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Photoshop影像編修與視覺設計(適用CC 2019~2021，含國際認證模擬試題)

為了解決smart賓士的問題，作者蔡雅琦 這樣論述：

　　Photoshop影像編修設計必修/國際認證考試必備    　　從軟體技巧、設計概念、範例實作，到認證模擬實戰練習，  　　一次學會Photoshop關鍵技，銜接職場應用，  　　爭取國際證照，提高競爭力！  　　 　　‧結合影像編修與商業設計應用：  　　掌握Photoshop基礎技巧與實務設計能力，並導入應具備的設計概念與知識，  　　不僅能學會軟體操作，且從影像處理、合成設計到輸出完整融會貫通。  　　在範例實作中，除了基本工具的使用小範例，也包含整合性的範例作品，  　　如：FB臉書封面、會員卡、視覺拼貼形象照、海報、  　　網頁banner動態gif設計…等。    　　‧符

合國際認證考核項目：  　　以通過Adobe ACP(Adobe Certified Professional)Photoshop CC  　　原廠官方國際認證考試為目標，彙整重要觀念、技巧、範例、認證模擬試題練習，  　　以及認證考試注意事項，並提供參考解答，藉此完整了解命題方向，  　　取得國際認證的最佳學習方式與應試能力。    　　超值學習資源：  　　範例檔/認證模擬試題參考解答/附錄Adobe原廠認證應考資訊

smart賓士進入發燒排行的影片

強化國軍雲端資訊系統之安全認證機制設計-以國軍健康管理資訊系統為例

為了解決smart賓士的問題，作者吳建欣 這樣論述：

近年來開放政府資料在全球蔚為風潮，逐漸形成大數據及雲端服務的概念。由於資訊科技產業的日新月異與蓬勃發展，影響經濟甚巨，各先進國家紛紛推動雲端資訊整合計畫與相關政策。然而網路攻擊手段不斷地更新，造成資安事件頻傳，攻擊者常利用大家所熟知的社交工程攻擊手法中的釣魚信件，或是透過暴力式手法破解密碼，進入受害者的系統竊取機密資訊。本文使用國軍智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，以提升系統安全性，此外，並提出基於多重難度之混合式公開金鑰密碼系統及區塊加解密技術，利用其計算簡單及處理速度快的優點，結合智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，可有效增強國軍健康管理資訊系統的安全性，設計出一個更加值得信任

之系統。

我畢業五年，用ETF賺到400萬+我用死薪水輕鬆理財賺千萬(五萬本紀念版)(全兩冊套書)

為了解決smart賓士的問題，作者PG財經筆記,安德魯．哈藍 這樣論述：

　　《我畢業五年，用ETF賺到400萬》 　　◎股神巴菲特一再指出，ETF最適合散戶，買一檔就能隨著股價指數成長賺遍全世界。 　　◎為什麼銀行理專從不建議你買？因為這手續費太低，銀行幾乎收不到佣金。 　　◎月收入3萬也能開始？當然，就算每月1,000元也能操作。 　　◎最詳盡逐步圖解，全中文頁面，一步步帶你輕鬆學會投資美股、美債、全球股市。 　　ETF的中文名稱是「指數股票型基金」（Exchange-TradedFund，簡稱ETF）。 　　乍看之下你一定會問：這到底是股票、基金，指數又是什麼？ 　　ETF由ETF發行公司組成，為追蹤某個指數的投資工具，例如追蹤台股、追蹤美股， 　　

既像股票一樣交易方便，又有基金分散風險的效果。 　　加上不用盯盤、不用找尋單一個股，非常適合沒時間看盤、也讀不懂財報的人。 　　本書作者PG（Pig，小豬撲滿）警察大學畢業， 　　在試過股票、基金等各種投資工具後發現， 　　只有ETF，最適合他這種工作時間長、收入又很固定的人。 　　寫作本書時他畢業第五年，透過投資ETF，在24歲存到第一個100萬， 　　25歲存到200萬，27歲達到300萬，29歲時存超過400萬。 　　2016年他開始在網路上分享自己投資ETF的心得， 　　累積流量已超過70萬次，《中國信託證券》、《經濟日報》、「商周財富網」、 　　「風傳媒」、《Smart智富月刊

》等都轉載報導。 　　本書完整公開PG最推薦的3檔台股股票ETF、6檔美股ETF、 　　7檔債券ETF和2檔房地產ETF，想用小資金賺遍全世界，讀這一本就夠。 　　◎股票上千支，選股很燒腦，好的ETF只在三大類──股票、債券、房地產 　　ETF分三大類：股票型、債券型、房地產型，作者推薦哪些標的？ 　　發行公司很多，但你只需要認識三家大公司就夠； 　　PG財經筆記更獨家圖解ETF篩選器， 　　從報價、費用、報酬表現、指數相關係數等14個指標，幫你過濾。 　　我是新手怎麼入門？作者推薦你先從台股ETF0050（元大台灣卓越50基金）。 　　但現在0050一張居然要九萬多，怎麼辦？從買零股

