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國師論相

為了解決眉毛面相的問題，作者丘智偉 這樣論述：

　　本書記錄真正相學精要實例，印證「快、狠、準」法則，展現而相學著述新角度。 　　國師術數寶鑑系列第二本著作，書中提出「相理二法五論」，有別坊間術士，為不少學理疑問，從新解釋，實為讀者之福。書中相理，刪繁化簡、條理清晰、觀點鮮明，論相快速、開口速斷、引經據典、不作妄言。初學者獲益匪淺，進階者融會貫通，專業者如虎添翼。內容結構嚴謹，理據充份，通俗易懂，令新手疑惑一掃而空。對於弘揚相學命理，實在不可多得。 聯合推薦（排名不分先後） 　　相學名家——劉乃濟 　　鼎大圖書局負責人——曾國培 　　陳永泰書局負責人——渡森 　　人氣作家——何故　 　　音樂名人——李一丁　 　　電

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以深度學習與4D列印反向設計3D複雜曲面──以人臉面具為例

為了解決眉毛面相的問題，作者邱奕宏 這樣論述：

4D列印奠基在3D列印技術之上，利用形狀記憶效應使物件經過外界如熱或光等刺激後能再次變形，其優勢是在印製空心或懸空的網格結構時能省下大量的支撐材，並進而大幅加速製造的速度。過去雖有研究使用形狀記憶聚合物組成的平面網格透過4D列印來進行立體網格的製作，但由於變形機制的高度非線性與鄰近網格的相互牽連，反向設計的過程非常困難。因此，本研究探討了形狀記憶聚合物作為平面網格材料的設計空間，希望能以深度學習自動化反向設計的過程。其中本研究利用熔融堆疊式的3D列印機列印SMP55時儲存的預應力作為4D列印的機制，結合PLA產生的遇熱會彎曲的雙層結構，產生共四種的單元網格配置的平面網格設計空間。本研究先以人

為反向設計藉由嘗試錯誤的方法，搭配有限元素法與繪圖軟體反向設計三個日本能面，驗證了此設計空間的多樣性。接著深度學習反向設計的部分，本研究將人臉面具的平面網格設計以多項式的參數來生成大量的隨機人臉面具，並搭配有限元素模擬產生對應的變形形狀作為深度學習模型訓練的資料集。模型架構上本研究選擇通常用於影像分割(Image segmentation)任務的全卷積網路(Fully convolutional network)模型進行反向設計，模型會根據目標形狀的深度照片來生成平面網格設計。在測試資料集中全卷積網路生成的人臉面具能夠有超過0.95的相素準確度與0.9的平均並交比，代表網格設計變形形狀的深度照

片也有約0.9的結構相似性與7.5的均方誤差。雖然模型在資料集外如日本能面的反向設計結果不是很理想，卻已足夠證明此一方法的可行性。本研究也以日本能面為例以泡熱水實驗與石膏鋪膜的方法改善了人臉面具的製程，其結果不僅能夠驗證有限元素的模擬，也能製造出與能面相似的面具。