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拓展台灣數位典藏計畫 / 陳秀華
科技的進步,讓攝影機品質與功能日新月異。從過去類比錄製方式,轉變成數位攝影,價格也不再只是少數人才能負擔,因此越來越多人利用這樣的設備,來記錄生活的點點滴滴;加上網路科技迅速發展,許多相關領域的開發人員,趁著這股潮流,建置可發佈影片內容的網路平台,但這些平台大多在影音檔案大小、或片長上,做不等的限制,此時,這套「ExtraPlayer」(http://alumni.nctu.edu.tw/~sinner/software/detail/ExtraPlayer.htm )便可將影音檔案作簡單的編輯,以符合不同平台的規範,讓你輕而易舉於網路世界裡秀出自己。
這軟體除可進行檔案管理及影音播放外,在工具列【執行】項目下,主要有三個功能:
一、 影音處理
將影音檔拖曳至主清單視窗裡,執行播放後,於播放視窗上標記欲裁剪或分割的起始範圍,回到主清單選擇【執行】項目下的「影音分割」、「影音裁剪」,你要的片段便很容易的轉存新檔案使用。且在「影音轉檔」部分,還能將不同影音格式相互的轉換,像是影片格式的AVI、MPG、WMV、DAT、RM,以及聲音格式的MP3、MP4、WAV、WMA、RA等,這套軟體都可輕易的轉存成另一種檔案格式(先決條件是電腦中需有相對應的影音解碼程式)。
影片裁剪操作畫面
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內容發展分項計畫 / 李佩瑛
(圖一)IBM的Watson與友人
如同NOKIA廣告的標語「Connecting People」(中文譯:科技始於人性),機器翻譯也是從這樣的概念萌芽。由於時屆美國與蘇聯的冷戰時期,雙方雖然軍事方面沒有全面衝突,但在科技領域仍暗中較勁,於是解讀蘇聯的活動與技術文件成為美國政治圈相當重要的課題。MT也就由一般去除語言障礙目的轉為軍事優先考量。
在1953年艾森豪(Dwight D. Eisenhower, 1953-1961)上任之後,由私人翻譯Leon Dostert主導關於翻譯方面的事務,也曾經於中情局(Central Intelligence Agency)服務,他曾被邀請至喬治城大學設置語言與語言學機構,替政府訓練語言學以及翻譯相關人才。他在參加1952年於麻省理工舉辦的第一次MT會議之後,由原本對機器翻譯的存疑轉為熱衷,積極想實現與展現機器翻譯的可能性,他找來舊識、同時也是IBM的創辦人Thomas J. Watson一同展開跨機構合作。(圖一)
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內容發展分項計畫/高芷彤
一位擊敗微軟,成為世界最大軟體企業,是全球第二大軟體企業甲骨文總裁賴里‧艾利森,談到,現在不再是個人電腦的時代,也非作業系統的時代,而是資訊時代,提出在資訊時代的網路世界中,內容決定一切。那麼在龐大的網際網路中,是否存有網站是提供各網站的排名,藉由排名機制將全球網站進行排名找出各自差異性,提供使用者或是經營者進行決策的參考或依據的服務呢?
