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faceapp個資的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦集智俱樂部寫的 強者用PyTorch:實作史上最經典AI範例 可以從中找到所需的評價。

另外網站勸世文!當全世界都在玩「變老」App,卻悄悄把自己個資洩漏 ...也說明:... 照」,也許你只是好奇自己70歲後的面貌,用這款APP將自己變老,但你曾想過透過照像頭你洩漏哪些自己的重要個資嗎? FaceApp-app-icon-920x470.jpg.

國立臺灣師範大學 大眾傳播研究所 林慧斐、王銀國所指導 張儀同的 深度偽造政治廣告之外表吸引力、性別與公共政策類型對候選人評價、形象及投票意願影響:以台灣年輕選民為例 (2021),提出faceapp個資關鍵因素是什麼,來自於深度偽造、候選人、政治廣告、外表吸引力、性別、公共政策類型、廣告可信度、候選人評價、候選人形象、投票意願、選舉。

而第二篇論文元智大學 資訊工程學系 葉奕成所指導 廖星武的 運用生成對抗式網路來合成可重複排列之紋理貼圖塊 (2020),提出因為有 紋理貼圖生成、貼圖拼接、風格生成對抗網路、圖像轉換、法線貼圖的重點而找出了 faceapp個資的解答。

最後網站超夯變臉軟體專家:綁定個資恐成資安漏洞 - Tvbs新聞則補充:像這樣人臉辨識技術,能把五官清楚分析,再透過雲端資料庫照片,融合使用者上傳的照片,目前FaceApp已經擁有大約800萬用戶,要把照片合成的唯妙唯肖,這都 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了faceapp個資,大家也想知道這些:

強者用PyTorch:實作史上最經典AI範例

為了解決faceapp個資的問題,作者集智俱樂部 這樣論述:

  還在用難用的Tensorflow嗎?還在用太簡單的Keras嗎?   2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代,如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST,快點投入PyTorch的懷抱吧!   本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例,並且放入最新真實世界中的應用範例,如果有心要學習人工智慧,這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例,讓你功力大增之外,更一舉成為人工智慧的強者!   全書重點包括:   ► 深度學習一路走來的歷史   ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹   ► 預

測共享單車投放數量   ► 中文文章情緒分析器   ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識   ► 大型遷移學習對動物分類進行預測   ► MNIST的進一步,幫你把數字加起來   ► 自己動手做PRISMA:20種藝術家風格轉到你的照片   ► 假新聞有什麼稀奇,假以亂真的照片才叫厲害:GAN實作   ► NLP的大神Word2Vec的實作   ► 人工智慧音樂家:利用LSTM製作自動作曲機   ► Google的祕密武器:神經網路翻譯系統實作   ► 外掛有什麼了不起?用AI打電動,強化學習實作 本書特色   ►深度學習、PyTorch的入門書   ►透過實際經典案例循序講解 專

家推薦   「這本書緊接業界潮流,將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代:遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明,讓你打好理論基礎,又有詳細的程式展示,一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈!」-袁行遠,彩雲科技CEO、創始人   「本書寓教於樂,精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發,然後引用理論說明,最後深入剖析工作原理,環環相扣,引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」-高文超,微軟研究院軟體開發工程   「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點,

深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域,但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合,讀者可以在瞭解深度學習原理之後,立刻跟隨書中的程式動手實作,加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮,這本書是一個不錯的開始。」-鮑捷,文因互連CEO、聯合創始人  

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各節重點:
各節重點:
00:06 片頭音樂不見了?
【臺灣焦點】
00:38 國安局夾帶香菸醜聞
02:03 東協廣場驅離爭議
03:07 盧秀燕把社宅用地賣給總太建設
03:47 台中赫見海康衛視的監視器
04:29 秋行軍蟲天敵發現
【國際關注】
05:14 京都動畫公司火災噩耗
06:15 中國爆發大規模洪災
06:56 Google被控叛國
07:58 FaceApp被指控有資安疑慮
【趣味集錦】
08:51 帝吧出征滑鐵盧
【心得分享】
09:51 高雄水災
10:41 掰比~別忘了訂閱


【 製作團隊 】

|企劃:土龍
|腳本:土龍、力寧、羊羊
|剪輯後製:Pookie
|剪輯助理:絲繡 & 范范
|演出:志祺

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【 本集參考資料 】

🔶東協廣場驅離爭議
→ TIWA Taichung 台灣國際勞工協會台中辦公室【誰的東協?誰的廣場?】:http://bit.ly/32Qg399
→ TIWA Taichung 台灣國際勞工協會台中辦公室【 誰的東協?誰的多元?】:http://bit.ly/2MdvouR
→ TIWA Taichung 台灣國際勞工協會台中辦公室【 移工空間被剝奪 兩黨市長是推手 】:http://bit.ly/2M7p9bL
→ 中市警驅趕東協廣場移工 林佳龍:心情沉重:http://bit.ly/2MdtQ41
→ 林佳龍FB 看到這樣的影片,心情有些沉重:http://bit.ly/2GsZruD
→ 台中東協廣場爆警驅離移工 派出所:柔性勸導早點休息:http://bit.ly/2Yi0rrO
→ 東協廣場禁移工席地而坐 勞工組織:尊重印越傳統:http://bit.ly/2JObrsV
→ 推動中區第一廣場為東協廣場:http://bit.ly/2Y12iFT
→ 嗶嗶嗶!警趨離東協廣場移工 遭疑歧視:http://bit.ly/2y30KMm
→ 東協廣場照片 by Fcuk1203:http://bit.ly/2SAclMd
🔶海康威視
→ 地下道監視器中國製造 中市府:一週內全面汰換:http://bit.ly/2LClvaw
→ 台中地下道裝中國製監視器引資安疑慮:http://bit.ly/2y3OR8Z
→ 「中國天網」入侵台中 海康威視監視器拆了:http://bit.ly/32PdB2X
🔶秋行軍蟲的天敵
→ 台南亞太棒球村 草皮發現秋行軍蟲:http://bit.ly/2JL8UPT
→ 讓秋行軍蟲孵不出來!「赤眼卵蜂,就決定是你了」農委會試驗天敵成效 :http://bit.ly/2XYt5Tn
→ 秋行軍蟲橫行 農委會開發天敵「赤眼卵蜂」生物防治:http://bit.ly/2Odji7q
→ 秋行軍蟲本土體檢報告出爐 只吃玉米、一次產兩百顆卵:http://bit.ly/2M2VaBQ
→ 秋行軍蟲確認在本島完成世代發育 將進入防治第三階段:http://bit.ly/32FAJ3E
🔶京阿尼大火
→ 【更新】0718京都動畫縱火事件整理,一起為京阿尼集氣:http://bit.ly/32KpvuO
→ 京都動畫和它試圖對抗的兩兆血汗產業:http://bit.ly/2M6mW0c
→ 京都動畫公開官方聲明,悼念縱火事件逝去夥伴:http://bit.ly/2Y2fL06
→ 《涼宮春日的憂鬱》、《幸運星》 改變日本動畫的京阿尼:http://bit.ly/2JTqd00
→ 日罕見提前公布姓名 京阿尼嫌犯:小說被剽竊才放火:http://bit.ly/32O7iMY
→ 縱火犯指控小說遭盜用 京都動畫社長澄清:http://bit.ly/2YaDA0Z
🔶長江水災
→ 長江後浪推前浪 中國水利部發布今年第一起長江洪水警報:http://bit.ly/2JMssDB
→ 整天刷微博卻不知道湖南水災?你怎樣看中國災害新聞的傳播?:http://bit.ly/32MkwKa
→ 中國近400河流超警戒線 多地被淹官媒淡化處理:http://bit.ly/2LEHwWb
→ 三峽大壩 輿論要求真相:http://bit.ly/2OiTK8U
→ 慘!暴雨洪水狂襲華南 中國官媒集體噤聲:http://bit.ly/2Z7LZnd
🔶FaceApp個資外洩疑雲
→ 讓美國議員、立陶宛、波蘭都擔憂的老臉App,到底有什麼隱私權問題:http://bit.ly/2SwgAs4
→ 玩「老臉」App 要小心!一拍下去照片個資就不是你的了:http://bit.ly/2Y5Gucw
🔶Google叛國疑雲
→ Peter Thiel 開砲:Google 涉「叛國」私通中共,美國應嚴加調查!:http://bit.ly/2OfLlmO
→ 影/Google親中叛國? CNBC:提爾沒證據、誇大其辭:http://bit.ly/2Y3Kbzl
→ 川普要司法部長調查Google是否真有叛國行為:http://bit.ly/2JLTD1u
→ 批Google叛國 Paypal聯合創辦人遭爆有「放空」嫌疑:http://bit.ly/2XYGT05
🔶高雄水災
→ 去年沒淹今年淹 高市民要求落實清疏治水:http://bit.ly/2JMt9wH
→ 雨彈炸高雄淹水不退 民眾批韓「負3千分」-民視新聞:http://bit.ly/2y32t4i
→ 20190720中天新聞 林園黑狗今年免躲水 安穩躺乾爽地板休息:http://bit.ly/2OhUjzU
🔶社宅用地轉賣
→ 盧秀燕賣掉台中社宅用地 陳致豪:年輕人繼續當房奴:http://bit.ly/2Yndlsv
→ 廖庭輝/逆轉的居住正義:台中社宅用地遭標售的諷刺與矛盾:http://bit.ly/2SxcOyS
→ 洪慈庸FB:http://bit.ly/2JVrSSY
→ 羅煊/為什麼台中市政府不該賣社宅用地?盧秀燕團隊摘不掉的魔戒:http://bit.ly/2Gr8zjD
→ 總太斥資38億元 標下台中市區段徵收配餘地地王:http://bit.ly/2XYM1l2
→ 陳致豪FB:http://bit.ly/2YkQ0HX
🔶趣味新聞
→ 中國網軍揚言到香港 FB 踩場 反被起底「所有」個人私隱:http://bit.ly/2Y35bpK
🔶國安局愛抽菸
→ 蔡英文 Tsai Ing-wen:http://bit.ly/2YoBezR
→ 立法委員 黃國昌:http://bit.ly/2LEHwp8
→ 邱顯智:http://bit.ly/2y6oUFD
→ 國安局人員涉走私菸品案 吳姓主嫌遭聲押:http://bit.ly/2SBrrkQ

