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A. 通识教育科目 12 学分,1 门外语 6 (- -) 农业大学通识教育科目 6 (- -) 如 01177141 知识获取 3 (3-0-6) 01177142 终身学习中的美学 3 (3-0-6) 01390104 现代企业家的个性发展 3 (3-0-6) 01999043 价值管理的创造力 3 (3-0-6) 01999112 可持续发展的循环经济概念 3 (3-0-6) 01453103 新企业家的法律 3 (3-0-6) 03654114 现代生活的移动应用 3 (3-0-6) 现代生活的移动应用 B. 专项科目 109 学分 科学与数学组 27 学分 01205212 电气工程分析技术
19与观众(观众,读者)是否或在何种程度上同时意识到艺术品的结构元素,例如彩绘表面及其代表性内容,都有与思想哲学和美学哲学有关的广泛讨论。借助理查德·沃尔海姆(Richard Wollheim),穆雷·史密斯(Murray Smith)称这种“双重性”的经验,并认为它是大量艺术品的一部分。参见他的“角色双重性”,《新文学史》 42(2011):277–94。要进行仔细的讨论,包括对综合索赔的一些解散,请参见Bence Nanay,“代表性观看是否需要双重性?',《英国美学杂志》 45(2005):248–57。关于经验的“双重性”的辩论表明,对艺术品接收的心理结构的全面了解比我们对通过角色的眼睛看见的内部焦点的描述还可以提供更多的辩论。我们的目的是采取一些步骤来解释内部焦点,从而有助于大局。感谢一位匿名审稿人提醒我们对“双重性”的讨论以及上述想象力和妄想之间的区别。
会议主题 如果不尊重和培育“地方”,我们就无法实现生态可持续。地方组织并非以纯粹的物质主义为基础运作。地方的非物质特征(美学、文化遗产、社区情感和超越性等)应融入可持续性管理。地方组织打破效率和利润最大化的经济逻辑,围绕包含对地方的认同感和依恋感的理想来组织活动。地方可持续性需要对我们的经济进行彻底的反思和改革。教皇方济各的愿景“方济各经济”呼吁一种新的经济,“一种带来生命而不是死亡的经济,一种包容而不是排他、人道而不是非人道的经济,一种关爱环境而不是破坏环境的经济”。会议旨在通过探索将地方感、伦理和精神融入组织经济和社会生活的新方式的理论和实践模式,为人类的生态转型做出贡献。需要解决的问题 当前经济和环境危机的物质和精神层面 基于地点的可持续性的工作模式 我们与自然关系中的美学和优雅 消费和生产中的节俭和简单
在为人类互动的美学设计设计的长期承诺中,缺乏塑造和互动性感觉无人机行为的工具而感到困扰。通过观察为期三天的无人机挑战的参与者,我们隔离了无人机的组成部分,如果使透明的人可以帮助参与者更好地探索他们的审美潜力。通过一个智慧来分析访谈,ELD笔记,视频录制和检查每个团队代码的检查,我们描述了团队1)将其E ORT从瞄准无缝的人与无人机互动的目标转移到将无人机视为脆弱,故意,故意和易受撞车的撞车事故; 2)与亲密,身体相互作用进行更精确的探测,理解并赋予其无人机的能力; 3)采用了解决方案策略,强调训练无人机或飞行员。我们在塑造无人机行为的潜在美学方面贡献了限制的经验解释,并讨论编程环境如何更好地支持用于设计和编程目的的术语感知循环。
咬肌的形状在较低的面轮廓中起着重要作用。由于东方美学的独特性,现代女性更喜欢光滑而圆形的脸部形状,因为具有突出的zy体拱门被认为是男性的[1]。遗传和每日习惯等因素可能导致不同程度的单侧或双侧咬合体肥大,这可能会影响较低面轮廓的美学[2-5]。当前改善咬伤者肥大的方法包括传统手术,肉毒杆菌毒素A(BTX-A)注射和射频消融[6]。与传统手术相比,这可能导致创伤和疤痕,BTX-A由于安全和时间效率而在过去20年中塑造面部轮廓方面受到了极大的关注[7,8]。相关的研究已经证实,可以使用计算机断层扫描(CT)和超声检查[9-11]观察到BTX-A注射后的咬合体体积减少。此外,许多研究报告说,在注射BTX-A后,患者可能会出现副作用或并发症,以治疗咬肌肥大[12-14]。有趣的是,根据
售后市场是指初次购买后为车辆提供的所有产品,备件,配件和服务。这个市场包括多种组件和服务,这些组件和服务不是车辆原始设备的一部分,但旨在与汽车的性能,美学或功能相兼容或增强。它还允许乘客和货运车辆的所有者自定义,维修和改善其单位的性能。
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随着人工智能逐渐融入我们日常生活的各个方面,从手机到汽车驾驶,艺术家开始尝试人工智能也是理所当然。然而,这并不是一个全新的趋势。自 50 多年前人工智能诞生以来,艺术家们一直在编写计算机程序来创作艺术作品,在某些情况下还融入了智能元素。这类作品最著名的早期例子是哈罗德·科恩和他的艺术创作程序 AARON,该程序创作的画作遵循科恩硬编码的一套规则。但人工智能在过去几十年中不断发展,融入了机器学习技术。结果之一就是出现了一股以不同方式使用人工智能创作艺术的新浪潮。与传统的算法艺术不同,在算法艺术中,艺术家必须事先编写详细的代码来指定所需美学的规则,而现在,艺术家可以通过机器学习查看许多图像来“学习”美学。然后,算法才会生成遵循其所学美学的新图像。这一类中使用最广泛的工具是生成对抗网络 (GAN),由 Goodfellow 于 2014 年推出 (Goodfellow 2014),已在 AI 社区的许多应用中取得成功。GAN 的发展引发了这一新的 AI 艺术浪潮。图 1 描绘了使用类似 GAN 的算法制作艺术品所涉及的创作过程。艺术家选择一组图像来输入算法 (预处理)。然后,这些图像被输入到试图模仿这些输入的生成 AI 算法中。在最后一步,艺术家筛选许多输出图像以整理最终的集合 (后期处理)。在 Artrendex,我们开发了 Playform (www.Playform.io) 作为 AI 艺术工作室,让艺术家在创作过程中使用生成 AI 系统。我们的目标是让艺术家能够使用这项技术,解决一些问题并减少艺术家面临的挑战
