以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
Adobe Illustrator是一款广泛使用的矢量图形编辑软件，常用于电商设计、品牌标识设计、插图等领域。
Stanford CS231A: Computer Vision-From 3D Reconstruction to Recognition
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型，对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
Adobe AI软件是一款用于创作和编辑矢量图形的专业软件，它被广泛应用于设计领域中，如品牌设计、平面设计、网页设计、图标设计等等。本文旨在探讨Adobe AI软件在设计领域中的应用和其发展趋势。
AI科技评论按：本文来源 知乎，作者:YJango，AI科技评论授权转载。 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的
iSlide 专门针对 PPT 编辑过程中的问题，通过功能、模板及课程学习的方式，帮助用户做出改变， 更高
作者：YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍，并假设你理解前馈神经网络。 如果不是，强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接： https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题，开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
【新智元导读】目前，还没有人能够真正理解深度网络在目标分类任务方面的运行方式和原理。主要原因是对深度网络在分类任务中所做的“工作”还没有一个很好的衡量标准，一篇最近发表的关于“通用感知流形”理论的论文试图解决这个问题。
关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://t.cn/RyhpHjM）（CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕，视频连接：http://www.mooc.ai/course/268）还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识，不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
桥接(Bridge)模式的定义如下：将抽象与实现分离，使它们可以独立变化，简单来说，就是将一个大类或一系列紧密相关的类拆分为抽象和实现两个独立的层次结构，从而能在开发时分别使用。它是用组合关系代替继承关系来实现，从而降低了抽象和实现这两个可变维度的耦合度。 在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按形状分，又可按颜色分。类似于 Photoshop 这样的软件，能画不同形状和不同颜色的图形，如果用继承方式，m 种形状和 n 种颜色的图形就有 m×n 种，不但对应的子类很多，而且扩展困难。Bridge 模式基于类的最小设计原则，通过使用封装、聚合及继承等行为让不同的类承担不同的职责。它的主要特点是把抽象(Abstraction)与行为实现(Implementation)分离开来，从而可以保持各部分的独立性以及应对他们的功能扩展。
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分
无人驾驶空中系统（UAS）在过去十年中被广泛应用，尽管 UAS 最早被应用在军事上，事实证明，它们在很多其它领域都是有用的，包括农业、地理制图、航空摄影、搜索和救援等。然而这些系统都需要一个人循环完成远程控制、场景识别和数据获取。这不仅增加了操作成本，而且将应用范围极大程度上限制在了能够进行远程控制的应用范围内。
深度神经网络（DNNs）已经在人工智能领域取得了极大的成功，它们以图像识别、自动化机器翻译、精确医疗和许多其他解决方案为载体，直接影响着我们的生活。
流程图是一种常用的图形化工具，用于展示过程中事件、决策和操作的顺序和关系。它通过使用不同形状的图标和箭头线条，将任务和步骤按照特定的顺序连接起来，以便清晰地表示一个过程的执行流程。
作为一款常用的插图设计软件，Adobe Illustrator受到了越来越多的关注。该软件在平面设计、页面设计、图案设计等方面起到了重要作用，是设计师和插画画家们最喜欢使用的工具之一。
绘制发散式光芒我们用矩形工具画一个长条，填充一个颜色，按住 alt 复制，按住 shift 选中前面的两个再复制，如此重复，保证内部有 16 个这样的色块就行了，将所有图层选中，Ctrl+t 变形将它压扁，然后隔一个删一个。然后将所有剩下的四款全部选中，合并在一个图层上。
最近工作中遇到的一个问题引发了大家的讨论，就是在UI设计中，空心图标和实心图标应该在什么场景下使用？
按钮也可以触发诸如购买，下载，发送或者其它很多重要的操作。数字按钮是现实世界中按钮的下一代表现形式，比如电视遥控器，音乐播放机或者游戏控制器中的按钮。
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
思维导图是一种有效的思维工具，它可以帮助我们整理信息，激发创意，提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心，以分支结构为形式，以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑，同时也可以激发我们的联想和想象。
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 为和大家分享关于设计趋势的见解，ISUX研究了2019-2020的设计趋势。没有必要去遵循年度设计趋势报告，但是否意识到这一趋势，对设计师而言却非常重要。首先我们总结了平面设计的总体趋势，然后是最近延展出来的IP形象，同时也对从Zepeto app 和 Memoji开始的，最近扩展出来的角色设计趋势有所研究，最后则是UX趋势的分析。 ISUX has done a design trend research to shar
谷歌给TensorFlow加入了计算机图形处理功能TensorFlow Graphics，让神经网络可以更好地理解计算机世界里的图形操作。
下面是马克斯·普朗克智能系统研究所研究人员的客座文章。在本文中，研究人员描述了一种从图像或稀疏点云进行密集4D重建的新方法。
谈及“计算机图形学”，可能很多人会觉得很有距离感，或者和计算机视觉、图像处理等学科混淆。但是，如果告诉大家图形学技术是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础，相信大家都不会再觉得陌生。
