直接投资子公司投资业务规则-中国证券业协会

目錄壹、計畫名稱71貳、執行單位71參、執行期間71肆、課程名稱/原授課教師71伍、協同教學成果72737協同教師侯雯娟7275協同教師葉彥伯76712協同教師馮紀明713737附錄協同教學意見調查表辦理情形與執行成效說明教學卓越成果報告壹、計畫名稱協同教學貳、執行單位數位多媒體設計學系參、執行期間101學年度第1學期（101/9102/1）肆、課程名稱/原授課教師一、數位多媒體專題2D動畫組/黃俊榮伍、協同教學成果協同教師侯雯娟一、基本資料協同教學課程數位多媒體專題授課學制大學部協同教師姓名侯雯娟協同教師現職WALTDISNEYTVANIMATION的PHINEASFERB電視影集原畫指導協同教師學歷實踐大學主要經歷畢業後即進入宏廣，至今已30年，其中5年動畫師，10年原畫師，15年原畫指導，合作過的公司有DISNEY、WARNERBROS、UNIVERSAL，目前正在做的是DISNEY的飛哥與小佛PHINEASE因此在圖77就可將其標記成NEW0表73對AADCCDD使用可適性霍夫曼編碼時，所指定的初始編碼圖77對字串AADCCDD作可適性霍夫曼編碼圖77對字串AADCCDD作可適性霍夫曼編碼（續）表74被送進解碼器的符元和字碼的序列過程中，很重要的是必須要注意那些字碼經常會改變的符元舉例來說，在收到AADCDD後，D這個字元已經取代A變成最常出現的符元，因此它所對應字碼就從101變成0在本書網站上壓縮網頁SQUEEZEPAGE提供了JAVAAPPLET版本的可適性霍夫曼編碼無失真影像壓縮影像上的差動式編碼策略給定一張影像IX,Y，透過簡單的差動式運算我們就可以定義差動影像DX,Y為另一個方式是用二維離散版本的拉普拉斯運算LAPLACIANOPERATOR來定義差動影像DX,Y,1,IIY,4,1,1,DXYIIIIXYIXY由於一般影像I中存在空間冗餘性，故差異影像D中的色階分布範圍會較窄，也因此具有較小的熵，如圖79所示圖79原始影像和微分影像DERIVATIVEIMAGE的分布A,B原來的灰階影像與其偏微分的影像；C,D原始影像和微分影像的色階分布圖，這張經常被使用的原圖被稱為芭柏BARB無失真JPEG無失真JPEGJPEG影像壓縮中的特例具有預測性的方法1建立差動預測預測器會拼湊目前被預測點X鄰近三個像素的值當作現在被預測點的值，就像在圖710所示，而預測器可以使用在表76所列的七種方式其中之一2編碼編碼器會比較預測值和X的實際值，根據之間的差值用任何我們曾提過的無失真壓縮技術，像是霍夫曼方式來作編碼圖710在無失真JPEG中，被預測者的相鄰像素注意於編碼/解碼的流程中，在解碼端若欲預測某點，則之前必須注意到對於該點的A,B,C這些位置上的點都必須是已經解碼出來的表76無失真JPEG的預測器表77JPEG非失真壓縮與其他非失真壓縮程式的比較失真量測三種最常用於影像壓縮的方法分別為均方差（MSE），S2其中，及N分別為原始資料串、解壓縮後的資料串及資料串的長度。訊雜比（SNR），單位為單位分貝（DB）其中為原始資料串的平均值的平方而為MSE值峰值訊號與雜訊比（PSNR）位元率失真定理提供一個研究位元率及失真程度間抉擇的架構圖81典型的位元率失真度函數量化精簡輸出值的個數至一個小得多的集合中是有損失壓縮法中，造成損失的主要原因三種不同的量化型式均勻中升（MIDRISE）及中含（MIDTREAD）量化器非均勻壓展（COMPANDED）量化器向量量化NXY210LOGXDSNR210LPEAKDXPS均勻純量量化一個均勻純量量化器將輸入值的範圍分成等大的區間，但在最外側的兩個區間的大小可能與其他的不同。