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图形开发中的机器学习和AI
摘要。软件计算机图形和开发技术的融合彻底改变了数字景观，开辟了视觉讲故事的新边界，互动体验和数字创新。本文探讨了最新的进步，技术和趋势，这些进步塑造了计算机生成的图像，动画，虚拟现实和开发工具的动态领域。从诸如射线追踪和全球照明之类的先进渲染技术到虚拟和增强现实的身临其境的世界，软件计算机图形正在改变我们对数字内容的感知和交互方式。开发技术，例如游戏引擎，图形API和Shade编程，使创建者能够在广泛的平台上制作视觉上令人惊叹和互动的体验。抽象探讨了动画工具的复杂性，虚拟现实设计原理以及在图形开发中的机器学习和AI的集成。通过研究艺术，技术和创新之间的协同作用，这项研究阐明了软件计算机图形技术在创建引人入胜的叙述，动态视觉内容和交互式数字环境方面的变革潜力。
冷湖市图形标准手册
范围 无论何时使用冷湖市、冷湖能源中心或冷湖和地区 FCSS 徽标或名称，都必须符合本手册中设定的标准。由于每种通信媒介都具有视觉识别含义，因此这些图形标准将适用于以下内容：印刷材料：宣传册、手册、报告封面、文件夹、报纸广告等。电子产品：网站、电子文档、电子邮件签名等。促销和特色商品：名牌、横幅、帽子等。可以出现徽标的产品和特色商品范围是无限的。常用印刷和电子产品（备忘录、传真封面、信头、 PowerPoint 演示文稿等）的模板可供员工使用，因此，降低了徽标被滥用的风险并确保所有材料具有一致的外观和感觉。为冷湖市创建的任何文档在印刷前都需要获得通讯协调员的批准。
Alpaca：用于 Web 应用程序的 AR 图形扩展
在本文中，我们提出了一个框架来简化为 Web 应用程序创建增强现实 (AR) 扩展的过程，而无需修改原始 Web 应用程序。我们在一个名为 Alpaca 的开源包中实现了该框架。使用 Alpaca 开发的 AR 扩展作为 Web 浏览器扩展出现，并自动将 Web 的文档对象模型 (DOM) 与 AR 的 SceneGraph 模型桥接起来。为了将 Web 应用程序转换为多设备、混合空间的 Web 应用程序，我们设计了一个限制性和最小化的跨设备事件处理界面。我们使用三个示例演示了我们开发混合空间应用程序的方法。这些应用程序分别用于探索 Google 图书、探索美国国家公园管理局托管的生物多样性分布以及探索 YouTube 的推荐引擎。前两个案例展示了第三方开发人员如何在不对原始 Web 应用程序进行任何修改的情况下创建 AR 扩展。最后一个案例是开发人员从头开始创建 Web 应用程序时如何创建 AR 扩展的示例。 Alpaca 适用于 iPhone X、Google Pixel 和 Microsoft HoloLens。
CS 6451 - 计算机图形的基础-OMSCS
Jeff Wilson博士 创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。 专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。 课程涵盖图像合成和建模。 课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。 下半部分向3D建模中的各种技术过渡。 本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。 样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）Jeff Wilson博士创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。课程涵盖图像合成和建模。课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。下半部分向3D建模中的各种技术过渡。本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）
M.Sc的课程结构图形和动画2年
感性和感知理论 - 视觉交流的感性和感知理论。大脑看到的内容：颜色，形式，深度和运动。视觉消息和观众的含义制作过程 - 感知，视觉思维/可视化。练习的实践：图像，力量和政治。观察和实用；构想 - 定义和概念；创造力 - 定义和概念特征和创造力过程；创造力工具；创造力的方法；创新 - 定义和概念；横向思维定义和概念；横向思维和垂直思维；创造力和视觉交流；将思想开发到其他媒介的过程。
生物面部处理中的高效逆图形
视觉不仅可以检测和识别物体，还可以对导致我们看到的光图案的底层场景结构进行丰富的推断。反转生成模型或“综合分析”提供了一种可能的解决方案，但其机械实现通常对于在线感知来说太慢，并且它们与神经回路的映射仍不清楚。在这里，我们提出了一种神经上合理的高效逆向图形模型，并在人脸识别领域对其进行了测试。该模型基于一个深度神经网络，该网络可以学习在一次快速前馈过程中反转三维人脸图形程序。它定性和定量地解释了人类行为，包括经典的“空心脸”错觉，并直接映射到灵长类动物大脑中专门的面部处理电路上。与最先进的计算机视觉模型相比，该模型更适合行为和神经数据，并提出了一种可解释的逆向工程来解释大脑如何将图像转化为感知。
fillpattern：'ggplot2'和'grid'图形的图案填充图形
grid.newpage（）gp < - map（gpar，fill = fill_pattern（patterns = c（“ grid_3lwd”，“ stripe_longdash”，“ herringbone45”，“ herringbone45”，“ hexagon_lg”），fg = c（“黑色”，“白色”，“”，“”，“”，“”，“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”（blake cyan） ）grid.circle（gp = gp [[1]，x = 1/4，y = 3/4，r = 1/5）grid.poly.polygon（gp = gp [[2]]，x = c（9,12,15）/16，y = c（15,9,9,15）/16）/16）/16）gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = 3] 2/5，高度= 2/5）grect（gp = gp [[4]]，x = 3/4，y = 1/4，宽度= 2/5，高度= 2/5）
将加速的AI和图形功能带到边缘
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