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对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。
动画媒体的心理影响
摘要：本研究论文研究了动画媒体对不同年龄受众的心理影响。借助心理理论和实证研究，探讨了动画内容如何影响认知发展，情感反应和社会行为。它调查了动画在塑造感知，态度和行为中的作用，及其对心理健康和福祉的潜在影响。通过对现有文献的全面分析，本文旨在提供有关动画媒体消费及其对个人和社会影响的心理机制的见解。钥匙工作 - 动画媒体，动画，心理学，认知发展，情感反应，心理健康。1。介绍动画媒体，包括漫画，动漫和动画电影等广泛的格式，在当代流行文化中占有重要地位。虽然经常被视为儿童娱乐，但动画内容也吸引了各个年龄段和背景的观众。本文旨在探讨动画媒体的心理影响，阐明其对认知过程，情感经历和社交互动的影响。通过研究心理学和相关领域的现有研究，本文旨在揭示动画媒体塑造个人的看法，态度和行为的潜在机制。1。背景信息：
B.SC。计算机科学 课程和教学大纲（2023-2024） 计算机科学工程和信息学院... B.SC。 （多媒体和动画） S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，... 选定的出版物列表 - 截至2024年10月 基于AI的车辆网络朝6G和IoT 选定的出版物列表-2023 电子工程学院 高级科学学院 vitree（1月）-2025教学大纲 b'' 2024信息手册Vitree（1月）-2025 ... 用于... 的电池管理系统中的硬件 M.Tech智能移动性 B.技术电气和计算机科学工程 B. Tech。土木工程
1 BCSE209L Machine Learning Theory Only 1.0 3 0 0 3 2 BCSE209P Machine Learning Lab Lab Only 1.0 0 0 2 1 3 BCSE307L Compiler Design Theory Only 1.0 3 0 0 3 4 BCSE307P Compiler Design Lab Lab Only 1.0 0 0 2 1 5 BCSE332L Deep Learning Theory Only 1.0 3 0 0 3 6 BCSE332P Deep Learning Lab Lab Only 1.0 0 0 2 1 7 BCSE407L Computer Vision Theory Only 1.0 3 0 0 3 8 BCSE409L Natural Language Processing Theory Only 1.0 3 0 0 3 9 BCSE418L Explainable Artificial Intelligence Theory Only 1.0 2 0 0 2 10 BCSE433L Cloud Platforms and Services Theory Only 1.0 2 0 0 2 11 BCSE433P Cloud Platforms and Services Lab Lab Only 1.0 0 0 2 1 12 BCSE434L Generative Artificial Intelligence and Large语言模型
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
动画与人工智能
“这是他使用过的最奇怪的技术”，并表示“一种奇怪的新情感——一种不祥的预感，感觉人工智能已经跨越了门槛，世界将不再一样。” Sydney 的对话多功能性得益于生成式预训练 Transformer 3.5 (GPT-3.5)，这是由 OpenAI 公司开发的大型语言模型 (LLM)；Sydney 的功能类似于 OpenAI 更著名的聊天机器人 Chat-GPT，后者于 2022 年 11 月向公众推出 [55]。Roose 的怀疑、钦佩、焦虑和困惑交织在一起，过去是、现在仍然是人们对 ChatGPT 以及基于 LLM 的类似聊天机器人的大部分反应的典型。这种“生成式人工智能”系统的发展让商业世界着迷，企业管理者似乎渴望将这些技术融入到他们的产品和流程中，以降低劳动力成本并提高产量。