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人工智能时代的艺术：通过神经网络实现日本艺术绘画风格的迁移
日本艺术历史悠久，底蕴深厚；最早定居日本列岛的人们可以追溯到公元前十世纪，当时他们使用各种媒介创作艺术作品（Mason 1993）。绳文时代是日本历史上“最早”的时代，以陶器而闻名，这种陶器不仅是日本最古老的，也是世界上最古老的。它以印在粘土上的“绳纹”图案而独树一帜（Hoang 2016）。从历史上看，日本文化和艺术深受中国人的影响，中国人引入了新的艺术技巧和风格（Kaminishi 2006）。但日本艺术与其文化影响截然不同，并发展出了自己的创新风格和主题。例如，日本人在早期历史中开发了大和绘，这种绘画既体现了中国的影响，又用本土图案取代了某些中国图案（日本物品 2021）。
地质旅游作为 16 个地质遗址的赋权战略——为了鸟羽火山口地质公园的旅游业可持续发展
在七个县的 16 个地质遗址开展了旅游业可持续性赋权战略研究。这些遗址包括北苏门答腊省多巴火山口地区的 Karo、Dairi、Simalungun、Samosir、多巴 Samosir、北 Tapanuli 和 Humbang Hasundutan。赋权战略将加强地方和国家旅游发展政策指令，推动面向社区旅游利益的发展，并根据联合国教科文组织概述的概念实现 GGN 指令。该地质旅游发展计划是通过综合各种调查制定的，包括分析政府参考资料、潜在旅游景点和 SWOT。此外，SWOT 分析表明，结合文化遗产和地质遗址元素的旅行计划是通过地质旅游实现可持续区域发展的另一种赋权方式，并以 Pusuk Bukit 为试点地区。地质遗址已被绘制成多巴火山口发展的基础。
通过人工智能进行 3D 建模
多年来，人类已经对周围的世界形成了一定的认知。根据这种认知，通过简短的解释很容易描述复杂的结构。例如，告诉一个人“想象一艘黄色潜水艇在天空中飞行”，这个人就会对你所说的机器有一个准确的印象，尽管他以前从未见过它。与此同时，人工智能成为一个快速发展的研究领域，人工智能有可能让计算机获得对世界的感知。人工智能可以用来解决问题，而不需要指定如何解决已确定的任务。本文概述了二维图像识别的特点和三维模型的创建，并相应地使用了人工智能和机器学习。因此，这将使设计师的工作变得更加轻松，平面设计师和建筑师将能够只关注特定的特征，而不必在实际绘图上花费大量时间。此外，如果模型是通过计算生成的，开发过程将变得更加简单，并且可以提高开发人员的性能率。这项工作的主要目的是定义 CNN 用于 3D 模型生成的可能限制，同时考虑输出分辨率和生成速度。
基因组编辑
比较 EnGen Spy Cas9 NLS、EnGen Spy Cas9 HF1 和其他市售高保真 Cas9 变体的引导 RNA 序列与靶 DNA 序列之间的错配容忍度。允许编码与荧光标记的 dsDNA 底物单、双或三错配的几种引导 RNA 之一与五种 Cas9 变体中的每一种形成核糖核蛋白 (RNP) 复合物。包括完全匹配的引导 RNA 作为对照。将 RNP 与底物以 2:1 的比例在 37°C 下孵育 5 分钟。通过毛细管电泳测量每个 RNP 复合物的底物裂解百分比。结果绘制为热图，白色表示无裂解，蓝色强度增加表示裂解百分比增加。每行均标明引导 RNA 序列，错配以绿色表示。 DNA 原型间隔序列为 5´ – AGAACTGGCAGAGGAGGTAG – 3´，原型间隔相邻基序 (PAM) 为 5´– TGG – 3´。EnGen Spy Cas9 HF1 显示出最高的靶向切割与平均脱靶切割比率，从而表明对错配的敏感性增加。
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比较 EnGen Spy Cas9 NLS、EnGen Spy Cas9 HF1 和其他市售高保真 Cas9 变体的引导 RNA 序列与靶 DNA 序列之间的错配容忍度。允许编码与荧光标记的 dsDNA 底物单、双或三错配的几种引导 RNA 之一与五种 Cas9 变体中的每一种形成核糖核蛋白 (RNP) 复合物。包括完全匹配的引导 RNA 作为对照。将 RNP 与底物以 2:1 的比例在 37°C 下孵育 5 分钟。通过毛细管电泳测量每个 RNP 复合物的底物裂解百分比。结果绘制为热图，白色表示无裂解，蓝色强度增加表示裂解百分比增加。每行均标明引导 RNA 序列，错配以绿色表示。 DNA 原型间隔序列为 5´ – AGAACTGGCAGAGGAGGTAG – 3´，原型间隔相邻基序 (PAM) 为 5´– TGG – 3´。EnGen Spy Cas9 HF1 显示出最高的靶向切割与平均脱靶切割比率，从而表明对错配的敏感性增加。
Google Quick Draw（4 月 13 日）
● 虚拟助手，如 Google Home 和 Alexa ● 自动驾驶汽车 ● 电子邮件垃圾邮件过滤器 ● 您还能想到其他例子吗？ 您可能已经注意到，在浏览 Quick, Draw! 网站时，“神经网络”一词被使用了很多次。神经网络是 AI 问题解决的重要组成部分，因为它允许机器识别和分类模式。与人脑的工作方式非常相似，机器会分析输入，如果可以识别，AI 就会尝试为其贴上标签！虽然神经网络用于识别绘画中的图案，但它也可用于识别语言、姿势、音乐等等！ Quick, Draw! 的工作方式与我们的大脑非常相似。它会观察图案以及您绘制它们的顺序，以便猜测您正在画什么！例如，在看过数千张猫的画后，AI 机器开始识别猫的画，因为它们有尖耳朵、小鼻子和直胡须！这有多酷？！有趣的事实：2011 年，Jeopardy！智力竞赛表演赛中，问答计算机系统 Watson 以超过两倍的分数击败了 Jeopardy! 的两位最强冠军，并最终赢得了 100 万美元的奖金！https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
目录标题43自然资源...
