2021 高雄駁二原創微漫畫比賽徵件

原創微漫畫大賽一直以來是高雄駁二動漫祭舉辦的重點活動之一也是許多喜愛漫畫創作者重要的發表平台!!大家快來創作，用漫畫訴說自己想說的故事吧!!

想替源源不斷的靈感化為實體並找尋到發表空間嗎？快提起畫筆，讓心中那個醞釀許久的故事有機會被看見！

◎ 主辦單位

高雄市政府文化局

◎ 承辦單位

杜葳廣告股份有限公司、台灣動漫畫推廣協會

◎ 收件截止日期

中華民國110年11月05日（憑電子郵件時間，逾期不受理）

◎ 參加資格

◆ 凡領有中華民國國籍，對於實現漫畫創作有興趣與熱忱之創作者，不限年齡、性別皆可參加

◆ 申請人未滿18歲者，需由法定監護人同意後始可參加。

◎ 徵稿內容重點

◆ 投稿內容須為原創新作，不限制主題與時空背景（男、女性向、兒童向、一般向皆可）

◆ 構圖內容須具備主題性或故事性，能引起讀者對後續情節發展產生興趣或想像之畫面。

◆ 可在投稿時附加作品之創作意念或主題敘述等說明，作為評審之依據。

◎ 稿件格式

◆ 作品最多以四頁為限（一頁～四頁皆可）彩色、黑白稿不限。

◆ 投稿作品原稿請採用A4（21×29.7cm）尺寸進行繪製，解析度須為300dpi或以上、檔案格式請採用jpg或PSD檔案，黑白稿與彩色稿皆相同。

◆ 若作品為手繪完稿，請掃描成數位檔案電子郵件寄送給主辦單位，正本請自行保留。

◎ 投稿須知

◆ 請以數位檔案參賽，若原稿為手繪完稿也請掃描為數位檔案。

◆ 報名表簽名部份可直接印出檔案後簽名後，再掃描或拍照檔案傳送，電子簽名亦可。

◆【數位投稿】——

1、請於 110年11月05日24:00（以電子郵件時間為憑）將參賽作品之「完稿預覽圖」以及完稿正式可印刷檔案(300dpi未壓縮檔案)，連同「報名表」及「參賽同意書」之數位檔案mail至「comic@f-2.com.tw」，郵件標題請註明「參賽者姓名」及「高雄駁二 微漫畫比賽」。

2、參賽者請注意網路信箱之單筆信件容量上限，若因網路信箱收信問題導致稿件未寄達指定信箱，將導致喪失參賽資格。

★ 單人投稿件數無限制，彩色稿或黑白稿不限。

◎ 錄取名額及獎勵

1.首獎：1名，可得獎金新臺幣20,000整、獎狀一只

2.優選：2名，可得獎金新臺幣6,000元整、獎狀一只

3.佳作：2名，可得獎金新臺幣2000元整、獎狀一只

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針對同業正在大量轉發的關於word和圖片交稿的文，我不覺得作者不曉得怎樣交稿對編輯才是最好，叫做「沒有社會常識又不尊重專業」，這本來就是編輯要溝通的，否則作者怎麼知道怎樣的格式符合編輯心目中的社會常識？

編輯的責任之一就是去統整收來的稿子，可以事先提供體例，也應該耐心與對方說明，遇到態度惡劣聽不進去的，針對他發脾氣就好了，發一篇語氣傲慢的文章來把所有作者拖下水對大家沒有任何幫助，頂多同行看了很解氣，但作家或路人看了只會覺得，哇編輯好可怕不知道哪天會被公審。

不過，當然以前的我看到那文可能也會一時情緒被煽動馬上分享，也寫過幾次這種美其名是解決問題，實質就是發洩的文，但修練了這幾年逐漸摸索穩定了心性，領悟了　#在公開場合發脾氣是最沒意義的行為 ，因為他人不會記得你發脾氣的理由多麼有正當性，只會記得你失態的模樣。

如今我手上執行的案子們，很多需要邀稿的作者、學者，的確常常提供不能用的照片，檔案格式奇怪的稿件。身為編輯可以做到是先給予清楚的體例規範（包括圖檔大小），內嵌在word裡的圖，說穿了也是作家告知希望可以排的位置，再請作者提供大檔就好了（同時會解釋是因為軟體會壓縮圖檔，而非責怪作者），如果想用的照片作者手邊沒有可印刷大檔或商用的資源，編輯以出版社或媒體的身分去申請授權、圖庫買圖、有些絕版書影就去圖書館借出來掃圖，真的不行就解釋原因，麻煩作者換一張圖……這些都不是難事。檯面上問題解決了，發脾氣是關起門來的事。

