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媒体与传播专业人士（M/F/D）
•使用Adobe Creative Suite（Photoshop，Illustrator，Indesign等）设计和生产视觉吸引人的材料。•使用CMS（内容管理系统）管理和更新网站内容。•为包括社交媒体，网站，新闻通讯和新闻稿在内的各种平台创建引人入胜的内容。•制定和执行有效的沟通策略和运动。•与内部和外部利益相关者合作，收集和传播信息。•协调媒体关系活动，包括起草新闻发布和管理媒体查询。•监视和分析沟通工作的有效性并根据需要调整策略。•支持科学沟通计划，将复杂的信息转化为可访问的格式。
宪兵作家指南 - 美国陆军驻地
尺寸和分辨率 — 理想的复制照片或图形尺寸为 5 x 7 英寸，分辨率为 300 dpi，但较小的尺寸也可以接受。如果照片是 JPEG 格式，则不应小于 150k。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。拍照时，请使用相机的最高分辨率设置，并以不低于 200 dpi 的分辨率保存照片。请勿通过锐化、调整大小、修饰或剪裁图像来处理照片。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片的质量。请勿压缩照片。我们将完成所有后期制作工作。我们不会发布像素化或失焦的照片。
陆军化学评论作家指南
尺寸和分辨率 — 理想的复制照片或图形尺寸为 5 x 7 英寸，分辨率为 300 dpi，但较小的尺寸也可以接受。如果照片是 JPEG，则不应小于 150k。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。拍照时，请使用相机的最高分辨率设置，并以不低于 200 dpi 的分辨率保存照片。请勿通过锐化、调整大小、修饰或剪裁图像来处理照片。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片的质量。请勿压缩照片。我们将完成所有后期制作工作。我们不会发布像素化或失焦的照片。
宪兵作家指南 - 美国陆军驻军
尺寸和分辨率 — 理想的复制照片或图形尺寸为 5 x 7 英寸，分辨率为 300 dpi，但较小的尺寸也可以接受。如果照片为 JPEG，则不应小于 150k。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。拍照时，请使用相机的最高分辨率设置，并以不低于 200 dpi 的分辨率保存照片。请勿通过锐化、调整大小、修饰或剪裁图像来处理照片。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片的质量。请勿压缩照片。我们将完成所有后期制作工作。我们不会发布像素化或失焦的照片。
NRL 主要设施。 - DTIC
. 可以容纳，邀请潜在用户联系与设施相关的个人以获取更多信息。 这是第一个完全以电子形式创建的 NRL 出版物。 文本被扫描并保存在 MS Word 中，然后导入到 Macintosh 上的 PageMaker 5.0 中。 设施的原始 :opy 底片被扫描、数字化并放在 Kodak Photo CD 上。 从 Photo CD 打开数字图像，从 RGB 转换为灰度，进行电子增强，并在 Adobe Photoshop 中保存为 300 dpi 灰度图像。 然后将它们放入包含文本的 PageMaker 布局中。 带有链接灰度图像的整个数字文件以负片形式在 Linotronic 330 照排机上生成，并发送到商业机构进行胶印。
将生成AI整合到景观建筑教育
人工智能（AI）的最新进步通过创新的工具和方法彻底改变了各个领域，标志着创造性学科的重大转变，包括景观建筑。开创性的AI驱动工具，例如Midjourney，稳定的差异和Adobe Photoshop中的生成填充功能，为产生各种视觉输出而开辟了新的视野。这些工具超出了Fernberg（2023）概述的效果的2D资产的能力之外，还通过开源进步的出现（例如ControlNet和Lora）出现了稳定的扩散。这些进步使设计师能够精确控制图像到IM-IM-IM-年龄生成过程。这些工具的应用是多种多样的，包括重新上色的线条图纸，将草图转换为详细的效果图，将3D模型转换为渲染以及自定义视觉样式等。
新闻业的生成AI：新闻和道德的发展生成信息生态系统
其他大型科技公司迅速涌入与自己的AI模型竞争：Bard，然后是Google的Gemini，来自Anthropic的Claude，来自Microsoft的Copilot，以及来自Meta的Llama等开源产品，更不用说新搜索产品了，更不用说引发性，浏览器体验，例如ARC，例如ARC或Fressions of Adobe and Fronfution interfacter of Adobe and trunder interfy of Adobe的界面 - 信息。尽管该技术的版本自2018年以来就已经存在，但到2022年底，它突然奏效了（某种程度上），促使其整合到各种产品中，不仅展示了许多生产力和新体验的机会，而且还对准确性，出处和来源信息的归因以及造成错误信息的潜力增加了一些严重的关注。