A.所有用于在淡水砂下方钻孔或核心测试井钻孔的许可证的申请均应以MD-10-R形式或其修订，并邮寄或交付给地区办公室。这些应用以重复的方式伴随着位置平台的三个副本，最好将其绘制为1000英尺的比例。平台应根据注册土木工程师或测量师编制的数据构建，并肯定会显示面积的金额和位置，参考四分之一截面或其他既定的调查点。还应显示所有相关的租赁和财产线，租赁，偏移井以及从平台边界内任何州际公路的孔到最近的孔的位置和距离。当要钻探的道由已汇总或统一的单独拥有的利益组成时，必须指出每个单独拥有的利息的面积的边界。平台必须具有井位置认证，要么写在井位平台上或附加到井的位置，因此必须由注册土木工程师，合格的测量师或申请人定期雇用的合格工程师签署该认证。如果
第 14 章：正射影像学 - GIS 实验室
如今，地理空间测绘产品的许多用途都需要当前的平面特征数据。地理空间数据集的分析和设计通常需要已知特征的位置精度。数据集中平面特征的收集和更新成本可能很高。许多最终用户也不习惯查看和分析基于矢量的测绘数据集。他们更喜欢将平面特征视为照片图像。例如，密苏里州圣路易斯的拱门国家纪念碑在矢量地图上将被简单地绘制为与密西西比河平行的长条形矢量形状。正射影像图将拱门显示为易于识别的独特图像特征。收集和更新平面特征的成本可能很高。有时可以通过制作始终具有空间精度的照片数字地图集来最大限度地降低成本。许多 GIS 数据集利用基于照片的图像数据来实现这些目的。互联网提供了正射影像教程，可以帮助对该主题的基础研究感兴趣的管理人员。有兴趣的可以参考以下网站：
用于神经退行性实验模型的人工智能
图 1 人类与非人类物种之间共享的基因。系统发育树标注了每个物种中具有 1:1 直系同源物的人类基因百分比（以数字和每个圆圈的填充比例显示）。与人类共享的 1:1 直系同源物的绝对数量绘制为每个圆圈的颜色。使用 orthogene R 包构建。92 关键词：Anolis carolinensis，绿变色蜥；Bos taurus，牛；Caenorhabditis elegans，蛔虫；Canis lupus familiaris，狗；Danio rerio，斑马鱼；Drosophila melanogaster，果蝇；Equus caballus，马；Felis catus，猫；Gallus gallus，鸡；Homo sapiens，人类；Macaca mulatta，恒河猴；Monodelphis domestica，灰色短尾负鼠；小家鼠 (Mus musculus)，家鼠；鸭嘴兽 (Ornithorhynchus anatinus)，鸭嘴兽；黑猩猩 (Pan troglodytes)，黑猩猩；褐家鼠 (Rattus norvegicus)，褐家鼠；酿酒酵母 (Saccharomyces cerevisiae)，面包酵母；粟酒裂殖酵母 (Schizosaccharomyces pombe)，裂殖酵母；野猪 (Sus scrofa)，猪；热带爪蟾 (Xenopustropicalis)，西方爪蟾。
![arxiv：2501.04966v1 [cs.cv] 2025年1月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dea7ad7b96ec0868bc89135a1c4313459741b73c.webp)
arxiv：2501.04966v1 [cs.cv] 2025年1月9日
从旧石器时代的洞穴绘画到印象派，人类绘画已经演变为描绘了越来越复杂和尾声的场景，传达了更多细微的信息。通过模拟增强视觉沟通效率的进化压力来实现这种艺术能力的尝试。具体来说，我们提出了一个带有卒中分支和一个调色板分支的模型，该模型共同模拟了人类喜欢的绘画。调色板分支学习了有限的调色板，而中风分支则使用b´ezier曲线参数为每个中风以渲染图像，随后通过高级识别模块进行了评估。我们通过测量机器视觉实现的认可准确性来量化视觉通信的效率。然后该模型优化了每次笔触的控制点和颜色选择，以最小的笔触和颜色最大化识别精度。实验结果表明，我们的模型在高级认可任务中实现了卓越的性能，提供了艺术表达和美学表达，尤其是在抽象草图中。此外，我们的AP-PRACH显示出有效的比特图像组合技术，表现优于传统方法。