當然也不是說，我們要無條件解決作者造成的麻煩，只是身為編輯，就是會看到一本書出版前凌亂的模樣，如果打從一開始就只想看格式完整的文章，那還是當個讀者比較快樂。

銀行如何提供超級個人化服務？百人數據團隊靠AI打造中信腦

為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋，中國信託採取的對策是走入AI與大數據，更為發展AI應用訂下3大KPI，來掌握研發資源的最適化；今年，中信更成立數據治理委員會，希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題

文/李靜宜 | 2021-06-10發表

「透過科技力，來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權，用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。

3年多前，中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向，並成立了數據研發中心，要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人，到現在已擴大為百人團隊，更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工，更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。

中國信託的經營策略是，顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢，中信採取的對策是走入AI與大數據，來作為轉型的利器。不只要轉型，王俊權表示，中信更希望透過AI與大數據，孵化出不同於以往的經營模式。

「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向，在各業務線上，都能將既有的經營方法加上AI，來提升效率與效能，更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務，往下推動AI。

王俊權解釋，中信的策略是，從最小且最有把握的項目開始，所以，透過AI來優化既有的經營方式，是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後，下一步，中信就能將AI技術進一步平臺化；有了平臺之後，就能將AI技術全面導入到銀行。

走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段，AI已經落地到中信的金融場景，也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示，中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」，希望透過AI幫助組織轉型，最終期待是要用AI提出顛覆的想法，創造新的經營模式，他透露，目前已有幾個專案正在進行中。

依循著CTBC+AI這項大主軸，中國信託打造了「中信腦」，定調3條研發路線： 電腦視覺、自然語言處理（NLP）、機器思考，也成立了3大實驗室，聚焦研發6大AI應用核心，包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看，則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今，中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。

第一類應用場景的AI，中信稱為「營銷經營+AI」，囊括個人化推薦、需求預測，目的是協助增加收益，並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到，像是推薦引擎專案，中信金控整體客戶數有1,100多萬戶，產品與通路又多，需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷，預測顧客未來的金融需求，才能進一步推薦。中信也將這類預測技術，應用到金融商品的預測，比如房價預測、股市預測、匯率預測等。

「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景，包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程，希望用來協助內部提升作業效率，來減少作業成本，最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前，中信內部有多項端對端的流程數位化專案，像是個金、法金、AML（反洗錢）、HR等業務，都有導入AI來優化既有流程。

最後一類場景的應用是「風險控管+AI」，則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核，來改善內部作業效率，減少風險的損失。比如，王俊權提到，前年底，中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺，這個AI反洗錢專案的成果，後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。

王俊權表示，3大實驗室所負責的6大AI核心，就是沿著這3大類應用分頭進行，其中，因為銀行面對數位化的壓力較大，所以，又以銀行為應用主力，再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司，如投信、台灣人壽、中國信託資融等。

自行培養AI研發能力，更訂定3大AI管理KPI

AI發展策略上，中國信託除了自主研發，也會與廠商協作。不過，這兩種策略該如何拿捏，中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示，最後的判斷依據是，「金融業需要的核心能力，中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力，則盡可能用市場上的解決方案，來加快回應市場的時間。」

舉例來說，銀行業使用分析模型並非新鮮事，AI技術與傳統統計回歸最大的不同是，能夠處理大量非結構數據，像是人臉、電文等資料，可是，這些數據機敏性較高，如果銀行不能自行掌握技術，而需委外，王俊權認為，第一個問題就是，銀行創新的保密性較弱，再者，廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料，有時也有法遵問題。

尤其，金融業對個資的管制嚴格，非結構化資料很難離開金融業，但是，在臺灣，許多AI技術原廠來自海外，對於銀行來說，整體應用或導入的彈性都相對較低，這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。

中信在AI應用發展策略，更訂出3大關鍵績效指摽（KPI），作為研發資源最適化的參考。王俊權表示：「對資源有限，需求無限的單位而言，研發的管理是一大關鍵。」首先，中信不會輕易增加AI生產線，因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以，「AI生產線的管理」是第一項KPI。

「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到，資源有限狀況下，應該分配多少資源，投入短期的落地變現，還是長期的亮點顛覆，「是一種決策的藝術。」過去，中信希望AI可以迅速擴大到各單位，所以，王俊權採取80／20法則，將80%的資源用在短期落地變現，讓大家有感，保留20%在真正創新的研發。不過，他表示，這個比例每年或每季會進行調整，要讓研發資源投入到需要的地方。

第三項KPI則是「核心複用的比率」，也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊，每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前，中國信託共有6條AI生產線，以及20幾個AI落地應用的專案，他提到：「平均每條AI生產線，有3～4個核心複用。」未來，更希望將每個AI核心，擴大到金控內各個應用，所以，要盡可能提升核心的複用，他對團隊的期待是，能提高到兩位數的複用率。