1996年Brewster Kahle及Bruce Gilliat的Alexa開啟了全球網站排名的企圖心,公佈排名數據背後的「運算機制」、「衡量指標」、「取樣人數」、…等皆面臨考驗。在此同時如何認清數據背後的意義才是避免真正陷入排名制約的窘境。
誰是Alexa.Internet
由Brewster Kahle及Bruce Gilliat於美國創建Alexa,於1999年被Amazon.com併購為旗下子公司。Alexa網站主要分析提供各種網站的相關資訊,以其Alexa.的網站排名聞名。Alexa預設透過Alexa Toolbar,收集用戶的上網資訊,統計分析網站流量之相關資訊。
Alexa之簡史
1. 1996年4月「草創期」
Brewster Kahle及Bruce Gilliat於美國所創建,最初以「讓使用者在分享網路資源的同時,也能積極參與網路資源的組織」為目的,也就是說使用者瀏覽網站的同時,其瀏覽記錄對於網路資源組織是有所貢獻的。例如用戶下載Alexa Toolbar來紀錄瀏覽歷程,Alexa匯整後對瀏覽某特定網站的流量進行統計和分析發布全球網站排名,對於Alexa是有直接的數據貢獻。
2. 1997年7月「軟體開發-Alexa Toolbar」
藉由使用者下載Alexa Toolba紀錄使用者瀏覽每個Web頁面,以一串代碼回報給Alexa進行整合。此軟體除排名外,還提供英文搜尋引擎、阻止彈跳廣告視窗、顯示網站相關連結建、查看歷史檔案等功能。
3. 1999年4月「併購-Amazon.com」
被美國Amazon.com收購,成為Amazon的全資子公司。
4. 2000年5月「加入合作夥伴-Google」
藉Google本身Web爬行技術以及自己的爬行器,Alexa建構了一個龐大的資料庫,目前至少已經抓取400億的URL,數量足足超過Google等搜尋引擎。
5. 2005年12月「垂直查詢-APIs」
Alexa系統透過廠商提供的webservice(運用在.Net 上給不同的系統間溝通用(微軟專屬)與APIs程式(可以運用在不同的OS 上給不同的系統間溝通(不限定微軟)),用來開啟展延搜尋索引與網頁爬行功能。也就是說,這些建構垂直式搜尋引擎可以運用在Alexa本身的伺服器或者其他地方,除Alexa之外其他網站也可使用。
6. 2006年4月「更換合作夥伴-Microsoft Windows」
捨棄合作長達五年多的Google的檢索技術,Amazon改採微軟的Live Search技術。
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內容發展分項計畫 林彥宏 2006/07/17
一、前言:為什麼要評估
評估是有系統地收集各種類型、格式的資料,並進行綜合的過程,以表現計畫的價值和效益。更重要的是,藉由資料系統性的分析及評價,能提供予評估對象回饋的建議。因此評估並非僅是一種「結果」,亦是計畫決策過程當中,非常重要的一環。
數位典藏國家型科技計畫執行至今已進入第五年,但截至目前為止,計畫中對於數位典藏內容仍未有一套可操作的評估標準,對於每季甚或每年的管考資料中,著眼於數位典藏內容的部分,仍以「數量」為最重要的考量,但產出「數量」的進度符合,是否就意味著一個計畫的執行成功?若是以一個成功企業的角度而言,數位典藏的內容就相當於一家企業的產品或商品,應是一家企業成敗的關鍵,但沒有一家企業會以「產出量」做為一項產品是否成功的指標,「銷售量」或「產品利潤」才是關鍵,過渡膨脹的「產出」,卻無法「售出」,這將造成企業的失敗。數位典藏內容的目標雖非在於追求銷售與利潤,但其為社會教育或學術服務的願景,就意味著至少使用者的數量或滿意度,應該被列為評估的重要考量。除此之外,還有許多要素應該被考量的,所以首要工作即是對各計畫的數位產出訂定評估指標體系,並藉由評估結果,以達到下列目的:
(一)評估數位內容是否符合專案或計畫的目標。
(二)產生對計畫和決策有用的訊息,瞭解計畫或服務的質量,以改進計畫質量和管理。
(三)把計畫、服務或者行動的重要性,傳達給潛在的用戶、決策者。
(四)釐清典藏內容的優勢與劣勢,提供計畫執行與政策擬定的參考。
數位典藏內容當中,包含許多不同的媒材,包括文字、影像、錄音及影音等,其中,影像是數量最多亦最具代表性,因此本文即以數位影像的評估為例,進行說明。
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為什麼在大太陽底下拍的照片,在電腦裡看起來卻像是陰天?為什麼電腦裡的圖片看起來與列印出來的圖片的顏色總是相差一大截?同一張影像檔,為什麼小明看到的花是白色的,寄給小華看確是淡藍色的?你確定你看到的顏色是正確的嗎?
