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对图形通信中von Bezold效应的定量分析
摘要：本文分析了von bezold效应，其中表现出色化同化，从而根据周围背景的颜色移动样品颜色的外观。效果首先是由德国物理学家和气象学家威廉·冯·贝佐尔德（Wilhelm von Bezold，1837-1907）发现和描述的，他注意到，在包含几种颜色的样本中只改变一种颜色可以完全改变对整个构图以及所有颜色体验的感知。本文提出了心理物理视觉实验的结果，其中对最初设计的图形字符样本进行了von Bezold效应的效果。两个性别的受试者都参加了实验，并评估了von bezold对给定样品的强度。在样品上，构建字母t的字母，位于两个不同颜色的基础上。字母覆盖有薄条纹，这些条纹涂有相反背景的颜色。实验确定了贝索尔对所述样品的非常强大的影响，这也通过统计分析证实。
在图形设计中探索有关生成AI的瑞典观点：
摘要（max。200个单词）：本研究探讨了图形设计人员对生成人工智能（Genai）对其职业的影响的看法。它的目的是强调Genai如何整合到图形设计师的工作中的实用示例。为了实现这一目标，通过与六位专业图形设计师的半结构化访谈收集了定性数据。调查结果表明，Genai的影响取决于所涉及的特定任务。虽然Genai已被用于设计专业的某些重复任务，但受访者并没有将其视为替代人类创造力或专业知识。替代，大多数受访者将AI视为一种补充工具，可提高效率并提高创造性的可能性。这项研究提供了对Genai和图形设计之间不断发展的关系的宝贵见解。强调能够随着技术的发展而与技术相距甚远的重要性。
人工智能创作的艺术会取代平面设计师的角色吗？
2.文献综述 文献综述简介 争议的开始 13 支持人工智能的立场 14 反对人工智能的论点 16 人工智能与平面设计师的关系 20 基于人工智能的平面设计工具 23 对艺术家整体的风险 24 未经授权使用创作者的图像 24 对版权的困惑 25 模仿艺术家作品的道德问题 27 工作替代 30 积极的前进道路 31 艺术家的反击 31 负责任的人工智能和猖獗的人工智能的风险 32 质疑人工智能 37 情况继续发展 39
特点：• 模块：320 x 64 点，带背光（LED 矩阵，绿色）• 显示模式：文本、图形、文本和图形• 玻璃类型：STN• 查看
编号 符号 电平 功能说明 1 FGND 0V 框架接地 2 VSS 0V 接地 3 VDD 5.0V 逻辑和 LCD+ 供电电压 4 NC -- 无连接 5 WR L 写信号 6 RD L 读信号 7 CE L 芯片使能信号 8 C/DH/LH：指令数据； L：显示数据 9 NC -- 无连接 10 RST L 复位信号 11 D0 H/L 数据位 0 12 D1 H/L 数据位 1 13 D2 H/L 数据位 2 14 D3 H/L 数据位 3 15 D4 H/L 数据位 4 16 D5 H/L 数据位 5 17 D6 H/L 数据位 6 18 D7 H/L 数据位 7 19 FS1 H/L 字体选择信号（H：6 x 8 点；L：8 x 8 点） 20 NC -- 无连接 21 LED+ 5.0V LED+ 电源电压 22 LED- 0 LED- 电源电压 装配图
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他用步枪和自动手枪战胜了机枪营。战斗中还有另外七名美国人，但这是约克的战斗，而且只有约克。如果没有他，他们中没有一个人会活着出来，除非成为俘虏。在我看来，这是战争中最伟大的个人壮举，不仅因为他那天所做的惊人之举，还因为他坚定的宗教信仰和顾虑。虽然约克在应征入伍时加入了军队，但他仍然困扰了好几个月，直到他的上尉引用圣经的权威来打消他的疑虑，让他拿起剑，他才清楚地看到了自己的责任。良心安宁后，第二位长老开始认真战斗——他确实干得很好。
通过基于文本的人工智能引擎与计算图形静力学相结合来增强结构形态查找
摘要 本文介绍了基于机器学习的设计框架 Text2Form3D，旨在探索结构形式的嵌入式描述性表示。Text2Form3D 依赖于深度神经网络算法，该算法将词嵌入（一种自然语言处理 (NLP) 技术）与组合平衡模型 (CEM)（一种基于图形静力学的形式查找方法）结合在一起。Text2Form3D 使用包含通过 CEM 生成的结构设计选项的数据集进行训练，并使用从建筑和结构竞赛报告中获得的词汇进行标记。对于标记过程，使用无监督聚类算法自组织映射 (SOM) 根据定量标准对机器生成的设计选项进行聚类。然后，设计师使用描述性文本标记这些聚类。经过训练后，Text2From3D 可以从用户定义的描述性查询中自主生成新的静态平衡结构解决方案。可以通过各种定量和定性标准进一步评估生成的结构解决方案，以将设计空间限制为适合设计师偏好的解决方案。
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
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Linda 是哥伦比亚人，也是数字和多元文化营销专家，她深知创建文化和多元文化启发的活动以将组织与美国境内的不同人群联系起来的重要性。Linda 曾在多个领域工作过，包括：医疗保健、非营利组织、环境和艺术。她的专业经验包括：数字营销策略、拉丁裔社交媒体和拉丁裔策略营销，与企业和非营利组织合作。她是沙漠植物园的董事会成员，并在过去几年担任其营销和观众参与委员会主席。
1-08 en prensa manuela maia杂文与设计师有关气候变化通信的图形研究
在设计人员的沟通中，一项关于气候变化的沟通的图形研究很难付诸实践。 div>吸引注意力和激励行动需要可理解的科学数据。 div>我们开发并测试了一种工具来增强图形设计师的构想。 div>我们得出的结论是，图形通信对象的设计可能需要超越图像的使用，基于单个数据和证词的数据。 div>了解气候变化的人类原因需要一种多学科的方法，用于传统的图形设计项目的领域，并与视觉交流策略结合现有知识。 div>
FM-1-02-操作条款图形-2004。...
Chapter 7 GRAPHIC CONTROL MEASURES .............................................................. 7-1 Overlays ..................................................................................................... 7-1 Colors ......................................................................................................... 7-1 Orientation of Control Measures ................................................................... 7-2 Building Graphic Control Measures .................................................................................................................................................................................................................................................................