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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決emc是什麼的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

emc是什麼進入發燒排行的影片

聚氨酯導熱薄膜製備之研究

為了解決emc是什麼的問題，作者吳柔萱 這樣論述：

本研究為探討聚氨酯導熱薄膜的製備，因此可被應用在電子元件、EMC封裝材料、散熱膏等，需要有散熱導熱的地方。 本研究利用表面改性的方法，採用環境友善、低成本、操作方便等，並嘗試藉由改性氧化鋁、雜化導熱填料、填料含量變化以及攪拌時間等變數，來探討對聚氨酯複合材料導熱性的影響。實驗結果證實後續以光學顯微鏡、SEM、導熱儀、TGA、拉伸等試驗儀作材料性能測試。 實驗結果證實使用表面改性與雜化填料對導熱性是有效的。本研究製備之聚氨酯導熱薄膜EBEC-2022 ，其導熱性高於純PU 的76.40%，為0.4433 W/m．K。另外在機械性質與熱穩定性上，實驗證實添加雜化填料是優於純PU與僅添

加單一填料的效果，如拉伸率、抗拉強度、熱膨脹係數、耐溫性等。 在選用基體上，我使用光固化型的聚氨酯，其好處是固化時間很快速，只要幾分鐘即可固化，且對環境友善，不需要高溫加熱固化。

EMC 設計分析方法與風險評估技術

為了解決emc是什麼的問題，作者鄭軍奇 這樣論述：

本書基於EMC測試原理，解讀一種產品EMC設計的分析方法（包括產品機械架構設計、 濾波設計、 PCB設計），該方法可以用來指導產品的EMC設計，掌握該技術的工程師可以發現實際產品EMC設計的缺陷。避免了從技術角度出發談論EMC設計而出現的過於理論化的問題，通過本書所描述的EMC分析方法可以系統地指導開發人員避免產品開發過程中所碰到的EMC問題。 同時，建立在這種產品EMC設計分析方法的基礎上利用已有的風險評估手段，形成一種產品EMC設計風險評估技術，利用EMC設計風險評估技術可以評估產品在不進行EMC測試的情況下評估產品EMC測試失敗的風險。這種分析方法和評估技術還可以與

電子產品的開發流程融合在一起，通過每個步驟的EMC分析，指出產品設計的EMC風險，並給出解決方案或改進建議，以提高產品EMC測試的通過率，降低產品開發成本。大量的實踐證明，通過該方法分析而設計的產品，也同樣能在EMI測試中獲得非常高的通過率。正確使用該方法能將產品在第一輪或第二輪設計時，就通過所有的EMC測試，這種通過率在產品第一輪設計時為90％~100%之間，第二輪設計時為100％。 同時，正確使用EMC設計風險評估，將揭開產品EMC性能的黑盒，可以無需EMC測試而對產品進行EMC性能進行評價或合格評定，也可以與EMC測試結果結合對產品進行綜合的EMC評價和合格評定，也可以作為產品進行正式

EMC測試之前的預評估，以降低企業研發測試成本。本書以實用為目的，內容豐富，深入淺出，通俗易懂，相信它可以作為電子產品設計部門EMC方面必備參考書，也可以作為結構工程師、電子和電氣工程師、PCB layout工程師、硬體測試工程師、品質工程師、系統工程師、EMC設計工程師、EMC測試工程師、EMC整改工程師、EMC模擬工程師及EMC顧問人員進行EMC培訓的教材或參考資料, 還可以作為大專院校相關專業師生的教學參考書。

針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究

為了解決emc是什麼的問題，作者辛佾達 這樣論述：

資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中，排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說，不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料，透過探索相鄰數值的冗餘資訊，藉此進一步降低資料量。然而，FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸，成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性，難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外，先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性，不足以支援

各種資料範圍的資料型態，因此，導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計，用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA)，用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實，與先前的FPGA設計相比，本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。