他進一步舉例，3年前，中信導入工研院智能文審技術，來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明，像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年，中信將文字辨識應用，複用到分行的場景，上線AI票券辨識服務，在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票，來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間，及提升作業人員登打的產能。

目前，中信已做到一張支票上的7個要件，包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號，都能夠用AI辨識。王俊權提到，中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術，通通導入支票辨識上，「這就是一種AI核心的複用」。此外，為了持續優化辨識正確率，中信更導入AI反饋機制，內部自己發展出標記功能，來改善標記效率，長期目標是達到9成的辨識正確率。今年，中信預計將該AI應用擴大到22家分行。

中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用，王俊權坦言：「人臉辨識技術，對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘，可是力道不足。」不過，若能結合防偽能力及數位流程，可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考，如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心，交錯組合來打造遠端核身相關應用。

金融業需緊跟科技的腳步，轉變為自身的競爭力，才能在指數型成長的趨勢下，站上領先地位。AI與大數據，正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長　王俊權

推動超級個人化服務，中信靠大數據建立5大行銷策略

「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據，1.9億筆的非金融數據。更可觀的是，疫情期間，顧客更加喜歡使用數位服務，每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此，中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通，顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數，更是高達16億次。

「中國信託的數據含金量很高，因此，全都要採集起來，作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到，光在2017年到2018年這段期間，中信內部就採集了大量數據，來建立360度客戶全景標籤。即便，當時各個單位已有自己的全景標籤，中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。

有數據來了解顧客，銀行就能出手，中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求，提供超級個人化服務。王俊權表示，中信策略是運用AI與大數據，透過個人化溝通方式，來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法，落地到銀行的「艱困區」，若在艱困區測試後有成效，再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能，另一方面團隊也會比較有信心。」

在推動超級個人化服務，中信採取了5大行銷策略，並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通；第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動，王俊權透露，今年底將從人工轉為全自動化，用AI生成銀行與顧客行銷的文案。

選擇對的時間，則是第三項策略，比如，當外幣跌到一定數值時，跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性，就能在此時發送推薦資訊給顧客。

第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品，他提到，中信已有不同產品的預測模型，能預測未來3個月或1周後，該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷，來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動，即便是賣同一項產品，不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。

王俊權認為，不僅不要過度叨擾顧客，更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至，目標是做到自動化行銷，他透露，目前正在建置平臺的階段，除了要能自動採集數據，更要自動反應顧客下一步的預測，讓銀行出手可以更快，或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點，甚至，讓每次出手後的反饋可以更為即時，來推動多波段行銷。

成立數據治理委員會，優先梳理2類數據

「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說，海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式，王俊權如此說著。

因此，今年中信銀行成立了數據治理委員會，由總經理親自主持，各個業務單位主管都參與，「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言，今年是試行階段，但中信已經注意到這個趨勢，而且必須往這方向走。

中信在數據治理特別強調「以用為治」，去年，更研究了全世界數據治理做得較好的企業，比如，數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言：「對中信而言，數據治理既然是一場長期抗戰，就必須明確為何而戰。」

由於資源有限，中信在數據治理的戰略，優先從兩類業務來推動，第一類是不能犯的錯，這類資料的處理一旦犯錯，銀行容忍度很低，如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者，王俊權表示，若沒有好的數據治理標準，業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向，也希望從小開始，慢慢擴大到全行。

經理人小檔案

王俊權

中國信託銀行數據暨科技研發處處長

學歷：臺灣大學國際企業研究所商學碩士

經歷：早年在美國矽谷的科技公司做美股分析，回臺後陸續待過4家銀行，主要負責風險管理；2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長，2018年兼任數據研發中心最高主管；現為中信銀行數據暨科技研發處處長，兼任中信金控數據主管

附圖：中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權　（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk

「影像講堂」 是「《報導者》在地影像扎根計畫」新單元，每月推出一集，每集一個主題，與讀者分享更廣闊的影像世界。

當代攝影書（Photobook）作為⼀種迴返在影像與觀看之間的物件，透過創作者主導以及編輯與視覺、設計師的協助，建⽴⼀連串轉譯至印刷油墨的視覺敘述，將內容與形式組構成⼀個完整的美學經驗，邀請觀者（讀者）在「時間、空間、身體」三者互為主體的運動中與觀念相遇，遂使攝影書與繪畫、雕塑、戲劇以及電影⼀樣成為獨⽴⾃主（autonome）的藝術創作格式；⽽此概念與源⾃1960年代的藝術家書籍（Artists’ books）的源起有著密不可分的關係。此系列分享主題將透過後者的系譜考究與前者參照，規劃了不同創作「類型」與「國別」代表共⼗⼆講，試圖加以釐清攝影書的實踐範疇與當代輪廓。