【 延伸閱讀 】
🔷東協廣場驅離爭議
→ TIWA Taichung 台灣國際勞工協會台中辦公室【 誰的東協?誰的多元?】:http://bit.ly/2MdvouR
🔷京阿尼大火
→ 京都動畫和它試圖對抗的兩兆血汗產業:http://bit.ly/2M6mW0c
→ 《涼宮春日的憂鬱》、《幸運星》 改變日本動畫的京阿尼:http://bit.ly/2JTqd00
🔷長江水災
→ 整天刷微博卻不知道湖南水災?你怎樣看中國災害新聞的傳播?:http://bit.ly/32MkwKa
→ 三峽大壩 輿論要求真相:http://bit.ly/2OiTK8U
🔷社宅用地轉賣
→ 廖庭輝/逆轉的居住正義:台中社宅用地遭標售的諷刺與矛盾:http://bit.ly/2SxcOyS
→ 羅煊/為什麼台中市政府不該賣社宅用地?盧秀燕團隊摘不掉的魔戒:http://bit.ly/2Gr8zjD
🔷趣味新聞
→ 林昶佐 Freddy Lim【帝吧出征?中國連匿名網軍都做不下去...】:http://bit.ly/2YksWc9


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深度偽造政治廣告之外表吸引力、性別與公共政策類型對候選人評價、形象及投票意願影響:以台灣年輕選民為例

為了解決faceapp個資的問題,作者張儀同 這樣論述:

近年來社群媒體崛起,政治人物在選舉與行銷時,使用政治廣告影片在社群平台上宣傳時常可見,本研究試圖透過新興技術深度偽造(Deepfake)製作候選人政治廣告影片,並且模擬在臉書上發布的效果,結合期望違背理論,研究以 2 外表吸引力(外表吸引力高 vs. 外表吸引力低)x2性別(男性vs. 女性)x2公共政策類型(經濟發展 vs. 社會公平)之三因子組間實驗設計,探討三個自變項間在候選人之政治廣告影片對於年輕選民的候選人評價、候選人形象及投票意願的影響,以及廣告可信度在自變項與依變項之間的中介效果。本研究結果證實:(1)「外表吸引力高」的候選人,相較於「外表吸引力低」的候選人,更容易引發較正面的

候選人評價、較佳的候選人形象以及較高的投票意願、(2)「女性」的候選人相較於「男性」的候選人,更容易引發較佳的候選人形象以及較高的投票意願、(3)提出「經濟發展」相關政策,相較於提出「社會公平」相關政策,更容以引發較佳的候選人形象、(4)在提出「經濟發展」相關政策時,外表吸引力較「高」之候選人會比外表吸引力較「低」的候選人,更容易引發較佳的候選人形象、較高的投票意願、(5)廣告可信度在外表吸引力、性別、公共政策類型與候選人評價、候選人形象與投票意願間無中介效果影響。

運用生成對抗式網路來合成可重複排列之紋理貼圖塊

為了解決faceapp個資的問題,作者廖星武 這樣論述:

為了有效率的呈現擬真的成像,紋理貼圖的研究一直是電腦圖學中不可或缺的領域。而其中紋理生成、合成(texture synthesis)以及拼貼(tiling)等相關的研究至今一直都相當熱門。隨著深度學習技術的進步,紋理貼圖的生成亦是一個相當熱門的題目。本論文專注於可拼貼之紋理貼圖生成相關議題,透過參考基於深度學習之風格式生成對抗網路(StyleGAN)的生成架構來協助使用者隨機生成新的紋理貼圖以及進行貼圖與貼圖的融合。研究過程中本論文調整前述其中生成器(generator)的架構,並針對此問題提出數據集影像擴充(image argumentation)和拼接等前處理。使得該網路能夠生成

高品質、可重複排列的紋理貼圖,有助於將貼圖無縫的拼貼在任意範圍的區域上。同時,我們也基於此技術進行了兩張貼圖之融合(fusion)、從小張貼圖合成(synthesis)大張可重複拼貼之貼圖等應用的實現。 後續我們將生成問題延伸到法線貼圖(normal map)的生成。在本論文中我們嘗試基於圖像翻譯網路(Pix2Pix)以及循環生成網路(CycleGAN)的架構來訓練了一個圖像轉換(image transfer)網路,目的是將前述生成之紋理貼圖作為輸入來轉換成法線貼圖,並在論文中比較兩個網路對於生成法線貼圖品質上的成果優劣,並最終選擇一個生成品質較好的網路來進行後續貼圖生成與合成系統的實作

。最後透過WebGL將生成的紋理貼圖以及轉換後的法線貼圖套用於三維模型上做互動展示,協助使用者有效率的組合與生成所需要的圖像。