在處理數位影像時,電腦螢幕的色彩是非常重要的,但是購買一套螢幕色彩校正儀器花費不小,所以在此介紹一個簡單的校色方式,提供給經費不夠充裕或想要使用簡單方式做色彩校正者。不過如果經費充足的話,還是要以螢幕色彩校正儀器為標準才是正確的。
簡易的螢幕色彩校正的原理為,運用光線三原色,組合成白色到黑色的原理。又CRT的電腦螢幕較LCD的電腦螢幕更適合使用這套方法,原因為CRT的螢幕比較不容易有視角的問題,有視角問題的電腦,從個種不同的角度看上去都容易產生色偏。CRT的電腦螢幕壽命較長,就成本上考量的話是較LCD螢幕低許多,且由於CRT螢幕是由映像管所組成,所以CRT的螢幕一定有支援R、G、B的校調。此外,最重要的一點則是CRT的電腦螢幕必定有支援色溫的調整,不同的環境光源會產生不同的色溫,也會造成電腦螢幕顯示的色彩有偏差。
校調步驟:
1. 首先準備一個由photoshop所製作的20色階的由白到黑的圖檔。
20色階由白到黑的圖檔
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內容發展分項計畫/梁美珍
Discover Life團隊推行全球物種資料庫,其中有關物種的分佈資訊極為重要。在DL網頁中提供免費的工具與內容予使用者,而Global Mapper程式 是一項由The Polistes Corporation與 Topozone.com之間關於地理資訊的技術合作。Topozone 則是藉由Massachusetts 的伺服器以近20兆的資料,提供了基本的地圖與航空圖,這包含了比例為1: 1,000,000的世界地圖,比例為1:25,000的美國地形圖,以及解析度為近1 米高度拍攝的含蓋89%美國面積之航空圖。
Polistes藉由DL的伺服器整合了這部份的資料,例如使用密蘇裡植物園的資料庫及其他合作夥伴的資料庫。於2003年的時候,Sun Microsystems, Inc.捐助了一批設備,包括10台處理器,協助DL擴充其網路資源及支援合作夥伴如北美的University of Georgia a、 Missouri Botanical Garden,南非的Agricultural Research Council。此外,DL也積極尋求更多的合作對象以蒐集更多的地圖、照片和資料庫,同時亦希望增加地方據點的加入與協助。
以下為Global Mapper的使用介面:如點選Find place以查詢地點
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內容發展分項計畫/高芷彤
生活中的需求因應環境而生,相信「網拍」這名詞在生活中已不陌生,市場需求帶動週邊相關產業,例如網頁設計、模特兒等,甚至有業者推出包套的策略吸引消費者。民以食為天,每逢假日或紀念日餐廳生意一定高朋滿座,但這麼多不同風味的餐廳,該選擇哪一種?哪一間餐廳好吃?接踵而來的問題因應產生,有些人選擇上網找美食網站評價、有些人選擇翻閱美食雜誌。心理學家指出人的理性是有限的,也就是說不可能獲得全部資訊做出最佳的決策,只能在有限的資訊中做出最有利的選擇,為降低選擇後的風險需求及個人化的興起,推薦系統因應產生,如Amazon.com、Ebay、CDZOW等許多網站,分析使用者點選或購買的東西,分析使用者喜好,將使用者相關的資訊或產品主動推薦給使用者,增加銷售與購買率。
受困於常找不到或無法挑選到切合自己需求的音樂,2000年1月史丹佛畢業的Tim Westergren帶領一群音樂家促成「音樂基因庫計畫」(Music Genome Project)。此計畫類似於人類基因計畫的音樂版,結合愛好音樂的技術專家開始著手大規模地分析「音樂」,將音樂拆解至最小單位,再將這些音樂的基因結合組成音樂基因組。只需要使用者以關鍵字的概念漸入歌手/歌曲名稱,系統會自己到基因庫抓取最相關的專輯與歌曲。他們想透由此計畫去創造一個最具理解力的音樂分析概念,將每首歌的旋律、合聲、節奏、演奏、改編、歌詞及人生歌唱等元素,分解成單一「音樂基因」,挑選出符合關鍵字的歌曲。
究竟Pandora.com網站提供哪些功能,又其運作機制為何?
