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Windows 11 重磅登場：雲端、影音、設計、自媒體、商務、線上會議 全方位打造專屬你的工作平台(全彩)

為了解決YouTube 音樂 分割的問題，作者沈文雅 這樣論述：

　　最新一代Windows 11的作業系統，帶來更多驚豔與創新技術。 　　本書使用全彩圖解步驟，帶您超快上手最新技術，並結合實務操作，輕鬆整合應用技巧！ 　　無論是「商務應用」或「個人自媒體創作者」，都能現學現用相關的最新功能，速速完成專屬你的個人平台規劃與設置。   　　●本書精華內容： 　　商務必備 　　．Windows 11 隱藏功能大公開 　　．Microsoft Teams 會議聊天一鍵搞定 　　．輕鬆管理工作清單 TO DO 　　．多任務桌面自動化管理 　　．中文輸入語音自動識別 　　．高效能快速鍵 　　．OneDrive 雲端資源管理術 　　．雲端資源共享技巧   　　娛樂＆

社群連結必備 　　．Photos 精彩生活相簿管理 　　．超視覺桌面佈景主題 　　．靈感集錦 Microsoft Edge 　　．Widgets 生活實用小工具 　　．剪取繪圖一鍵分享社群   　　自媒體創作者必備 　　．Video Editor 影片剪輯 　　．3D 特效濾鏡轉場影片配樂 　　．Photoshop Express 風格化濾鏡 　　．Canva 快速上手視覺平面設計 　　．你也可以成為當紅 Youtuber    　　作者擁有30+年的企業教育訓練與電腦技職培訓經驗，更能了解學習者對於各項學習的問題所在，因此本書最大特色即是，教您應用最新功能與商務整合。而文中用語都將以最簡易的

文字說明，一步步完成操作，配合著圖片解說步驟，輕鬆了解文字的定義、電腦的學習邏輯與操作技巧。

YouTube 音樂 分割進入發燒排行的影片

臺灣NIKE、adidas與Under Armour品牌行銷組合全球在地化之研究

為了解決YouTube 音樂 分割的問題，作者蔡孟霖 這樣論述：

本研究之目的為以全球在地化之觀點分析NIKE、adidas與Under Armour在臺灣的行銷組合8Ps發展脈絡。本研究品牌影音與文件資料並用半結構式深度訪談法訪問現職與曾任職於adidas臺灣分公司與Under Armour代理商的經理人。研究結果顯示運動品牌行銷為品牌全球化與在地化行銷同時進行。品牌全球化主要藉由發展起源地的運動文化與品牌形象呈現給全球的消費者，並透過各種媒體述說品牌的故事。在地化行銷則是運動品牌結合品牌背景與臺灣文化呈現給消費者。在全球在地化的過程中，NIKE、adidas與Under Armour的行銷組合以推廣與行銷公共關係作為主角，其餘6Ps則作為配角。品牌在各

式行銷內容中將全球與臺灣的主角和配角相互運用，進而打造出最完整的行銷組合。因此，NIKE、adidas與Under Armour皆藉由全球與在地兩者不可分割的關係建構出屬於臺灣運動產業中的行銷組合。

影音行銷最佳幫手：免費視訊剪輯軟體全攻略

為了解決YouTube 音樂 分割的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

詳實解說‧學習無負擔 剪輯流程完整大公開   　　The best helper for video marketing 　　★新手適用的一鍵式快剪影片秘技 　　★從新手到熟手成為視訊剪輯的高手 　　★勢不可擋的行動與影音社群行銷術 　　★編輯小技巧問答說明解決各種疑惑 　 　　YouTube × Facebook × Instagram 　　影片上傳與分享絕技   　　★免費視訊剪輯軟體大活用，讓你剪輯、串接、特效、字幕、配樂、分享一手搞定。 　 　　★免費無浮水印的行動裝置影音剪輯術，讓你隨時隨地玩出精彩的影音剪輯，幻燈片、字幕、小貼、塗鴉、濾鏡、轉場、聲音錄製、特效等輕鬆做到，也能多

樣的分享影片。   　　★影片剪輯、相片動畫化、覆疊素材、視訊特效、轉場效果、3D動畫標題、字幕、錄製旁白語音、關鍵影格設定，讓你靈活運用各項功能，輕鬆做出豐富而多層次、且變化多端的視訊影片。   　　★惱人的字幕製作，教你輕鬆將影音轉變成字幕，利用ArtTime Pro軟體快速壓製視訊或匯出字幕，學會新增CC影片字幕的方法。   本書特色   　　★收錄無浮水印的手機版Filmigo視訊剪輯技巧 　　★免費且穩定易使用的OpenShop剪輯攻略 　　★好用的VidCoder視訊壓縮工具 　　★學會免費版的GIMP編排版面與製作去背圖形 　　★使用免費好用的pyTranscriber字幕辨識軟

體轉換字幕 　　★學習以Arctime Pro快速壓制視訊或匯出字幕 　　★從YouTube網站新增CC影片字幕

以機器學習分析數位音樂情緒資訊之研究

為了解決YouTube 音樂 分割的問題，作者李柏諺 這樣論述：

音樂對情緒有極大的影響力，在人們聆聽音樂時各種情緒也同時被牽動著，作曲家藉由音符的變化構成音樂的主題，多個音樂主題進而產生一段主要的旋律，使人們在聆聽此音樂片段時有相似的情緒感受，並快速地留下深刻的印象，並對該音樂產生相對應的情緒。隨著網路及數位化科技的蓬勃發展，線上數位音樂的數量及服務平台成長快速，人們逐漸從聆聽實體音樂轉移至線上數位音樂平台，也提供了大量的數位音樂資源，這使得傳統的曲目分類已無法滿足人們搜尋線上音樂的需求。為了使人們在搜尋音樂時能更加容易且準確，如何針對音樂獨有的情感特性進行情緒分析，以提供音樂使用者多元化的搜尋及分類音樂，是值得深入研究的議題。本論文針對韓國流行音樂建立

音樂數位資料集，以音樂段落結構的方式進行自動分段以簡化分析過程的複雜度，並讓130位受測者隨機聆聽100首排行榜當中的50首韓國流行音樂片段，根據音樂情緒理論標註聆聽音樂時所產生的主觀情緒。本論文透過將情緒特徵值處理轉換成數據後，利用機器學習的方法分群建立以情緒指標為主的韓國流行音樂情緒模型，並找出音樂情緒特徵，以此幫助使用者從音樂情緒分類中有效找出符合自己情緒感受需求的音樂。