每個區間所對應的輸出值或重建值則取為此區間的中間值每個區間的長度稱為步階大小，記為D均勻量化器有兩種型式中昇型量化器有偶數個輸出等級中含型量化器有奇數個輸出等級，其中之一為0（參考圖82）在D1時，我們可以簡單的得到這兩種量化器的輸出值如下M階量化器的效能令BB0,B1,BM為一組決策邊界，而YY1,Y2,YM為重建值或輸出值。假設輸入資料平均分布在XMAX,XMAX之間。量化器的位元率為圖82均勻純量量化器A中昇型；B中含型5MIDRSEQX0ITREA2LOGR均勻分布來源的量化錯誤細緻失真對於有限範圍的輸入值，由量化器所造成的量化誤差以下對細緻失真情形做完整描述，對一個中昇型量化器來說，其決策邊界BI，即為I1D,ID，I1M/2，涵蓋資料X的正值部份（而另外一半則涵蓋相等大小的負值範圍）若僅討論正值的情況，輸出值YI為IDD/2，I1M/2。因此，整體失真程度即為正值資料失真程度的兩倍，亦即因為量化重建值YI為每個區間的中點，量化錯誤範圍在之間。圖83為一個均勻分佈的來源所造成的量化錯誤。圖83均勻分佈資料來源的量化錯誤圖84壓展量化壓展量化是非線性量化如上所示，壓展量化器包含壓縮器函數G、均勻量化器及擴展器函數G1三部分最常被使用的兩個壓展量化器為M律與A律量化器221MAX1MIGRANIDXDX,2向量量化（VQ）在SHANNON的消息理論研究裡，其中一個基本的構想為，對任何壓縮系統，若它處理的對象是向量或一群樣本，而非各別的符號或樣本，其壓縮效能將會更好將數個連續的樣本連接成單一向量，我們可以組成輸入樣本的向量不若純量量化中將一維空間中某區間內的值，以一個重建值來代表，在向量量化中，則將N維空間中，位於某一區域內的所有向量以一個N維的碼向量加以表示碼向量的集合即組成量化器中的碼簿圖85基本的向量量化程序以小波為基礎的編碼針對壓縮目的，小波轉換是將輸入訊號分解成較易於處理、具有特殊含義，或其中某些部份可被濾除的分量組合藉由這些分量，我們要能很接近地重建原訊號小波轉換的基底函數在空間及頻率域中均具有區域性小波轉換可以分為兩種型式連續小波轉換（CWT）及離散小波轉換（DWT）連續小波轉換一般來說，一個小波函數YTL2R，其平均值應為0，即0D另外一種說明方式則是YT的第0階動差M0為零。第P階動差的定義如下函數Y被正規化成並以T0的鄰近地區為其中心。經由增縮及平移小波母函數Y，我們可以得到一個小波函數的家族，如下函數FL2R在時間U及尺度S的連續小波轉換（CWT）定義如下連續小波的反轉換公式為其中而為的傅立葉轉換結果離散小波轉換離散小波也是由一個小波母函數所形成，但其尺度及平移步階都是離散的。在多重解析度分析的架構下，DWT連接了連續時間域的小波及離散時間域的濾波堆可以證明小波函數Y的增縮及平移後所成的函數家族是一組L2R的正則基底小波域的多重解析度分析對特定的任務，多重解析度分析提供了一個工具來調整訊號的解析度至僅具適當細節的程度在接著的更粗糙的尺度中，此概略分量再被遞迴地分解為粗糙及細節部份小波函數T是用來描述資訊中細微部份的特徵。而平均資訊則利PPD,1STUT,SUFFTDTW2011,TFTFSDSCS20D2,12JJNJJNZTT用一種小波母函數的對偶，稱為尺度函數（SCALINGFUNCTION）T者，來做其形式上的描述小波的架構方式會使位於解析度2J的概略部份，包含所有用來計算下一個更粗糙解析度2J1的概略部份所需的資訊尺度函數必須滿足所謂的擴張方程式（DILATIONEQUATION）在較粗糙層中，其小波也可以利用平移的尺度函數之和來表示向量H0N及H1N稱為低通及高通分析濾波器，為了重建原始輸入，我們需要有一個逆運算。