開始。手把手教你。 　　◎從開戶到下單，各種流程全圖解！ 　　買美股要坐飛機去國外開戶嗎？當然不用，用「複委託」就可以辦到。 　　作者獨家分析複委託的四大海外券商與四大國內券商， 　　幫你找到一家有中文介面、交易免手續費，還有可用中文溝通的24小時線上客服。 　　◎PG獨家研發資產配置計畫大公開 　　根據美國709檔共同基金歷經25年的績效研究發現： 　　影響報酬的關鍵不是標的，而是配置。 　　剛出社會的人，你得八股二債，中年人得六股四債，保守的人就二股八債， 　　那完全不想動腦的人（小編就是）呢？本書有PG個人資產配置大公開。 　　書中更收錄了PG財經筆記自行設計的「投資計畫檢查清

單範例」， 　　用26個問題和Excel表格，幫你做好財富管理。 　　不用斜槓，年賺20％以上。 　　《我用死薪水輕鬆理財賺千萬》 　　臺灣最暢銷ETF投資工具書， 　　累積銷量突破五萬本！ 　　《華爾街日報》投資理財類暢銷書 　　「學校沒學到的理財知識，都能在這本書裡面學回來。」──「PG財經筆記」版主／蔡至誠 　　一個收入不多的年輕高中老師，平日不看盤、股市下跌他更開心。 　　只研究一種理財工具，成本比人少、獲利卻比人高，怎麼辦到？ 　　安德魯．哈藍（AndrewHallam）是加拿大人，這幾年搬去新加坡， 　　在當地美國國際學校擔任高中英文老師。他沒有富爸爸，也不是學商科的，

　　但懂得理財，擁有百萬美元以上的財富。 　　他15歲開始，想穿新衣服就得自己存錢買， 　　16歲就用在超市打工的錢買下第一輛車，19歲開始投資，大學時就自力更生， 　　將70％的薪水用來還清助學貸款，第六年更買下一塊土地……。 　　為什麼一個勉強算是中等收入的高中老師，能夠用如此快的速度累積財富？ 　　哈藍老師要教你： 　　1.有錢的第一步，不是學會賺錢方法，而是像「真的有錢人」一樣花錢。 　　2.你一定懂複利，但你會用複利思考嗎？知道什麼是「複利的挪亞定律」嗎？ 　　3.戶頭有了錢，理專一定自動找上門，認識理專之前，你務必要認識這兩種基金。 　　4.存了錢，但別輕易進場，而是要等待下

一回的股市暴跌，然後開心。 　　5.股市崩盤照樣賺：哈藍要介紹你「懶骨頭投資組合」。 　　6.不管你住在哪個國家，都該在當地做「指數化投資」。 　　7.既然要做指數化投資，你一定得接觸理財顧問，哈藍教你揭開理財顧問的把戲。尤其是他們介紹的高收益投資標的，真相到底是什麼。 　　8.股票行情波動大，其實不適合上班族，如果你真的很想買股票，哈藍教你如何配置、哪類股適合上班族購買。然後，哈藍會告訴你「賣股票」的時機怎麼抓。 　　現在，哈藍和妻子擁有一輛賓士車和一輛馬自達多用途車，住有泳池的豪華社區， 　　還經常旅行，已造訪超過25個國家。 　　如果健康狀況維持得好，未來40年他都可以繼續享受美好的生

活。 　　哈藍老師現在的生活，不就是你的最大夢想嗎？ 各界推薦 　　《我畢業五年，用ETF賺到400萬》 　　《一個投機者的告白實戰書》暢銷書作者／安納金 　　《股海老牛專挑抱緊股，穩穩賺100％》作者／股海老牛 　　「副總裁的理財日誌」粉專版主、阿爾發金融科技有限公司創辦人／陳志彥 　　方寸管顧首席顧問、醫師／楊斯棓 　　《為什麼你的退休金只有別人的一半？》作者／闕又上 　　（依姓名筆畫排序） 　　《我用死薪水輕鬆理財賺千萬》 　　萬寶投顧董事長／朱成志 　　「PG財經筆記」版主／蔡至誠 　　《投資金律》作者／伯恩斯坦 　　《漫步華爾街》作者／墨基爾 　　《巴菲特沒有秘密》作者／麥爾

茲  

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決smart賓士的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。