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![[类别：化学和农业]](/simg/5\5bb4b78ca82e7157a24eab0c59dd2f74677c28ee.webp)
[类别：化学和农业]
In addition to the general affairs office, which is responsible for the administrative department of forensics, Crime Forensics Office, there are a wide range of business fields, including the DNA center, fingerprint center, and document center, which are in charge of the current department, so it is a gathering of staff with a variety of backgrounds, including staff with highly specialized skills in each field, police officers and appraisers who are seconded to the prefectural police.您不仅可以谈论工作，而且还可以轻松地聊天而不与年龄或背景区分，所以我觉得这是一个非常容易的工作场所。
视觉艺术美术学士学位
在视觉艺术中，我们认为专业的创意表达需要通过密集的工作室工作，研究，专业曝光和画廊实践获得的技术和智力技能。因此，学生获得了各种视觉艺术技能，包括绘画，绘画，雕塑，摄影，版画和视频，同时在该地区和国际上也发展了他们对过去，现在和未来的艺术问题的批判性认识。
人工智能在美术领域的应用
人工智能 (AI) 工具正在迅速改变传统的美术领域，并引发了人工智能挑战人类创造力的问题。人工智能工具可用于绘画、音乐和文学等美术的创作过程和分析。它们还具有增强艺术活动、装置和表演的潜力。在这篇系统综述中，我们调查了关于人工智能在美术中使用的实证研究。我们从三大书目数据库中收集了数据。经过初步搜索，我们根据预先设定的纳入标准筛选了 723 篇文章，得出 44 项研究。超过一半涉及视觉艺术，如绘画和素描，四分之一涉及音乐。针对人类对人工智能艺术的反应的实验研究表明，人们通常无法识别人造艺术和人工智能艺术之间的区别，但在某些研究中，人造艺术比人工智能艺术更受重视。人工智能的力量在于对大规模数据集的分析。案例研究报告了人工智能画家、DJ、表演艺术家和即兴音乐伴奏的发展。人工智能工具已被用于提升在线艺术品商店的消费者体验，并提供虚拟现实（VR）访问历史大教堂。人工智能的快速发展可能会对当前对美术的概念和理解构成挑战。人工智能挑战人类创造力是人工智能带来的文化和社会变革最有力的标志之一。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;