法学硕士 (LLM) 也催生了越来越多夸张的说法 [37,49,50]，即所谓的“通用人工智能”(AGI) 即将到来：“具有与人类相当甚至更高智能的思考机器” [34]。许多知名评论员，其中包括著名的深度学习研究员杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)，都表达了他们对于法学硕士 (LLM) 很快就会变得“比人更聪明”的担忧 [19]。在本文中，我提出了一个替代范式来理解基于法学硕士的聊天机器人（如 ChatGPT）的能力和影响。基于文化人类学、批判性人机交互 (HCI) 和社会计算以及数字技术史的学术研究，我认为 ChatGPT——事实上，所有为与人类互动而开发的当代人工智能技术——都是动画作为人类文化生产和表达类型的典型例子 [94]。通过动画的视角理解交互式人工智能系统，既可以完全阐明 ChatGPT 和类似聊天机器人的能力和吸引力，也可以揭示此类系统的概念、开发和部署中固有的许多紧迫的概念、社会和道德挑战。将 ChatGPT 理解为一个动画实体，就完全排除了对其感知或拥有与人类类似权利的主张的需要 [9,85]；强调了 LLM 和其他交互式人工智能系统吸引和保持人类注意力的具体机制；阐明了 ChatGPT 与人类劳动和版权法的关系；并为更广泛地概念化交互式人工智能系统的设计和监管的新框架奠定了基础。将人工智能技术识别为动画实体甚至为人工智能领域最古老的理论——图灵测试提供了新的启示。鉴于交互式人工智能系统如何很好地符合动画作为一种富有创造性和表现力的类型的特征，我在这项工作中的目标是向人工智能从业者、政策制定者和普通公民展示这种框架的实用性，他们渴望更多地了解这些机器的能力和局限性。
B.SC。 （多媒体和动画）
Cabral-Marques O.，Moll G.，Catar R.，宣讲B.，Bank L.，Sinner A.-C.，Henes J.，Clein R.，Camalanathan A.S，Akbarzadeh R. Briegs J.的电影系统，电影I.S.
如何引用：Mariano Junior CG，Oliveira VC，AmbrósioCE。小动物中的基因编辑用于转化医学：评论。动画复制。 2
与其他工程核酸酶（例如锌指核酸酶（ZFN）和类似转录激活剂样效应子核酸酶（Talens））相比，CRISPR/CAS9系统是一种更简单，更通用的方法，自从发现其CRISPR基因组编辑效率以来，基于CRISPR的基因组效率就可以使多种和不同类型的编辑效率提高。这些基因编辑的进步通过比以往任何时候都更加简单和有效性来启用精确的基因组编辑，从而彻底改变了生物技术。该工具已成功应用于各种动物物种，包括牛，猪，狗和其他小动物。工程核酸酶切断了特定靶位置的基因组，触发了细胞修复损伤的机制，并将突变引入特定的基因组位点。本评论讨论了基于基因组的新型CRISPR/CAS9编辑工具，为提高效率和特异性而开发的方法，在动物模型和转化医学上使用基因编辑的方法以及基于CRISPR的基因编辑方法的主要挑战和局限性。
基于计算机的自动生成动画特殊效果
摘要。在“ Internet Plus”时代的曙光中，科学和技术的进步已解锁了动画特殊效果设计的巨大潜力。作为创造力与技术之间融合的主要典范，动画行业正在稳步发展朝着更聪明和自动化的未来发展。本文介绍了一种开创性的算法，该算法合并了CAD（计算机辅助设计），增强学习（RL）和计算机视觉（CV）算法，以彻底改变自动生成动画特殊效果。最初，使用CAD模型来构建动画场景和角色模型。随后，RL用于学习和模仿性格动作和行为。最后，将CV算法利用以识别和跟踪场景元素，无缝生成相应的特殊效果。这种自动化和智能的工作流程显着提高了动画特殊效果的效率和质量。实验结果表明，整合CAD，RL和CV技术的我们提出的算法可以产生非常现实的动画特殊效果。这项创新提供了新的观点和技术，可以推动动画行业的发展。
用于生成动画-M -Body
mbody是一个开源的应用研究项目，旨在加快生成角色动画技术的进步和采用。由加拿大国家科学和加拿大研究委员会（NSERC）的联邦资助，由来自四个专上应用研究中心的一组研究人员团队领导，我们的目标是以以下特定方式为行业和学术界提供价值：