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伸 港 名人的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦川端康成寫的 川端康成掌中小說集2 掌の小説 和川端康成的 川端康成掌中小說集1 掌の小説都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自聯合文學 和聯合文學所出版 。

吳鳳科技大學 應用數位媒體系 翁富美所指導 張淑貞的 應用虛擬實境技術於廟宇文化導覽 探討心流體驗與旅遊意願研究 (2021),提出伸 港 名人關鍵因素是什麼,來自於虛擬實境、廟宇文化、城隍廟、體驗、心流體驗、旅遊意願。

而第二篇論文長庚大學 資訊工程學系 呂仁園所指導 劉祈宏的 以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換 (2021),提出因為有 語音轉換、語音辨識、台語、文化保留、多目標轉換、跨語言轉換、樂聲分離的重點而找出了 伸 港 名人的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了伸 港 名人,大家也想知道這些:

川端康成掌中小說集2 掌の小説

為了解決伸 港 名人的問題,作者川端康成 這樣論述:

魔術師之花──了解川端文學必讀之作   《掌中小說》是川端康成的極短篇小說合集,從他的青年時代,一直創作到晚年,計有一百二十多篇作品。本書分為1、2冊,共收錄一百一十四篇。這些小說篇幅精鍊,構思精巧,點到為止卻韻味深長。彷彿一張張素描,將人們的生老病死、內心世界逐一定格,望見那些愛戀、幸福、幻想、痛苦與絕望的瞬間。   研究川端文學的學者長谷川泉說:「打開川端文學之門的鑰匙,不是《伊豆的舞孃》,而是《掌中小說》。」川端的文學成就,是先經過掌中小說的奠基、醞釀、發酵而成。極短篇小說的創作要求,也比短篇小說更嚴格,川端在有限的篇幅裡,創造出題材豐富,形式多元的作品,猶如掌中的萬花筒,見其深

厚的功力。   川端康成:「我的著作中,最懷念、最喜歡,現在還想送許多人的,其實是這些掌中小說。這些作品大半是二十幾歲寫的。許多文學家年輕時寫詩,我則是寫掌中小說代替寫詩。」

伸 港 名人進入發燒排行的影片

近年醫學界針對「久坐族」進行很多研究,結果顯示「久坐」對健康帶來各種問題,簡單如腰痠背痛,已經成為「久坐族」的通病,有些歐美公司已經開始推廣站坐交替工作,希望促進血液循環,減少「久坐」帶來的影響,不過香港從事寫字樓工作,仍然以「久坐」居多,體適能教練陳苡琪針對寫字樓工作的人士,設計四式拉伸運動,紓緩因「久坐」出現的腰背痛問題。
全文:https://bit.ly/35zQRGI

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應用虛擬實境技術於廟宇文化導覽 探討心流體驗與旅遊意願研究

為了解決伸 港 名人的問題,作者張淑貞 這樣論述:

通常民眾前往寺廟參訪或祈福,大多是基於信仰上的精神寄託,以闔家平安、事業順遂、心想事成為所祈求願望。今日網際網路科技發達及數位媒體進步與智慧型手機的普及化,鑑於古蹟廟宇文化的保存與推廣其導覽形式常侷限於一般傳統方式,多以實地導覽進行參訪活動,希期加強轉型改以使用多媒體數位化的導覽方式來進行,實務上多媒體的應用方式有多種類型,如影像、圖片、聲音等素材。其應用在廟宇文化的導覽上,沉浸互動性議題也逐漸受到了重視,也是推廣廟宇文化導覽發展的新趨勢。本研究是以智慧型手機進行體驗VR製作的導覽APP以沉浸式與互動性做為研究主軸,探討沉浸互動的程度及結果,並以某科大的大學生作為研究的對象在體驗虛擬實境AP

P進行導覽後的心流體驗與會前往城隍廟參訪的旅遊意願。最後再依據本研究所做的相關SPSS統計分析研究結論提出各項建議,使其能成為在保存與推廣國定古蹟廟宇文化未來探討相關議題之參考。

川端康成掌中小說集1 掌の小説

為了解決伸 港 名人的問題,作者川端康成 這樣論述:

魔術師之花──了解川端文學必讀之作   《掌中小說》是川端康成的極短篇小說合集,從他的青年時代,一直創作到晚年,計有一百二十多篇作品。本書分為1、2冊,共收錄一百一十四篇。這些小說篇幅精鍊,構思精巧,點到為止卻韻味深長。彷彿一張張素描,將人們的生老病死、內心世界逐一定格,望見那些愛戀、幸福、幻想、痛苦與絕望的瞬間。   研究川端文學的學者長谷川泉說:「打開川端文學之門的鑰匙,不是《伊豆的舞孃》,而是《掌中小說》。」川端的文學成就,是先經過掌中小說的奠基、醞釀、發酵而成。極短篇小說的創作要求,也比短篇小說更嚴格,川端在有限的篇幅裡,創造出題材豐富,形式多元的作品,猶如掌中的萬花筒,見其深

厚的功力。   川端康成:「我的著作中,最懷念、最喜歡,現在還想送許多人的,其實是這些掌中小說。這些作品大半是二十幾歲寫的。許多文學家年輕時寫詩,我則是寫掌中小說代替寫詩。」

以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換

為了解決伸 港 名人的問題,作者劉祈宏 這樣論述:

本論文透過延伸前人研究[1],使用文字不相關的非平行語料將語音轉換應用至多目標上,可將語音分離出文字內容與語者資訊。並藉由生成對抗式訓練,使得轉換之聲音更加自然。藉由本實驗室收集的台語語料,並結合公開語料集VCTK Corpus[2]同時混合訓練,以達成單一模型多語言跨語者之語音轉換。透過此技術收集知名人士的聲音,其可能在公開場合上鮮少或不曾公開發表過台語演說,藉由本研究的成果,我們可以將一般人的台語演講,轉換成此【目標語者】的聲音。藉由大家熟悉的聲音,增加台灣的年輕人對使用臺語的意願。在實驗設計與評估上,也分別從不同面向探討。在實驗的部分,我們從不同人數的訓練,資料片段長度的選擇以及單一性

別進行探討,在評估方面,我們分別使用主觀評估與客觀評估,分別採用平均評價計分(Mean Opinion Score, MOS),以及梅爾倒譜失真度(Mel-cepstral distortion, MCD)作為衡量標準,兩者皆顯示藉由生成對抗式訓練之模型有較好的結果。同時我們也使用Spleeter[3],將歌唱類聲音進行樂音分離,進行樂音分離後使用本文之模型進行語音轉換,並可取得初步之效果。此外,我們也時實現一個基於卷積神經網路之台語關鍵詞辨識,能夠辨識約30字詞。