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印度艺术家的独特风格的“民间印度”融合...
Sudarshan Shaw是印度艺术家和传播设计师。他在美国国家时装技术研究所学习，并在兰桑堡国家公园（Ranthambore National Park）的毕业项目中爱上了野生世界。促使他探索更多的印度森林，并与当地社区进行互动，以帮助他对民间艺术的历史，创造力和有效性进行教育。今天，他说：“我自豪地保留了对人们的故事，野生智慧和森林法律的偏见”。，这样做希望“将土著艺术作为土地的语言，为土地成为土地的语言”。
通过机器学习的人格风格识别：从患者的语音中识别出分离和侵入性的个性风格
在精神病理学中观察到的异质性时，患者的性格被认为是至关重要的。虽然已经证明了人格特征是在患者使用的语言中反映的，但我们假设这可以直接从语音话语中自动推断人类类型的自动推断，而不是通过针对人格分类而明确设计的传统问卷的方法更准确地推论。为了验证这一假设，我们采用自然语言处理（NLP）和标准的机器学习工具进行分类。我们在记录的临床诊断访谈（CDI）的数据集上对79例诊断为重度抑郁症（MDD）的患者进行了测试 - 这种疾病已基于个性样式进行了分类，并分类为AnAclitic和Introtive grountive人格样式。我们首先分析访谈，以查看哪些语言特征与每种样式相关联，以便更好地了解样式。然后，我们根据（a）标准化问卷回答开发自动分类器； （b）基本文本特征，即tf-idf单词和单词序列的分数； （c）使用LIWC（语言查询和单词计数）和上下文感知功能（使用Bert（Transformers的双向编码器表示））； （d）音频功能。我们发现，具有语言衍生功能的自动分类（即基于LIWC）显着优于基于问卷调查的分类模型。此外，通过将LIWC与问卷的功能相结合来实现最佳性能。1这表明应该在开发基于林语的自动化技术来表征性格的情况下进行更多的工作，但是问卷仍然在某种程度上补充了这种方法。
WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
第3章。专业的科学风格公约
本章为所有ASA，CSSA和SSSA出版物提供了科学风格惯例的指南。在各种科学学科中使用的专门词汇对从事该学科的人来说具有精确的意义，但偶尔对从事不同学科的科学家有不同的含义。除非新术语本身形成了论文的内容（如给定作物的基因名称的报告，或有关新评估量表的建议），作者应避免构成新术语。如果新的发展似乎要求新的条款，建议作者在设计新术语之前咨询有关该领域工作的其他人。也是明智的选择，以搜索社会和其他地方发表的相关材料，以查看对术语的共识是否存在还是正在出现。在某些情况下，只需咨询良好的词典，或以主要科学风格手册的特殊术语咨询，就足以解决术语问题。
基于深度学习和数据挖掘的艺术设计风格挖掘
摘要。艺术设计风格是艺术家或设计师在创作过程中形成的独特视觉特征，它体现了创作者的艺术成就，美学概念和技术手段。在本文中，将深度学习（DL）和数据挖掘（DM）技术组合在一起以挖掘艺术设计样式信息，并将其与计算机辅助设计（CAD）系统集成在一起，以实现CAD系统的智能升级。通过实时建议和设计方案优化，设计师可以找到更快地满足其需求的设计样式。为了实现此目标，提出了一系列优化策略，包括改进特征提取方法，引入更有效的学习算法和调整参数。通过实验验证，发现这些策略显着提高了艺术风格转移的准确性，并大大缩短了处理时间。优化的算法可以更准确地学习和表达艺术风格的特征，同时在处理大型数据时保持高效率。研究结果为CAD艺术设计的增长奠定了坚实的基础，并为未来的研究提供了宝贵的参考和启蒙。
阿凡达风格化对信任的影响
虚拟现实（VR）通过选择不同的化身在虚拟互动中代表自己的自由。但是，尚不清楚应为给定的社会场景选择哪个头像。社会互动通常依赖于建立信任。如果您选择高度逼真的头像，或者在表示方面有灵活性，人们是否更有可能信任您？这项工作提出了一项研究，该研究使用高赌注医学方案探讨了这个问题。参与者遇到了三个不同风格水平的不同医生：现实，讽刺和“中间”之间。信任评级在整个样式水平上基本一致，但参与者更有可能选择具有“中间”风格水平的医生来获得第二意见。明确偏爱三个医生身份之一，有证据表明这可能与运动特征有关。
alaea-红色夏威夷风格的海盐
注意：以上所有声明，建议，建议和数据均基于我们的实验室结果，我们认为同样的是可靠的。然而，除了显示出明确用作营养补充剂的数据外，上述所有此类陈述，建议，建议和数据都没有保证，保证或任何形式的责任。上面的所有数据均为Saltworks®Inc。的财产，并且未经明确的书面同意就不得复制。
自动化人类辅导员风格的编程反馈：利用GPT-4的提示生成指导模型和提示验证的GPT-3.5学生模型
生成的AI和大型语言模型通过自动为学生产生个性化的反馈来增强编程教育。我们调查了生成AI模型在提供人类辅导员风格的编程提示中的作用，以帮助学生解决其越野车计划中的错误。重新制作的作品对各种反馈生成方案的最新模型进行了基准测试；但是，它们的整体质量仍然不如人类的辅导员，尚未准备好现实世界。在本文中，我们试图将生成AI模型的限制推向提供高质量的编程提示，并开发出一种新颖的技术GPT4HINTS-GPT3.5VAL。作为第一步，我们的技术利用GPT-4作为“辅导”模型来生成提示 - 它通过使用未完成的测试用例和提示中修复的符号信息来提高生成质量。作为下一步，我们的技术利用GPT-3.5（一个较弱的模型）作为“学生”模型来进一步验证提示质量 - 它通过模拟提供此反馈的潜在实用性来执行自动质量有效性。我们通过对Python程序的三个现实数据集进行了广泛的评估来显示我们的技术的功效，这些数据集涵盖了从基本算法到使用PANDAS库的正则表达式和数据分析的各种概念。
基于生成对抗的艺术风格转换
摘要。由于人工智能（AI）的持续增长，艺术风格的转型已成为一个高度关注的研究领域。它旨在将一种艺术风格应用于另一种艺术风格，并以新风格产生艺术品。目前，生成对抗网络（GAN）和计算机辅助设计（CAD）技术已成为艺术风格转换研究的两种重要方法。本文旨在探讨GAN和CAD技术在艺术风格转型研究中的应用。在文章中，选择了一系列不同类型的艺术作品，包括绘画，雕塑和建筑，使用GAN和CAD技术进行样式转换。通过对结果的分析和比较，发现GAN模型的成立得分（IS）基本上稳定在90％以上，而艺术图像之间的结构相似性指数（SSIM）约为0.957。此外，艺术家对产生艺术作品的评级很高，并且通过使用GAN模型通过样式转换产生的图像在视觉效果，创造力和艺术价值方面已得到了艺术家的认可和赞赏。这进一步证明了GAN模型在艺术风格转型中的有效性和优势。
最低生物风格管理标准（MBRMS）用于脚和口疾病病毒的实验室
1。The EuFMD Special Committee on Biorisk Management (SCBRM) reviewed the current standard “Minimum Biorisk Management Standard for Laboratories Working with Foot-and-Mouth Disease Virus”, as had been endorsed at the 44 th General Session of EuFMD in 2021, and which superseded all prior Standards (1993, 1985, 2009, 2013, 2019).2。他们对标准更改的建议包含在GS45/MBRMS/1版本中，用于循环到设施的Biorisk经理，以处理EUFMD成员国的感染性FMDV（“ Tier d”）和欧洲地区代表性“ Tier C”实验室的生物风格经理。3。响应后，提议的标准将在第45届会议之前邀请，并将其发送给EUFMD成员国。涵盖A和B的标准的制定被推迟，但将在SCBRM工作计划中进行2021年。SCBRM鼓励流行国家参与这些标准的制定。