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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

為了解決大圖輸出尺寸的問題，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。

大圖輸出尺寸進入發燒排行的影片

具有混合粒子群最佳化和蝙蝠演算法之混合數位與類比波束構成

為了解決大圖輸出尺寸的問題，作者陳宥任 這樣論述：

混合數位和類比(hybrid digital and analog, HDA)波束構成作為一種有效且有前途的技術，在巨量多輸入多輸出系統已成為近年來受歡迎的研究議題。相較於全數位的波束構成，部分連接的HAD波束構成是可以明顯降低硬體成本、複雜性和功率消耗。對於傳統HAD波束構成器設計，類比權重部分係採用精細格柵的頻譜線性搜尋之類比相位校正(analog phase correction by spectrum searching, APCSS)程序來最佳化類比波束構成器矩陣，其次引入最小無失真響應(minimum variance distortionless response, M

VDR)或基於特徵空間波束構成於數位權重向量的最佳化。 本論文處理基於群體智慧最佳化的混合數位和類比(HDA)波束構成器，用以減輕由於透過減少所需的射頻鏈路數目來降低硬體複雜性和成本所產生的干擾。這些所提方案係透過混合數位和類比(HDA)來最大化系統輸出訊號與干擾加雜訊比，首先簡化適應度函數來解決最佳化問題，由於適應函數的計算複雜度和估測精準度與搜尋格柵尺寸和搜尋範圍大小有密切關係，故本論文引入粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)和蝙蝠演算法(bat algorithm, BA)對類比和數位部份的權重進行全域最佳解的搜尋，不僅可避免格柵尺寸之不

確定先驗決定的困境，亦可降低傳統窮舉式空間搜尋所需之計算複雜度；本論文還利用PSO和BA的優勢提出了兩種混合演算法，主要想法是整合 PSO 的開採(exploitation)能力和 BA 的探勘(exploration)能力。最後，藉由電腦模擬結果驗證這些所提方法的有效性。

大武山下繽紛世界：小說啟發音樂影像劇場紀念套組

為了解決大圖輸出尺寸的問題，作者龍應台 這樣論述：

大武山下繽紛世界 小說啟發音樂影像劇場 紀念套組   　　限量五件典藏，繽紛呈現《大武山下》的多重面貌：   　　1. 龍應台首部長篇小說《大武山下》平裝本 　　知名作詞人鍾永豐、作曲家張玹、導演黃郁晴等共同創作的音樂影像劇場《緣那麼淺，愛那麼深》，靈感取材自龍應台的長篇小說《大武山下》，於2022年南國音樂節盛大演出。該劇為幾位瘋狂書迷的大武山下之旅；舞台上透過劉振祥的攝影與王奕盛影像設計，以及聲樂家鄭思筠、范婷玉、林健吉，國家交響樂團、台北室內合唱團聯手音樂表演，引領觀眾用視覺與聽覺去感受生命、土地、愛的美麗振動，一起向內心尋找那個有光的地方。

  　　原著小說敘述一個身心脫臼的作家，回到故鄉小鎮，命運般邂逅了十四歲的少女「小鬼」，兩人一同踏上大武山古道的神祕旅程，不僅探觸土地、植物、動物的生命歷史，也逐步解開塵封多年的謀殺真相，最終有機會找到身心歸位的方向……   　　2.《植物有記憶，動物有靈魂：大武山下博物世界》別冊 　　龍應台有著博物學家的好奇心，對土地由衷謙卑與感恩之情，使她對一座大山、一個小鎮的田野觀察，化作小說中超過二百多種植物、動物的出場描繪；他們跟人類一樣，都有各自獨一無二的生命密碼。 　　 　　《大武山下博物世界》是一本簡易的博物課，學習認識台灣特有與原生的動植物生命。別冊循著小說章節

線索，圖鑑式的介紹162種植物，115種動物，還有非植物也非動物的菌類。   　　3. 龍應台親手電繪「52赫茲」深海鯨魚海報 　　「孤寂，是存在的本質。任何一個人的『心』，都是52赫茲的深海鯨魚。」 　　──《大武山下》〈52赫茲〉 　　龍應台特別為《大武山下繽紛世界》紀念套組繪製的暖心獻禮。 　　電繪配文章是作家七十歲後的藝術實踐，她用畫畫演繹心中的感受，祝福讀者能在畫作中聆聽自己心聲的流動。 　　彩色海報，大亞瑹工紙100磅，尺寸29.6 × 42cm輸出。右下角均有龍應台印刷親筆簽名，僅限紀念套組獨有，提供書迷珍藏。   　　4. 龍應台塗

鴉作品明信片套組 　　龍應台寫作《大武山下》時的塗鴉插畫，充滿自成一派的手感趣味。精選六張塗鴉印於明信片正面；背面則印錄故事相關金句，宜回味收藏，或當明信片與酷卡使用。 　　明信片，安娜白卡250磅，尺寸10.5×14.8cm。透明OPP袋裝。   　　5. 大武山下聯名繽紛口罩 　　全球性疫情邁入第三年，口罩仍然陪伴著我們每天的生活。本套組獨家與台灣口罩領導品牌天天防護口罩聯名，為書迷客製化生產《大武山下》繽紛口罩。 　　三層平面口罩（適合一般成人）。數量：二個，透明塑膠袋裝。   　　以上五件特製內容物，全數收進「大武山下繽紛世界」套組中，極具珍

藏價值與療癒能量的美好獻禮。     國內外暢銷記錄   　　★2020年誠品書店年度暢銷榜第8名 　　★2020年金石堂書店年度暢銷榜第10名 　　★2020年博客來年度暢銷榜華文創作類第17名

混合類比和數位巨量接收陣列之基於多項式求根的到達方向估測

為了解決大圖輸出尺寸的問題，作者楊沐林 這樣論述：

一個大規模的全數位接收天線陣列可以提供高解析度的到達方向(direction-of-arrival, DOA)估測，但會導致非常高的射頻鏈路之電路成本。因此考慮到硬體成本和性能，有必要在尋向中應用混合類比和數位(hybrid analog and digital, HAD)架構。本論文討論了基於相位對準準則的HAD大規模接收陣列的DOA估測。首先，通過充分利用子陣列結構，本論文呈現混合類比和數位相位對準(hybrid analog and digital phase alignment, HADPA)和混合數位和類比相位對準(hybrid digital and analog phase a

lignment, HDAPA)等兩種線性搜尋的混合DOA估測方法，用以估測多重訊號源的DOA估測。為了避免混合類比和數位相位對準(HADPA)和類比相位對準(analog and phase alignment, APA)估測方法，由於均採用較小的步階尺寸之純線性搜尋而導致較高的計算複雜度，本論文提出基於空間頻譜估測法則之修改的求根型最小變異無失真響應(minimum variance distortionless response with rooting, root-MVDR-HDAPA)估測器，其以近似的形式實現較低的複雜度。然而，這種求根方法在雜訊較大的情況下估測精準度性能相對稍差。

在本論文中，我們亦提出一種改進的微分多項式求根估測方法，該方法能在低訊雜比情況下表現出DOA估測之強健性。最後，藉由電腦模擬結果驗證這些所提出估測方法的有效性。