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內容發展分項計畫‧程婉如
一旦提及「Primary Source Microfilm」,則其背後龐大的集團不禁令人嘆為觀止,在此先約略介紹總部位於加拿大,堪稱全球最大、發展最快、年銷售額超過60億美元的資訊出版權威─國際湯姆森集團(The Thomson Corporation,簡稱TTC),此集團之業務主要分為以下四種:
一、 湯姆森法律集團:全球最大法律、稅務、會計出版商
二、 湯姆森金融專業集團:為全球金融界提供數據和分析軟體
三、 湯姆森科技醫療集團:服務科學工作者、醫療從業人員,出版工具書及醫學資料庫服務
四、 湯姆森教育學習集團(Thomson Learning):出版教科書為主,旨在終身學習,此集團旗下約有十個子公司,並在歐、亞各地均有分公司,其分為以下四部份:
(一)、 高等教育出版
(二)、 圖書館參考書出版
(三)、 產學合作之國際企業
(四)、 終身學習組織
蓋爾集團(Gale Group)為湯姆森教育學習集團旗下最大的圖書館參考書出版公司,其產品從期刊資料庫到電子全文檢索服務以及各類印刷作品等,在圖書館業享有盛名。該集團代理亦許多著名圖書館工具書出版商,而本篇所介紹「Primary Source Microfilm」即為其中之一,筆者根據該官方網站所提及者列舉如下:
Macmillan Reference USA™
Sleeping Bear Press™
Charles Scribner’s Sons®
Thorndike Press®
Primary Source Microfilm™
Walker Large Print™
Scholarly Resources
Wheeler Publishing™
U·X·L®
Five Star™
Greenhaven Press®
Large Print Press™
Lucent Books®
the Taft Group®
KidHaven Press™
Graham & Whiteside™
Blackbirch Press®
K.G. Saur™
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內容發展分項計畫 / 陳秀華
過去,一般百科全書是由不同領域的專家所撰寫與編集後,才會發佈出去;而現今,在網路上大紅大紫的維基百科則不決定誰是編撰者。一個條目是許多人增加相關、未有的條目,或修正錯誤及舊的內容,漸漸地產生與擴大(圖一)。
圖一、維基百科的編輯方式
在「維基百科:基本方針與指引」中提及到:「我們對於維基百科的目標是創作一部可靠與自由的百科全書—實際是有史以來在廣度及深度上均為最大的百科全書2」。維基百科便是如此地匯集很多使用者的知識,收集廣泛的詞條,也因而提升了在內容上的可靠度。
2005年12月,美國科學雜誌Nautre針對維基百科與大英百科所做的調查指出,維基百科在42個條目中,平均有四個錯誤的地方,而大英百科平均則有三個錯誤處,由此可見,維基百科與大英百科在內容上其實有著同等的可靠度。
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內容發展分項計畫/李佩瑛
科學昌明不僅僅帶來工業上的進步,也逐漸的帶全球化,甚至演變成全球本土化的趨勢,各式文本的流通與人際傳播對於無暇聘請專業翻譯人才的機構、企業來說成為課題,於是使用由機器翻譯進化的翻譯軟體就成了一種迅速的解決方案。
SYSTRAN可說是翻譯軟體的先驅,由匈牙利裔科學家Peter Toma發明,他於50年代末期移居加州,並於La Jolla成立了SYSTRAN,取自於System Translation的簡稱。公司成立之後曾在1969年為美國空軍研發俄譯英的系統,並陸續為美國國家空情局(US National Air Intelligence Center)研發出數套西歐語系的系統,並於南斯拉夫內亂時替美國政府研發出第一套塞爾維亞-克魯埃西亞文對英文(Serbo-Croation-to-English)的系統。
而SYSTRAN的專利技術也不止用於美國,繼1974到75年美國太空總署的阿波羅聯盟號計畫(Apollo-Soyuz Test Project)俄英系統之後,也為未來歐盟所使用的系統奠定了良好的基礎,由最初的英譯法原型之後,陸續提供各種歐系語言的系統,至今已有17種翻譯系統於歐盟與其他歐洲相關機構使用。
圖一:M152翻譯系統
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