反向的濾波器稱為合成濾波器一維二值小波轉換的方塊圖圖86一維二值小波轉換的方塊圖小波轉換的例子若給定以下輸入序列考慮一個將原序列中，兩相鄰元素以其兩兩平均XN1,I及差值DN1,I來取代的轉換方式，其轉換公式定義如下0NZTHTN12NZTT0HN,10325692175NIX,2,11,NIIIX,2,11,NIIID請注意，平均及差值計算僅被套用於輸入序列中，第一個數的索引值為偶數（包括0）的相鄰兩數，因此，集合XN1,I及DN1,I中的元素即為原序列元素個數的一半可以將XN1,I及DN1,I這兩個序列相連接，組成一個長度與原輸入序列相等的新序列。因此，結果序列即為此序列確實與輸入序列擁有相同個數的元素此轉換並不會增加資料量因為以上序列的前一半含有由原序列所得的平均，我們可以將其視為原訊號的粗糙逼近結果。序列的後一半可以視為前一半的細節或逼近誤差很容易就可以確認，原序列可以由轉換後的序列利用以下關係來重建此轉換即為離散HAAR小波轉換圖87HAAR小波轉換A尺度函數；B小波函數1,521504NII,21,1,NIINIXD圖88二維HAAR小波轉換的輸入影像A像素值；B其88影像圖89二維HAAR小波轉換的中間輸入圖810二維HAAR小波轉換的第一層輸出圖811小波轉換的一個簡單圖示圖812小波轉換的一個簡單圖示雙正交小波對正交小波而言，正轉換及其反轉換彼此互為轉置，而分析濾波器與合成濾波器相同若不具正交性，分析及合成的小波稱為雙正交，此為一較寬鬆的條件。在此情況下，合成濾波器與分析濾波器並不相同。我們將其記為及要明確描述一個雙正交小波轉換，我們需要H0N及表82正交小波濾波器0HN1HN0011NH表83雙正交小波濾波器二維小波轉換對於一張N乘N的影像，二維DWT的進行方式如下計算影像的每一列與H0N及H1N的疊積，捨棄所得陣列中編號為奇數的各行，並將結果連接起來組成一個轉換後的列。在所有的橫列都轉換完成後，計算所得結果中的每一行與與H0N及H1N的疊積，再一次地，捨棄所得陣列中編號為奇數的各列，並將結果連接起來經過以上兩個步驟，DWT的一個階段就完成了。如圖819A所示，現在轉換後的影像包含了LL、LH、HL及HH四個子頻帶，它們分別代表了低頻低頻、低頻高頻等LL子頻帶可以進一步加以分解以產生下一層分解結果。此一過程可以一直持續至完成期望的分解層數為止圖819二維離散小波轉換A一階轉換；B二階轉換二維小波轉換的例子輸入影像是一張做降取樣後的LENA影像。輸入影像的大小是1616。在本例中所使用的濾波器是ANTONINI9/7濾波器組圖820LENAA128128之原圖；B降取樣後的1616圖形將輸入影像以數值表示即為I00X,Y首先，我們必須計算分析及合成高通濾波器計算第一列與H0N及H1N的疊積，並捨棄計算結果中其索引為奇數編號的值。這兩個運算的結果為1065,41,08,7,0418,0653823537,HN00,245671834728160I13,0,5,6,將所得的係數相接，形成轉換後的輸出列。轉換後的影像的第一列為245,156,171,183,184,173,228,160,30,3,0,7,5,16,3,16對其餘的列，繼續相同的過程計算完所有的列後即可獲得以下的結果I11X,Y繼繼將濾波器套用在上面的結果影像中行的部份。與處理每列的情況相同，套用H0N及H1N到每一行上，並捨棄結果中其索引為奇數編號者將以上結果連接成一個單獨的行，並對其餘的行也使用相同程序I12X,Y如此即完成一個階段的離散小波轉換。使用相同的轉換程序，來處理I12X,Y左上方的88DC影像，我們即可完成下一個轉換階段。