XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System绘画
使用人工智能分析非人类绘画
简单总结：理解绘画特征是一项复杂的任务，特别是对于非人类灵长类动物而言，其相关特征可能与人类不同。在这里，我们提出了一种客观分析绘画的方法。为此，我们使用深度学习（允许自动特征选择和提取）根据雌性猩猩的绘画创作季节对其进行分类。根据提取的特征，我们发现她的绘画行为存在季节性变化的证据，我们的结果支持先前的发现，即与颜色相关的特征可以部分解释季节性变化。使用灰度图像，我们证明不仅颜色包含相关信息，还包含绘画的形状。此外，这项研究表明，绘画的风格和内容都可以部分解释季节性变化。
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员
对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全
消失的点，分析绘画的计算机愿景...
单点透视：当图像平面平行于两个世界坐标轴时，与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点，因为它们是平行于图像平面的。
ART 4316.001 高级绘画 2024 年春季
课程描述 艺术家在尝试发展自己的工作方法和风格时，会在给定的时间段内将精力集中在一个集中的领域，以便更充分地实现一种方法或概念。本课程的目的是让学生以专注和深思熟虑的方式参与此过程。学生将努力扩展他们的绘画技术技能，同时加深他们对发展一种方法或风格的个人承诺。学生将在本学期的课程中至少创作五幅画作，并在学期期间举行的四次评论中口头参与，以展示这些技能。学生将填写并签署一份“合同”，概述他们在本学期课程中将追求的方法的范围。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
高级绘画 - 佛罗里达大学艺术学院 - 佛罗里达大学
这门绘画专业高级课程旨在培养学生在开放式工作室环境中的独立性、自我激励和艺术成熟度。作为您本科工作室艺术学习的顶峰，该课程将以现有的绘画技能为基础，并促进您追求和发展工作室工作和专业实践的个人主题。该课程将努力将概念性想法与技术技能联系起来，以定义内容。在密切指导下，这种自主探索将直接参考艺术史方法（利用艺术品复制品、阅读和研究）。您的自我激励和专注对于发展和发展您的工作至关重要，也是研究生阶段进一步学习的关键要素。您需要持续进行工作室实践，包括在课堂上持续创作绘画，以及投入大量课外时间。总体目标是在学期结束时完成连贯的作品。目标
“大脑绘画”能帮助多动症患者吗？研究寻找答案
2020 年，美国国家科学基金会为安杜哈尔的大脑绘画研究提供了 8 万美元的资助。此后，他和他的实验室收集了 8 名南佛罗里达大学学生的数据，每人使用了大脑绘画技术六次。其中两名参与者患有多动症。其余人表示，他们的注意力存在问题。
电极隔离器的合成及其对Alar绘画的抗腐蚀特性的影响
沿海地区碳钢腐蚀的成本很高，从而极大地影响了这些地方的经济。 div>涂料专门在这些条件下提供了良好的钢制保护，为此，新聚合物的持续发展是基本的。 div>在设计抗腐蚀涂料的设计中，已经使用了各种无机添加剂（其中一些具有潜在环境损害的金属）和有机物作为聚合物。 div>据报道，多多素氧化物，赤二酸的共聚物，半乙烯基 - 吡咯酮和聚二烯蛋白的共聚物是抗腐败涂料的成分。 div>这项工作的目的是获得一个电导性聚合物，该聚合物增强了炼金术涂层的保护作用。 div>关键词：抗腐蚀绘画，碳钢腐蚀，电导性聚合物，腐蚀抑制剂。 div>