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日本當代最強插畫 2022：當代最強畫師豪華作品集

為了解決ai字幕生成的問題，作者 這樣論述：

　　【插畫家粉絲 & 動漫愛好者必收的年度最強畫師作品集 - 2022 最新版！】 　　插畫能反映當代的藝術潮流，如果你是插畫、漫畫、動畫、遊戲業的從業人員，或是喜歡畫畫的年輕朋友，都可以透過最新作品了解今年的流行趨勢。《日本當代最強插畫》系列每年選出最具前瞻性、討論度最高的藝術家，幫你整理他們的最新創作、使用媒材、社群帳號、創作概念，如果你想追蹤業界大佬、想收藏超美的插畫，或是想參考最新畫風，這本書就是年度必收的插畫集！ 　　【畫畫的未來在哪裡？Vtuber、虛擬歌手、跨界聯名，本書讓你看到插畫界的無限可能】 　　每年度的《日本當代最強插畫》都能呈現當今最新流行的畫風，透過書中

百餘位知名繪師的分享，更可窺見插畫家與各種產業的合作成果。無論你是插畫愛好者、創作者，甚至是策展人或委託插畫的業者，都可以透過本書，快速提升自己的眼界。 　　近年討論度最高的，莫過於大量 Vtuber 崛起的趨勢，遊戲與音樂界也更常與插畫家跨界合作，更有越來越多歌曲 MV 改用動畫呈現，也有更多企業網站善用動畫宣傳。喜歡畫畫的你，這些都是未來可能嶄露頭角的新機會，你可以透過書中繪師們的經驗分享，了解該如何建立自我風格，找到新的合作機會。 　　【專訪 Vtuber「花譜」、「理芽」的王牌製作人：「神椿工作室」總製作人 PIEDPIPER】 　　每年書末的深度訪談都讓讀者們非常期待，透過業界專

家們精闢的解析，總能對插畫界的潮流與業界現況更加了解。本次書末訪談，採訪到知名藝術家團隊「神椿工作室（KAMITSUBAKI STUDIO）」的總製作人 PIEDPIPER。「神椿工作室」發跡於 YouTube，他們是一個藝術家團隊，同時也是創意品牌暨藝人經紀事務所。神椿旗下的藝人包括虛擬歌手、音樂家、影像製作人、作家、插畫家、設計師……等，知名虛擬歌手「花譜」、「理芽」都是由神椿一手打造！想知道如何創造下一個爆紅的 IP 嗎？千萬不能錯過這篇訪談！ 本書特色 　　★想認識大佬繪師？收錄百餘位當紅插畫家，馬上追蹤喜愛的作者 　　本書收錄了日本當今最具前瞻性、討論度的藝術家，請他們分享最新插

畫作品，並有簡短的訪談。在插畫家檔案中，整理了他們在 IG 或推特的「社群網站帳號」，讀者若有發現喜愛的畫風，即可馬上追蹤。 　　★想知道繪師都用哪一套軟體？ 　　插畫初學者最喜歡問：這是用什麼材料畫的？ / 這是用哪一套軟體畫的？本書會請每位藝術家分享常用的軟體或媒材，包括手繪用的水彩、色鉛筆、壓克力顏料，以及常用的 CSP 等電繪軟體、Wacom 繪圖板的型號等。別小看這簡短的介紹，若你仔細觀察，就可以了解繪畫媒材的流行趨勢，例如有越來越多創作者改用 Procreate 來畫插畫，甚至還有使用 GAN (生成對抗網路) 畫畫的虛擬 AI 插畫家！如果你在書中找到喜歡的畫風，不妨參考看看作

者是使用什麼工具畫的吧！ 　　【2022 刊登藝術家一覽】 　　逢編いあむ / 蒼木こうり / 青乃イズ / アキオカ / 芦屋マキ / 徒花ブルーム / Acky Bright / an / あんのん / ikik / 池上幸輝 / 池田早秋 / いちご飴 / WOOMA / うすくち / うたは / AIりんな / えすてぃお / 烏帽子眇眼 / M / oo6 / おーくボ / オカユウリ / おく / 小田望楓 / ototoi / obak / OYUMI / ORIHARA / Orca / がじゅまる / かずきおえかき / カタユキコ / カチナツミ / 要領 / かもみら

/ かゆか / 刈谷仁美 / カワグチタクヤ / カンタロ / きたしまたくや / きむらあんさい / 急行2号 / キュピ山 / 久賀フーナ / Gracile / Crisalys / 胡桃坂繭 / 黒イ森 / ケイゴイノウエ / Kou / kokuno / ごとうみのり / 木野花ヒランコ / kohaku / こぱく / こむぎこ2000 / 坂口友佳子 / 坂本 彩 / さくしゃ2 / satsuki / 左藤うずら / さわ / CYON / ZIZI / 孳々 / 羊歯 / しな / シバタリョウ / シマ・シンヤ / しまむらひかり / 驟々みそばた / JUN INAGAW

A / 白駒マル / しろさめ / SG / 涼 / すり餌 / sekuda / 瀬戸すばる / 姐川 / そとこ / SOLANI / 竹田明日香 / tabi / 玉川真吾 / tamimoon / 田村結衣 / 192 / TVCHANY / Toy(e) / トーマ / とろろとろろ / NAKAKI PANTZ / 中島ミドリ / 中野カヲル / なで肩 / 南條沙歩 / nico ito / ニシイズミユカ / 西本マキ / ぬごですが。 / 沼田ゾンビ!? / ねこぽた。 / 猫目トヲル / ノーコピーライトガール / 野ノ宮いと / 芳賀あきな / はくいきしろい / はなぶ