本集提出兩本作品 ：
①「UFO Presences」, Javier Arcenillas, 2018（RM）
※ https://www.editorialrm.com/libros/ufo-presences/
②「Negative Publicity: Artefacts of Extraordinary Rendition」, Edmund Clark & Crofton Black, 2016（Aperture）
※ https://reurl.cc/VXG8lN

書籍本來就是做為一個蒐集，或者是歸納、歸檔的重要物件，攝影書跟檔案的結合我們不難理解，但有意思的是檔案通常是不被公開的，而攝影書則是一個邁向公眾的出版物，因此這兩者的結合就會產生出一種矛盾的張力，這就是攝影師與合作夥伴一起要來揭露或呈現的重要觀點。這類型的攝影書通常文字量會遠超過一般攝影書的想像，因此這些攝影書也會有「Photo-Text Book」的名稱。檔案常使用的厚殼封面、封底及內頁模造紙、環狀裝幀都是檔案典型的樣貌，而攝影作品則會印刷在異於檔案用紙的塗佈紙材，來突顯照片的精細與層次。

主講／蔡胤勤
攝影／鄭宇辰、余志偉
剪接／余志偉

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電腦相關課程授課超過6000小時的一位 Photoshop 課程講師
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而且不加密、不設限、不販售，就是純分享
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是由初學到深入，專為初學者設計
後半部進階內容與範例並非一般商業用途
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如果這部影片對你有幫助的話，請幫我按個讚，給我點鼓勵
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解析度
　● DPI (Dot Per Inch) 指的是一英寸中有幾個像素
　　▲ 解析度的大小關係到影像的清析與否，一般電腦螢幕的解析度為72DPI，搭配高階一點的顯示卡則可到96DPI。如果是要印刷用的影像檔案，則至少要300DPI 以上才不會有馬賽克的模糊現像產生。若是要使用在網頁上的影像檔案，則只要72DPI 就足夠了。
　　▲ 影像的解析度會影響列印時，影像的列印品質及大小，但不會影響它在螢幕上所呈現的品質。而且，影像解析度是可以透過 PhotoImpact 、 PhotoShop 、 PaintShop Pro… 等影像處理軟體加以改變！
　● 每英寸像素，ppi 或 PPI （Pixels Per Inch）
　　▲ 像素密度(pixel density)單位，即每英寸的長度中所具有的像素。由解析度中X或Y軸的數字除以該軸的長度(英寸)，可得該軸的像素每英寸密度。一般的像素是方形或接近方形，X與Y軸像素密度相同，但也有不相同的顯示器。
　　▲ 掃描圖片時的度量單位：掃描圖片時，我們在原稿的每一英吋範圍內要產生多少畫素值pixel，經過掃描後，同一張原稿，它的 ppi 值越大時，所得到的圖像也越大，通常我們在掃描時，對於較大的正片或圖像，可以採用較大的 ppi 值，對較小的正片或照片採用較小的 ppi 值，ppi 與 dpi 是不同的！

介紹常見影像格式（BMP、GIF、JPEG、PNG、向量圖）
　● BMP：Windows的標準影像格式，支援RGB、索引色、灰階和點陣色彩模式。
　● GIF：翻譯為圖形交換格式，是一種LZW壓縮格式，設計用於最小化檔案大小和電子傳輸時間。優點為可以做動畫和透明背景圖，缺點是色彩數少，只支援256色、易失真。
　● JPEG：是利用離散餘弦轉換壓縮技術來儲存靜態影像的檔案格式。支援CMYK、RGB、灰階色彩模式，不同於GIF的是JPEG會保留RGB影像中的所有色彩資訊，但會選擇性的丟棄資料以壓縮檔案容量，是一種破壞性的壓縮。
　● PNG：是免專利的一種替代GIF的圖形格式，支援灰階、含Alpha的RGB色彩、點陣圖、無含Alpha的RGB色彩模式，利用Alpha色版來定義檔案中的透明度，所以可以產生無鋸齒邊緣的背景透明圖。
　● 向量圖：以數學函式來描述螢幕上的圖形、色彩，就算是改變圖形的外觀，也只是改變了數學函式的某些參數值，讓電腦重新計算而已，因此不會有點陣圖失真和鋸齒狀的情形發聲，而且因為只是記錄數學函式的參數值，所以檔案遠小於點陣圖。

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==延伸線上教學聯結==
Photoshop CC 2017 線上教學影片目錄：http://bit.ly/2A9PH3B
3ds Max 2015 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGqn3
AutoCAD 2015 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGm6Y
TQC AutoCAD 2008 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGQtB