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艺术家作为工人：澳大利亚专业艺术家的经济研究
关于艺术家之间的失业，过去五年来一直有显着增长。在2017年至2022年期间，有45％的艺术家面临失业，显着增加了2004年至2009年之间的28％，2010年至2015年之间的24％。这种增长在很大程度上可以归因于全球大流行。超过一半（55％）的失业艺术家报告了Covid-19是他们失业的原因。但是，在2017 - 2022年期间失业的所有艺术家中，只有56％的人申请了福利。在这些申请人中，大约十分之十是成功的。然而，只有大约三分之一的艺术家被允许在获得福利的同时继续作为批准的活动继续其艺术实践。此外，几乎三分之一寻求失业的艺术家在获得挑战方面面临着挑战，而这些困难通常与他们独特的职业地位有关。
罹患癌症的艺术家
《患癌艺术家》收录的 32 件作品除了出自著名美国艺术家之手且大多创作于 20 世纪上半叶之外，还有一个共同点，就是它们均出自死于癌症的艺术家之手。对于 16 位画家、版画家和摄影师中的一些人，已发表的传记信息表明了艺术家患上的具体癌症类型。对于这些艺术家，书中讨论了他们的职业生涯、癌症类型，并在可能的情况下，介绍了疾病对他们生活和工作的影响。部分信息由 2020 年诺贝尔会议联合主席、诺贝尔学院生物系教员 Laura Burrack 提供。Burrack 的文字详细介绍了特定类型的癌症，并比较了艺术家在世时和现在可用的癌症治疗方法。这些文字与特定艺术家的作品一起呈现，涉及肝癌、食道癌、前列腺癌、肺癌和胰腺癌。我们感谢 Burrack 对本次展览做出的深刻贡献。
人工智能可以成为艺术家吗？
它们有相同的价值吗？如果答案是否定的，这直接表明作品本身和创作过程影响了作品的艺术价值。由于没有任何东西可以凭空产生，因此必须记住，大多数创意都源于历史文化背景或某种经验。如果我们自己有一个创意，我们常常将其归因于我们的巧妙发明或灵感，从而拒绝对创意产生过程进行科学解释。显然，新想法并不完全是新的。我们可以说，我们的创造能力随着经验和知识的增长而增长。越深入，发现新创意背后的原始关系的可能性就越大。与物理定律和定理类似，音乐作品可以由一组有限的基本元素定义，这表明创造力是一种基于记忆记录、寻找类比、学习和推理解决问题的原始方式。在这种情况下，如果同时提供组件和创建程序，计算机可以复制该过程。应该记住，我们已经逐步改进了人工智能技术，使我们能够越来越完美地复制此类活动。但是，值得考虑的是人工智能 (AI) 如何模拟创造力过程、它使用哪些组件以及它如何描述过程本身。
2025 财年对艺术家的支持
• 已获得 NYSCA 资助的项目。 • 申请中未指定的艺术家或作品。将仅向申请中指定的作品和首席艺术家提供支持。 • 目前担任赞助组织董事会成员或艺术/行政人员领导职务的个人提出的申请。 • 学生项目或在申请时以全日制学生身份就读的申请人没有资格获得支持。 • 来自有限责任公司 (LLC)、有限责任合伙企业、商业公司和其他营利性商业公司类型的申请。 • 主要属于学院/大学或 K-12 学校课程的项目。 • 艺术家担任多个项目的主要人员（您只能申请一次） • 资助期（2025 年 1 月 - 2025 年 12 月）以外的工作。 • 申请 NYSCA 艺术家支持的艺术家即使未收到资金也不能在次年申请支持。即使主要艺术家不同，也不能在次年提交同一项目的申请。这样，NYSCA 就可以用有限的资金接触到更多的艺术家和项目。• 艺术家可以在同一资助年度内申请 NYSCA 艺术家支持或 NYSCA 全州社区资助，但不能同时申请两者。更多详情：https://arts.ny.gov/nysca-regrants-and-partnerships 。
表演艺术项目 - 艺术家策略
该计划聘请了一批领域领导者来改进我们的方法并确定潜在的受助合作伙伴。这个过程产生了 115 多个潜在合作伙伴，但只有一小部分是 501(c)(3) 慈善组织，而那些从事最引人注目的工作的组织总部并不在当地。此外，潜在合作伙伴的种类繁多，组织结构、动机、权力建设方法和目标各不相同。很明显，“经济条件”和“多部门倡导”等核心概念很广泛，涵盖了广泛的解释。草案提到了需要改变（并且可以开展工作）的无数领域——包括房地产、劳动力和技术，部分原因是艺术和文化部门依赖相关行业中的各种政策和实践。
我的心在左边艺术家声明.docx
我的名字是 Christian Forbes。我喜欢制作粘土雕塑。我花了很长时间才制作出来，比如带有蛇的维京船、带有粘土角斗士的竞技场。这激励我创作粘土动画。我想出了更多制作博物馆半身像和绘画的想法。我一生都在做我能想到的一切，比如画漫画和电子游戏艺术人物。我知道做这些事情很难，但这并不困扰我。我更加努力地工作，然后我就能认识到我的艺术高级技能。这将是我的欣赏，我将继续以任何可能的方式制作和创造更多的艺术。所以我会永远继续做我的艺术作品。我需要更具挑战性地去做，这样我就必须解决这个问题，所以我最好继续努力。继续努力，尽我所能。所以谢谢你和我分享。明年我们还会再来。
人类艺术家应该惧怕人工智能吗？
3.有关文献中创造力主题的概述以及可以给出的不同定义，请参阅 Boden 2004；Elton 1995；Gaut 2010；Glover、Ronning、Reynolds 1989；Moruzzi 2018；Newell、Shaw、Simon 1962；Runco、Garrett 2012；Keith Sawyer 2012；Simon 1985；Sternberg 1999；Weinberg 1993。
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。