し / hmng / はむねずこ / はらわたちゅん子 / potg / 日菜乃 / びびぽ / 100年 / ひるね坊 / 藤岡詩織 / Bekuko / HOJI / まかろんK / mashu / mano mouth / marumoru / 水視ずみ / みなく / MILTZ / むめな / めめんち / もりまちこ / 森田ぽも / MON / やきぶた / 八館ななこ / 柳すえ / ユア / ゆどうふ / らすく / rika / りたお / リック / Little Thunder / るんるん / ろ樹 / 若林 萌 / WAKICO / 緜 / WAN_TAN  

ai字幕生成進入發燒排行的影片

台灣日語學習者視聽VTuber動畫與日語能力成長的關聯性―以日語聽解能力為中心

為了解決ai字幕生成的問題，作者朱秀君 這樣論述：

　　本研究以VTuber的動畫為教材，針對日文系的碩士班及大學部學生11人進行了實驗。VTuber為日本近年的流行文化之一。雖然近年來將日本動畫作為教材的研究數量不少，但針對VTuber動畫的研究卻很少。於是本研究決定採用VTuber動畫為研究主題。首先，為了瞭解VTuber的現狀，本研究會先研究VTuber近年的演變歷史與實況內容，並將VTuber動畫與其他媒體進行比較。然後再選擇20部VTuber的動畫製成學習單，並在實驗中使用。　　實驗結果將實驗協力者分位上位群及下位群兩組進行分析。兩組採用的聽力策略雖有許多相似之處，但主要的差別是對於實驗的積極度。會影響積極度的要素之一為是否對日本流

行文化有興趣等要素。如果將來要使用VTuber的動畫作為課堂教材的話，需要將動畫時間縮短到30分鐘以內。此外，要讓學習者容易接受的話，選擇的動畫内容也是以單純的遊戲為佳。然而VTuber的動畫作為日語聽力學習媒介是屬於難度較高的選擇，需要考慮班級整體狀況，如果無法聽取動畫內容的學習者較多時，需要避免此教材的連續使用。

NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫

為了解決ai字幕生成的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：

NLP大神RNN網路► ► ►Python原始程式碼手把手帶你寫！ 　　在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 　　．．． 　　[ 最精實的專案實作！ ] 　　本書包含20個與NLP相關的主題＋大型專案實作，透過專案的實作講解原理，需要有一定的Python及神經網路基本概念，是已經了解AI基本入門的讀者再進階深入的一本絕妙好書。快跟著本書各大主題累積自己的NLP專案實作能力，成為一個能夠開發各種NLP資訊系統的大神吧

！ 　　．．． 　　[ 本書重點 ] 　　★　以Python、TensorFlow實作中文自然語言處理，使用維基百科及網路語料庫 　　★　以LSTM為基礎的影評 / 語音 / 文字情感分析實作 / 股票預測 / 影評分析 　　★　根據圖型產生古詩詞的模型實作 　　★　歌曲人聲分離製作 　　★　以Image Caption為基礎的英文學習 　　★　智慧聊天機器人 　　★　Rap歌詞自動產生器、AI作曲器 　　★　人臉辨識及人臉自動表情包產生器 　　★　自動幫你的作文評分 　　★　視訊自動字幕產生器 　　★　AI機器翻譯、LSTM機器翻譯及注意力機制 　　★　COCO資料集的自動圖型描述  

基於職業技能和教育視訊之學習內容生成與總結方法

為了解決ai字幕生成的問題，作者佳樂恩 這樣論述：

資訊與通信科技（ICT）領域產業的需要的知識技能大量增加。由於資訊產業工作的內容廣泛，若要教導學生全面的技能使之可以用於各種不同產業的工作是不太可能的。學生在大學所學的課程內容與產業需求也就存在著落差的議題，因此，我們提出此學習內容推薦系統（LCRec），讓學生可以依據工作需要的技能去媒合課程內容。本研究的第一個目的是提供一個整合IT相關工作所需技能、維基百科、2013年計算機科學課程單元 （CS2013）的技能手冊。我們透過公開的求職網站進行產業需求的調查，調查結果也可以讓大學有效的暸解產業所需的技能，並進一步去強化相關技能課程的學習內容。我們透過專家學者及學生對我們提出的學習內容推薦系統

（LCRec）實用性進行實驗並分析回饋結果。研究結果表明，本系統可以有效的減少大學與產業間的學用落差（即學習內容不足）現今學習的內容的來源不只僅是書籍，還包含視頻、部落格、網頁等。值得注意的是教育視頻已是人們獲取新知的重要媒體。然而許多視頻都缺少內容的描述。 本研究的第二目標為，提出一自動字幕摘要機制。基於多重注意力機制，透過卷積神經網絡 (CNN) 和雙向長短期記憶 (Bi-LSTM) 神經網絡之混和模型，推測句子的關鍵信息。在實驗階段中，文檔中的每個字幕句子，都被分配到一個顯著分數，並依據句子之特徵及其對應之分數作訓練學習，進而產生視頻摘要。此外，本研究於實驗階段，蒐集DUC2002 和

CNN/Daily Mail文本文檔數據集並進行訓練，測試我們模型的性能。由 ROUGE 度量來評估生成的摘要，取得 95% 的置信區間之實驗結果可以明顯發現，我們的模型在 ROUGE-1、ROUGE-2 和 ROUGE-L 分數上優於其他先進的模型