MyDraw，功能强大的思维导图软件。MyDraw是一款国外优秀的思维导图流程制作软件，可以制作流程图，组织结构图，思维导图，网络图，平面图，传单证劵，业务图和图纸。 MyDraw绘图工具包括具有数百个图形和符号，模板，自动图表布局，高级打印和导出功能等等的库，可以帮你快速高效的完整图纸制作。
基于机器学习在无数行业中得到了充分利用，从网络上的提示性搜索到照片库存图像推荐。其核心是，推荐引擎可以在大量数据库中查询相关信息（文本、图像等），并在用户与给定界面交互时将其显示给用户。随着大型3D数据仓库的聚合，架构和设计可以从类似的实践中受益。
2023 年1月18日，工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》（以下简称《方案》）。
翻译|Fay 校对|张浩明 80、90后的记忆里都有一个游戏，叫做Where’s Waldo? 如果你没有玩过也不要紧，Where’s Waldo?是一个图画游戏，穿着红白条的Waldo隐藏在画面
Adobe AI是一款矢量图设计软件，通过它可以快速高效地制作出各种印刷品、横幅、海报和标志等设计作品。本文将介绍Adobe AI软件的基本概念、使用方法和应用场景，并通过实例来展示其在设计领域中的应用。
作者：曾凤 责任编辑：周建丁（zhoujd@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn 机器学习（ML）算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。而“拓扑数据分析”作为机器学习的一种形式，已经开始被广泛应用。本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中
2020年，为了让更多人学习机械臂知识，我们推出了世界上最小的6轴机器人手臂：myCobot，之后陆续推出码垛机械臂mypalletizer，小六轴mechArm，双臂myBuddy。将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。
【新智元导读】神经网络模型最大的弊端就在于无法理解物理世界的常识，人类一眼就能看到的物体，AI模型却视而不见；盘子都漂浮在空中了，模型还觉得自己预测对了。MIT博士在NeurIPS 2021带来的工作也许能帮你在视觉模型中注入这些物理常识，获得三维场景感知能力！
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
定义解读：桥接模式的核心是两个抽象以组合的形式关联到一起，从而他们的实现就互不依赖了。
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别，既然涉及到图像识别，那么首先我们要把图像重新认识一下，大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片，在一些做图像处理的人的眼中，可不就这么简单了。 计算机图形的分类 （1）位图（Bitmap） 也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而
图 1. 研究者的模型使用单深度图像或 RGB 图像中的精细细节补全或重建对象的完整 3D 形状。
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
肖像漫画是一种独特的艺术形式，艺术家以夸张的方式勾勒出一个人的脸，大多数时候都是为了体现幽默感。自动化这种技术带来了挑战，因为所涉及的复杂细节和形状的数量，以及转变为创造性夸大的人所需的专业技能水平。
在数学和统计学中，矩（moment）是对变量分布和形态特点的一组度量。n阶矩被定义为一变量的n次方与其概率密度函数（Probability Density Function, PDF）之积的积分。在文献中n阶矩通常用符号μn表示，直接使用变量计算的矩被称为原始矩（raw moment），移除均值后计算的矩被称为中心矩（central moment）。变量的一阶原始矩等价于数学期望（expectation）、二至四阶中心矩被定义为方差（variance）、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）。
想要可视化您的流程/工作流吗?我们将向您介绍BPMN，并让您了解如何使用我们的BPMN软件为流程和工作流设计创建BPMN。 BPMN是什么? 业务流程模型和符号(BPMN)是在业务流程建模中使用的著名
在现实世界和工程系统中，图形无处不在。图是实体集合的表示，例如对象、地点或人，以及它们之间的关系。在机器学习问题中看到的数据通常是结构化的或相关的，因此可以表示为图形。
【新智元导读】微软亚洲研究院网络图形组培养了一大批中国图形学的人才。其首席研究员童欣，内部人称“童姥”，近日接受了新智元专访。在微软做了近20年图形的他认为，计算机图形跟计算机视觉是一对“好基友”，深度学习尚未席卷计算机图形学，但格局很快就要被打破了。图形的风口需要创造。童欣还介绍了微软今年在SIGGRAPH上发表的三篇和深度学习有关的图形研究。最后谈到跟图形息息相关的VR/AR,他表示：VR只是媒体而AR是平台，四大技术快速发展，爆发期将近。 📷 童欣博士 1993年毕业于浙江大学计算机系，
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
[1]《Hierarchical Novelty Detection for Visual Object Recognition》
导语 本文是由未来影像高精尖创新中心举办的ICEVE2017（北京国际先进影像大会暨展览会）的精华演讲等整理而成的系列专题文章，本系列内容涵盖专家专访、大会报道、行业纪实等，致力于梳理和提炼ICEVE大会的精华内容并传播给行业和大众。 大家上午好！非常荣幸能有这个机会向大家展示一下我们在微软亚洲研究院最近所做的一些工作，在去年先进技术影像会议上，我给大家介绍了我们如何研发一些技术帮助大家更迅捷、更方便地来采集真实世界中的一些三维内容，那么今天我讲的是进一步的如何“从交互图形到智能图形”。 在过去的几
在今年斯坦福HAI实验室的春季会议上，康奈尔计算机学院院长Kavita Bala以“视觉外观和理解：从微米分辨率到世界级”为题，就她在数字化现实世界方面的研究进行了精彩的演讲。 编译｜王玥 编辑｜陈彩娴 这几年我的研究主要关注视觉外观和理解，从微米分辨率到世界级。在我开始演讲之前，我先给大家展示一个很有趣的例子，这部电影里主角和世界互动的视觉界面很有意思。 大家能够看到，当这个人在现实世界中行走时，他的视觉界面上出现了一系列文字。主角是一个汽车迷，所以视觉界面向他展示了这辆车的丰富信息： 仅仅需要一张照片
有读者说，面试的时候面试官提到了一个问题，但不知道怎么回答。这个问题是：实心图标和空心图标的区别是什么？这个问题网上的讨论挺多的，国内外很多设计师都有针对这个问题给出一些自己的看法。
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