經兩階段轉換後的影像為10,2358026954026153TI173THNI22X,Y圖821HAAR小波分解四、課堂剪影照片一【上課實景】照片二【講解影片內容】附錄1011協同教學意見調查表課程名稱數媒專題授課教師黃俊榮老師協同教師侯雯娟導演共1名一、滿意度量化統計問項題目平均滿意度1我認為課程進度與協同教學時間安排得宜恰當422我認為協同教學內容充實精彩，對課程學習有正向提升483我認為協同教學有助於了解職場生態，提升自我競爭力494協同教學授課很符合我的需求465協同教學授課的整體內容讓我感到滿意476我希望下次能再安排與課程相關之協同教學授課48二、學生意見質化資料1協同教學授課最讓我感興趣的地方是業界的審視標準和大學裡的標準有很大的落差。動作的指導與講解。業界生態的實際應用。2協同教學授課讓我最有收穫的內容知道業界的標準和需要的能力。學到很多動畫的基本原理，像是很基本卻重要的時間。職場生態與職場水平與自己能力的差異。3協同教學授課對我最大的影響是我愛上2D動畫了。從這堂課學到了跟本科系相關聯的東西，很珍貴。對於我專題的幫助良多，修正及指導錯誤。4其他意見與建議希望學校以後多請業界有相關經驗的老師。希望下次可以注意開課時間，大三才上已經來不及了大一就該請侯雯娟導演跟謝偉老師。拜託多開幾堂這種課。附錄1011協同教學意見調查表課程名稱科技與藝術授課教師賀俊智協同教師葉彥伯共1名一、滿意度量化統計問項題目平均滿意度1我認為課程進度與協同教學時間安排得宜恰當382我認為協同教學內容充實精彩，對課程學習有正向提升373我認為協同教學有助於了解職場生態，提升自我競爭力374協同教學授課很符合我的需求365協同教學授課的整體內容讓我感到滿意386我希望下次能再安排與課程相關之協同教學授課38二、學生意見質化資料1協同教學授課最讓我感興趣的地方是使用的軟體及裝置的應用工具介紹與零件介紹作品分享影片看了許多科技藝術的作品做的東西很有趣老師的經驗分享動手組裝電路VVVV老師是業界的人士關於一些創意作品的介紹協同老師教很多東西和之後上課的東西根本不一樣,不明白期中前到應做那個要幹嘛其實我對科技藝術沒興趣接觸到不同的領域ARDUINO實際操作,製作裝置專業的方面讓我們獲益良多新軟體的認識業界老師懂很多特別的互動方式呈現利用週遭事物來作裝置2協同教學授課讓我最有收穫的內容VVVV軟體名稱簡易程式教學鍵盤電路板學到很多有介紹其他不知道的科技藝術科技藝術的相關作品分享互動藝術教會我可以自己銜接麵包版ARDUINO介紹業界實況焊接小物品ARDUINO以及開關運用實際操作,製作裝置簡單好用的VVVV軟體和認識買相關材料的店家認識科技藝術使用可做出許多互動反應的軟體利用週遭事物來作裝置3協同教學授課對我最大的影響是對科技藝術有不一樣的看法初步了解科技藝術對每個同學的提報都很重視的願意花上甚至比提報時數更長的時間給予建議鍵盤電路板有實體操作,不再是個觀眾了解現在最新的互動裝置更深入的了解科技藝術了解科技藝術讓我對這們課有恐懼VVVV對互動裝置的多接觸與了解了解到製做科技藝術的辛苦認識科技藝術認識許多特別的互動方式利用週遭事物來作裝置4其他意見與建議第一次上課能說明全部的課程內容大家到前面看時因為太多人所以站後面看不到GOOD普通的協同教學不是協同一結束就會寫問卷怎麼期末才寫感覺教學內容有頭無尾,上完了沒什麼成就感再教一些實際運用需要更多的實際運用課程應和現在的相同,VVVV之前匯了一半突然寫程式的目的是什麼搞得好複雜授課認真材料有點貴協同老師授課本身並無問題,但課程內容實際的應用性不高老師很棒附錄1011協同教學意見調查表課程名稱影像處理授課教師徐道義老師協同教師馮紀明老師共1名一、滿意度量化統計問項題目平均滿意度1我認為課程進度與協同教學時間安排得宜恰當402我認為協同教學內容充實精彩，對課程學習有正向提升423我認為協同教學有助於了解職場生態，提升自我競爭力394協同教學授課很符合我的需求385協同教學授課的整體內容讓我感到滿意436我希望下次能再安排與課程相關之協同教學授課441學生意見質化資料1協同教學授課最讓我感興趣的地方是老師教授的人生