XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System艺术创作
欣赏人工智能艺术作品时的心理感知
2018 年，一个名为 Obvious 的艺术团体创作的一幅人工智能生成的画作《埃德蒙·德·贝拉米的肖像》在纽约市以惊人的 432,500 美元的价格拍卖（Demmer 等人，2023 年）。虽然这个价格被认为是艺术品的标准，但这幅画的创作过程却让艺术界感到困惑，通常是负面的困惑（Demmer 等人，2023 年）。虽然人工智能与人类的关系在某些领域受到积极的接受，但人工智能与艺术之间的党派之争仍然存在争议（Chiarella 等人（2022 年）。因此，这项研究旨在探索外行人对人工智能生成的艺术作品（称为“人工智能艺术”）的看法和欣赏。在这种情况下，外行人是指没有独特艺术专业背景的个人，范围缩小到印度尼西亚的高等教育学生。相对于人工智能的新颖性，我们认为人们会更倾向于拒绝这一概念，因为人工智能不适合用于艺术创作。这一假设得到了 Messingschlanger 和 Appel (2023) 对人工智能艺术的心理感知的研究支持，该研究集中于个人对价值观的归因在塑造他们对艺术的欣赏以及从而接受人工智能艺术概念方面的影响。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？
便携式 MRI 研究的伦理监督和社会许可
简介 便携式低场 MRI 为在家庭、学校、零售店、法庭、体育场和学术医疗中心以外的其他地点等野外环境中进行脑研究提供了可能性。将脑研究带给民众，而不需要研究参与者前往学术医院的固定 MRI 扫描仪，可以使数据库多样化并减少神经科学的偏见。1 便携式 MRI 可以让非医学研究人员（包括公民科学家）探索终极黑匣子——大脑——如何影响人类在现实世界中的表现，而这些情况在传统的医院研究环境中很难复制。潜在的研究用途包括教育研究和陪审员决策研究、经济决策和消费者选择、投票行为和艺术创作研究，其中许多仍处于推测阶段。2 学者们表示，新兴领域“神经法、神经经济学、教育神经科学、神经政治学、神经营销学、神经哲学和神经社会学可能会越来越多地将扫描融入到他们的研究中。” 3 与此同时，学者们警告称，当前的伦理和监管框架存在漏洞，可能会导致对未来 pMRI 研究参与者的保护不全面或无效。4
引用本文：Roosa Wingström、Johanna Hautala 和 Riina Lundman (2022)：重新定义人工智能时代的创造力？计算机科学家和新媒体艺术家的观点，《创造力研究杂志》，DOI：10.1080/10400419.2022.2107850
摘要 人工智能 (AI) 已经突破了创造力研究。创造性人工智能系统的进步挑战了创造力的共同定义，传统上该定义侧重于五个要素：参与者、过程、结果、领域和空间。此外，科学家和艺术家等创意工作者越来越多地在他们的创作过程中使用人工智能，而共同创造力的概念已经出现，用来描述人机混合的创造力。这些问题引发了一个问题：在人工智能时代，创造力是否需要重新定义。目前，共同创造力主要在预先组织的实验室环境中的计算机科学框架内进行研究。这项研究从人类科学的角度出发，采访了 52 位在芬兰使用人工智能的计算机科学家和新媒体艺术家。结果表明，科学家和艺术家使用相似的元素来定义创造力。然而，人工智能在科学和艺术创作过程中的作用不同。科学家需要人工智能来产生准确和值得信赖的结果，而艺术家则使用人工智能来探索和玩耍。与科学家不同，一些艺术家也认为他们与人工智能合作的工作是共同创造的。我们认为共同创造力可以解释人工智能时代的当代创造过程，并应该成为未来创造力研究的重点。
路线图高级仪器
封面封面是Nadesh Ligthart的“艺术创作”一词的定制版本。它说明了HTSM路线图高级仪器的动作计划。这些图像是基于先进的科学知识和共同创造的荷兰公司制造的高级仪器和市场产品：•ASI X射线，电子和离子摄像机，用于颜色X射线，电子显微镜，电子显微镜和质谱基于为高能物理学开发的技术开发的技术•cesine silicon silicon pore x-ray and poce poce x-ray and prompt interrantions promist intermitions范围••固定型材料，••材料•材料•材料，以•材料的固定量，覆盖量的固定量，覆盖量，•由高能水电构造制造的部分，也用于大型的真空系统，用于科学设备的大型真空系统光学11微米悬臂纤维纤维传感器基于荷兰微型技术和光纤研究MalvernPanalytical Medipix探测器，用于高能物理学，用于X射线散射仪和X射线散射仪的高能量nite;大学研究VDL/TNO支持ELT天文望远镜的主要镜子的支持结构以及Boessenkool Machinefabriek BV，Heinmade，Hositrad真空技术和Sumipro Insprosron lathing BV的产品。
技术对当代艺术生产和消费的影响
