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AutoCAD 2022電腦繪圖與絕佳設計表現：室內設計基礎(附660分鐘影音教學/範例檔)

為了解決sketchup 3d下載的問題，作者邱聰倚,姚家琦,劉庭佑,林玉琪 這樣論述：

　　成就AutoCAD室內設計繪圖能力與職場技能的11個入門關鍵， 　　觀念、圖解、實作與設計的絕佳整合表現， 　　AutoCAD 2022最新功能解密，開啟最佳繪圖模式， 　　從基礎操作入門到進階實例應用！ 　　從現在開始，更快更完整的打好AutoCAD室內設計基礎！ 　　■直擊AutoCAD必備核心技法 　　涵蓋室內設計電腦繪圖的基礎必修內容，可搭配基礎影音教學，迅速掌握AutoCAD的入門要領，同時先練好指令應用技能。 　　■深入淺出的圖解步驟式導引 　　沒有繁雜的文字說明，以最明確的圖解來說明觀念與用法，並以逐步示範的方式進行實作，提供豐富的範例演練，進而快速

學會設計要領。 　　■入門養成的快速化演練實例 　　由最基礎的AutoCAD指令學習，導引至有能力畫出室內設計圖為目標，以進一步能繪製出心目中的理想家居空間，如臥室、廚房、客聽等，而有心成為設計師的讀者或學生也能跨出正確的一大步，盡快達到學校與職場要求的圖面繪製能力。 　　■設計繪圖能力的絕佳試鍊 　　只會使用AutoCAD是不夠的，還必須了解室內設計的圖案、圖面與圖塊，其中動態圖塊是室內設計的強力武器，可以加速設計師的圖面繪製效率，絕對不容錯過。書中更詳細介紹結構圖、平面配置圖、地坪圖、天花板圖、燈具圖與燈具迴路圖，以及立面圖的繪製，並輔以3D效果圖加強解說，理解不同視角的設計方式，以更

了解所繪製的圖面在完工後較真實的面貌。 　　■簡單上手的熱門實用技巧 　　附加提供AutoCAD典型工作區的設置、360全景圖製作、匯入Revit和SketchUp等小技巧，這些技巧相當簡單，但在實務應用上有相當大的助益。 　　■最新功能的實戰應用剖析 　　新增浮動視窗，一次檢視多個圖面更為容易。修剪快速模式可減少操作步驟，對新的使用者來說更加簡單。另外，更增加DWG歷程、共用圖面、計算圖塊數量等功能，在整體操作上不用擔心版本轉換重頭學習的問題。 　　【書附超值學習資源】 　　660分鐘基礎功能與延伸練習影音教學/範例檔/附錄PDF 專業推薦 　　李昱廷/McBride Charle

s Ryan建築事務所建築設計師 　　盧錦融/台南應用科技大學室內設計系教授 　　蕭朝明/蕭朝明建築師事務所建築師

Autodesk Revit建模與建築設計(適用Revit 2017~2021，含國際認證模擬試題)

為了解決sketchup 3d下載的問題，作者翁美秋 這樣論述：

建築設計製圖必修/原廠認證考試必備 　　這是一本相當完整的Revit入門書， 　　內容涵蓋認識操作介面、樓層與柱位網格、地下一樓平面、一樓平面、 　　二樓平面、玻璃帷幕、樓梯與扶手、屋頂系統、室內外元件、敷地平面、 　　平面視圖處理、立剖面視圖處理、大樣與局部詳圖、配置圖面與列印、 　　協同作業、陰影與日光設定、彩現與穿越，以及量體分析等使用技巧。 　　每個章節都包含了軟體功能與技巧，以及範例實作， 　　引領正確邁入Revit的設計世界。 　　本書除了是學習Revit的專業工具書或是 　　學校建築製圖相關課程的參考書籍之外， 　　亦是Revit國際認證考試的最佳應考教材。 　　內容包含

Revit原廠國際認證資訊，以及依章節納入之模擬試題， 　　並提供範例檔與參考解答。 　　能在熟悉軟體的重要功能與技巧之餘，了解認證的命題方向， 　　取得國際認證的核心技能，與國際能力接軌。  

開發低成本三維掃描平台並應用MVCNN來實現多視角昆蟲影像辨識

為了解決sketchup 3d下載的問題，作者邱宥騰 這樣論述：

近年來由於網際網路的普及與數位技術的進步，數位典藏逐漸受到重視，國內外開始有生物研究單位將昆蟲標本進行數位化工作，使珍貴的標本資源由實體轉為數位影像，更提升標本資源之利用價值。目前國內數位標本典藏平台主要以 2D 影像的形式在網路上提供瀏覽，而 2D 影像僅能呈現某些特定角度，無法用以表示整隻昆蟲外型；若是透過標本 3D 建模來瀏覽，我們就可以經由滑鼠旋轉 3D 模型來觀察整隻昆蟲。本論文開發一個低成本的三維掃描平台，並且在樹莓派 (Raspberry Pi) 上開發整合控制程式，來自動化完成 3D 建模所需的影像拍攝工作，此平台的建置方法與原始碼皆會在 GitHub 上開源。而在建模軟體選

擇上，本論文驗證了不同建模方法重建模型的精確度，從而選出精度較高的軟體來重建 3D 昆蟲模型，並且建立一個 3D 昆蟲模型資料集 (Benchmark)，來將本論文實驗所拍攝的昆蟲影像與 3D 模型公開下載，讓研究 3D 模型辨識的學者有更多的資料集可以使用。最後，本論文應用 MVCNN (Multi-view Convolutional Neural Networks) 方法來實作 3D 昆蟲模型辨識，在物種上我們共有五種昆蟲且每種十隻，訓練資料集是採用兩種不同的多視角昆蟲影像，我們將 3D 昆蟲模型所生成的多視角影像作為資料集一，而使用三維掃描平台所拍攝的環景影像作為資料集二，訓練後的準確

率資料集一為 93%、資料集二為 86%。