電視與新媒體新聞製作實務

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書名：電視與新媒體新聞製作實務 作者：許志明 / 沈建宏 出版社：五南 出版日期：2019/02/01 ISBN：9789577632401 內容簡介 　　本書內容結合電視和新媒體新聞之產製，作者許志明及沈建宏，現職皆為新聞實務界總監，具有多年的電視和新媒體新聞操作經驗。前半部「電視新聞製作實務」，詳實介紹電視新聞頻道組織、電視新聞產製流程、新聞稿寫作方法、影像剪輯後製原則，並觸及新聞法律、新聞節目史、傳播管理和新聞職場學等領域。後半部「新媒體新聞操作實務」，作者首次公開經營社群媒體新聞五年來的寶貴實戰經驗，同時也探討國內、外新媒體未來發展趨勢。兼顧電視新聞與社群媒體新聞產製實務，並且提供具體案例示範，成為本書最大特色！ 目錄 開場白 PART 1 電視新聞製作實務 第一篇 電視新聞基礎篇 第1章 電視新聞產業介紹 第2章 電視新聞部門組織介紹 第3章 電視新聞製作人 第4章 電視新聞訊息來源及種類 第5章 感官主義和社會責任 第二篇 電視新聞實務篇 第6章 電視新聞文稿 第7章 電視新聞採訪 第8章 電視新聞攝影 第9章 電視新聞專題製作 第三篇 電視新聞實戰篇 第四篇 電視新聞記者的故事 PART 2 新媒體新聞製作實務 第1章 「新媒體」與「舊媒體」的快速演進史 第2章 新聞網站和社群霸主的共生關係 第3章 點字成金的眼球大戰 第4章 FB演算法及影片病毒式散布 第5章 灑豆成兵的互動戰略 第6章 新媒體直播與節目 第7章 新媒體工作者素描 第8章 新媒體國際發展趨勢

邊緣AI－使用NVIDIA Jetson Orin Nano開發具備深度學習、電腦視覺與生成式AI功能的ROS2機器人 (1版)

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【簡介】 內容簡介:★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★ ★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦，最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍！【Jetson Orin Nano Super】NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡！【加速運算】NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦，搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術，實現掌上高速運算的承諾。【立體機器視覺】整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機，讓機器人擁有清晰的空間感知能力。【ROS2 作業系統】機器人智慧全面升級，輕鬆實現各種自動化任務。【生成式 AI 應用】在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型，讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛！ 【目錄】 章節說明:第 1 章 單板電腦與邊緣運算1.1 邊緣運算裝置1.2 單板電腦1.3 NVIDIA 線上資源1.4 NVIDIA Jetson 家族1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱1.6 總結第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗2.1 Jetson Orin Nano 開機！2.2 基礎系統操作2.3 Jetson Orin Nano Super2.4 總結第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包3.3 總結第 4 章 整合深度視覺4.1 Intel RealSense 景深攝影機4.2 ZED 景深攝影機4.3 總結第 5 章 ROS2 機器人作業系統5.1 ROS / ROS25.2 NVIDIA Issac ROS5.3 安裝 ROS25.4 RK ROS2 移動平台5.5 ROS2 基本節點5.6 AI 節點5.7 進階應用5.8 總結第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置6.1 淺談生成式 AI6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab6.3 總結

電腦視覺與深度學習 (1版)

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【簡介】 　　這本書引導讀者從廣闊的人工智慧來到深度學習的核心概念，深化對機器學習的理解，並揭示電腦視覺如何利用機器學習來模仿和擴展人類的視覺能力。深度學習顯著提升了電腦視覺技術的效能，而成功的電腦視覺案例又進一步推進深度學習領域的發展，形成一個良性循環。 　　書中不僅提供扎實的理論基礎，更搭配豐富實用的範例，這些範例都是用強大且被廣泛運用的 Python 程式語言編寫。透過這些範例，讀者能更直觀地掌握書中所述的概念，並將理論付諸實踐。 　　本書特別為對影像處理與電腦視覺懷抱熱情的讀者而設計，無論是大學部或研究所的學生，或是渴望自學精進的其他族群，都能從中獲益良多。 【目錄】 1 簡　介 2 實現電腦視覺的軟體平台 3 電腦視覺的影像基礎 4 鄰域處理 5 影像轉換 6 影像增強 7 影像復原 8 影像分割 9 影像辨識 10 深度學習的歷史與演進 11 重要電腦視覺任務實現一：光學字元辨識 12 重要電腦視覺任務實現二：影像分類 13 重要電腦視覺任務實現三：物件偵測 14 重要電腦視覺任務實現四：語意與實例分割 15 重要電腦視覺任務實現五：物件追蹤 16 重要電腦視覺任務實現六：姿態估測 17 重要電腦視覺任務實現七：人臉辨識 18 真實世界電腦視覺的考量與省思 參考文獻 彩色圖片