳達更為豐富的內容,是對審美的一次再顛覆。本章中的作品並非只是簡單地利用故障藝術製造一種畫面的感覺或情緒的渲染,而是真正從設計主題出發,使用故障失真的手段來達成各自的目的。   本書特色     (1)深度講解案例中的創作方法,分步演示Ps、Ai、Id 等軟體的操作流程。   (2)結合時下熱門軟體:Cinema 4D、After Effects、Processing……展現新技術與平面設計結合的全新可能。

基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法

為了解決4d的問題,作者林正偉 這樣論述:

現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud), 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間,或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲,但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度, 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集,以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題,約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中,我們專注於研究點雲語意分割,基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別,提出一個藉由比較局部構造,約束相鄰 區域

特徵差異的損失函數,使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性,我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法,以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能,並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路,在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。