摘要 数字艺术、虚拟现实技术和在线艺术市场的兴起彻底改变了艺术创作和体验的方式。在创作方面，技术为艺术家探索开辟了一系列新的媒介和技术。技术也使艺术家更容易与全球观众分享他们的作品。Instagram、Twitter 和 Facebook 等社交媒体平台为艺术家提供了一种向比以往更广泛的受众展示作品的方式，使他们能够建立自己的品牌并吸引新的粉丝和收藏家。在消费方面，技术对人们体验和与艺术互动的方式产生了重大影响。例如，虚拟现实 (VR) 技术允许观众进入数字艺术装置并以完全沉浸式的方式体验它。然而，人们担心技术对当代艺术的影响。一些人认为，对数字艺术和在线平台的日益关注导致了传统艺术形式的贬值。数据来源于书籍、期刊文章以及在线资源。使用艺术史学家的方法对数据进行定性分析，以描述性方式呈现数据。文章最后强调了技术对艺术生产和消费的积极和消极影响。建议艺术家应利用技术进步提供的机会，但也应意识到潜在的负面影响，例如知识产权的丧失。
下一步：指数生命 1 - BBVA Openmind
《下一步：指数人生》已经是 BBVA 年度丛书的第九本，该丛书致力于分析和传播有关我们这个时代基本问题的知识。BBVA 于 2008 年推出了这套丛书，恰逢 BBVA 基金会颁发第一届知识前沿奖。这一系列丛书的第一本激发了我们的热情，促使我们创建了 OpenMind (www.bbvaopenmind.com)，这是一个旨在为社会创造和传播知识的在线社区。最终，OpenMind 涵盖的广泛主题——包括科学、技术、经济、环境和人文学科——反映了我们致力于帮助人们了解影响我们生活和塑造我们未来的主要现象的承诺。除了我们的年度丛书外，OpenMind 还以西班牙语和英语出版文章、帖子、报告和视听材料，包括计算机图形和视频——全部完全免费。超过两百名参与研究、艺术创作和交流的作者和合作者参与了 OpenMind 计划。此外，用户还可以参与其中——分享他们的想法、思考和担忧。仅在 2016 年，就有 250 万网络用户和近十万 OpenMind 社交网络粉丝通过参与为 OpenMind 社区注入了活力。在我们之前的书中，我们讨论了科学前沿、全球化、创新、我们的时代等主题
资料来源：© 陆军遗产代表团（DELPAT）2022。
作者：塞萨尔·巴尔达奇尼（César Baldaccini）又名塞萨尔（César）（1921-1998） 作品：Le Poing 创作日期：1970年 材质：抛光不锈钢 尺寸：/ 库存编号：/ 保存地点：圣西尔- l'École，圣西尔军事学校 (Lycée militaire de Saint-Cyr) 武器广场（旗杆底座） 作品历史：Le Poing 于 1967 年作为 1% 艺术资金的一部分进行委托创作（由国家发起的一项程序，代表在公共建筑的建造或扩建期间由委员会分配用于一项或多项艺术创作的资金）。该作品旨在装饰军事广场的旗杆，三年后落成。委员会一致认为，这幅作品体现了前辈传递给年轻学生的军事美德和勇气。落成后，雕塑家塞萨尔继续与学校保持着合作伙伴关系：1978年，他借出了自己的一些作品，与学生互动，讲解自己的作品，向学生介绍雕塑。自 1970 年以来，这所军事高中的所有典礼均在拳峰脚下举行。艺术家：塞萨尔·巴尔达奇尼（1921-1998），简称塞萨尔，曾就读于马赛高等美术学院和巴黎国立高等美术学院。他是
MagicClay：利用生成神经场雕刻网格
神经场领域的最新发展为形状生成领域带来了非凡的能力，但它们缺乏关键特性，例如增量控制——这是艺术创作的基本要求。另一方面，三角形网格是大多数几何相关任务的首选表示形式，它提供了高效且直观的控制，但并不适合神经优化。为了支持下游任务，先前的研究通常提出一种两步法：首先使用神经场生成形状，然后提取网格进行进一步处理。在本文中，我们引入了一种混合方法，该方法能够始终如一地维护网格和有向距离场 (SDF) 的表示形式。基于这种表示形式，我们引入了 MagicClay——一种艺术家友好的工具，可根据文本提示雕刻网格区域，同时保持其他区域不变。我们的框架在形状优化的每个步骤中都仔细有效地平衡了表示形式和正则化之间的一致性；基于网格表示形式，我们展示了如何以更高的分辨率和更快的速度渲染 SDF。此外，我们运用可微分网格重建领域的最新成果，根据 SDF 的指示，在网格中根据需要自适应地分配三角形。通过已实现的原型，我们展示了比现有技术更出色的生成几何体，以及新颖的一致性控制，首次实现了对同一网格进行基于提示的顺序编辑。
通过 AI 艺术调查公众 AI 素养
传播模型和大型语言模型的最新进展为新一代强大且易于使用的工具奠定了基础，其中一些最公开可见的应用程序用于艺术创作。然而，这些工具几乎没有为深入了解人工智能系统提供空间，而公众对它们日益增长的兴趣可能会掩盖长期从事其他形式人工智能工作的充满活力的艺术家群体的注意力。我们探索人工智能艺术（特别是以人工智能为工具和主题的作品）促进公众人工智能素养的潜力，并考虑在当前生成人工智能热潮之前开发的策略如何在今天继续发挥作用。我们研究了批判性人工智能艺术家的策略，以支持公众对人工智能的理解并提高非专家的可读性。本文还探讨了艺术家与人工智能研究人员和设计师之间的合作如何阐明与人工智能发展相关的关键技术和社会问题。这项研究包括三位从事人工智能工作的专业艺术家和一组跨学科的学术参与者之间的研讨会。本文报告了这些研讨会，并介绍了艺术家表达的意图和策略，以及与公共人工智能素养研究界相关的见解。我们发现，批判性人工智能艺术可以将底层技术系统与权力的结构性问题联系起来，并促进情境化和具体化的体验式学习，重视解读而不是解释。研究结果还证明了围绕艺术、伦理和人工智能技术的政治经济学进行跨学科对话的重要性，以及这些对话如何融入人工智能设计过程。