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ADI人工设计智能与网页智能设计

给大家案例一个名词: 人工设计智能 artificial design intelligence ADI def ADI( ): 何为人工设计智能? ADI是人工智能,它使用机器学习来预测设计趋势,及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计。 今天给大家介绍4款网页智能设计中的代表: bookmark https://www.bookmark.com the grid https://thegrid.io/ wix https://www.wix.com ADI越来越完善,它将能够提供低设计水平的能力,专业人士和普通用户都可以使用。 return 智能设计 ADI是人工智能,它使用机器学习来预测设计趋势,及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计

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智能设计 v3.0

- 如何设计人工设计智能系统? - 人工设计智能的第一性原理 - 人工设计智能的数据结构 - 如何教机器读懂设计 - 基于机器学习的人工设计智能,以海报设计为例 - 基于GAN的人工设计智能 03 人工智能辅助设计 04 智能时代的设计师 - 传统设计师 - 智能时代设计师的能力公式 - 设计思维:Design - 技术思维:Technology - 智能思维:AI - 商业思维:Business ---- - 前言 什么是智能设计 智能设计,是人工智能设计的交叉领域,覆盖的领域非常广泛,例如:数据挖掘、知识图谱、建筑设计、平面设计、时尚设计、交互设计、工业设计智能产品设计等。 具体包括:人工智能辅助设计、人工设计智能系统、人工智能产品的用户体验设计、人工智能产品经理等领域。 - 01 智能化趋势 - 什么是智能化趋势?

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    智能指针和设计模式

    关于智能指针和内存管理的说明可以先阅读这篇文章:C++内存管理。 本次主要讨论的是设计模式,将智能指针和设计模式结合使用,运用恰当的话可以帮助我们减少编译时间、适应变化甚至在不使用虚函数的情况下实现多态。 下面的就实现了通过创建函数返回基类的智能指针。 ,并且为智能指针析构时指定了删除函数release_int;充分使用智能指针的这一特性,将会给实际编程提供很大的帮助。 3 总结 shared_ptr是C++中最重要且最有用的智能指针,通过它实现桥接、工厂等设计模式,更加显示了它的强大。另外,通过shared_ptr提供的工厂函数也进一步消除了new的操作。

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    以太坊智能合约设计模式

    设计模式是许多开发场景中的首选解决方案,本文将介绍五种经典的以太坊智能合约设计模式并给出以太坊solidity实现代码:自毁合约、工厂合约、名称注册表、映射表迭代器和提款模式。

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    智能语音客服方案设计

    文章目录 文档版本更新说明 0.项目需求 0.1 需求 0.2 技术难点 0.3 模型框架初设与关键技术 0.4 系统设计 1.语音识别:(ASR) 1.1语音识别技术概要: 1.1.1 DNN方法 借用AI相关的技术,建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。 0.2 技术难点 目前智能聊天机器人技术相对比较成熟,但是在专业领域内的智能客服,技术相对比较滞后,原因有以下几个难点。 2.5 接入话务专线 最后是对效率的要求,整个过程设计到语音识别、语音合成、问题检索等过程,每个过程都需要一定的时间,在线交互的效果要求很高,也就是对整个智能语音机器人的效率要求很高。 0.3 模型框架初设与关键技术 3.1 模型流程 根据业务流程,结合算法得到初步设计整个算法框架的流程,展示各个步骤的关键技术以及输入和输出。 0.4 系统设计 在功能层面,在线客服智能推理系统的核心部分包括知识库、数据库、推理机(推理机),其外围部分是知识库、语音合成、语音识别和自然语言处理等,系统功能组成如图3所示。 - !

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    智能风控系统设计与实践

    在信息安全领域,建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到了风控产品功能的方方面面,相应的,每一个策略系统都离不开大量的特征,来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应,因此特征系统成为了支持线上风控引擎的重要支柱 本文以智能风控在线特征系统为原型,重点从线上数据从生产到特征物料提取、计算、存取角度介绍一些实践中的通用技术点,以解决在线特征系统在高并发情形下面临的问题和挑战。 特征系统的基本概念 1. 在线实时特征系统设计与实践,对从整体功能上来讲,在线实时特征系统的设计主要考虑以下几个方面: a) 数据大,风控系统每天产生日志量3TB左右,同时特征系统还会接入发布、浏览、登录、注册、聊天等数据。 因此对时间特别敏感的特征应该采用TC的方式计算,图8为TC设计的核心流程。 ? 图8 4. 低延时存储设计 a) 资源隔离 考虑到特征的存取延时要求极低,因此底层使用Redis分片集群。 总结和规划 本文主要以智能风控在线特征系统为原型,提出了在线特征系统的一些设计思路。其中特征工程系统的边界并不限于特征的解析、计算、存取等。

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    智能门锁:触摸设计注意事项

    智能门锁的触摸方案中,有电感式触摸、电容式触摸、机械按键触摸,基于成本、方案成熟度、结构空间限制问题,电容式触控目前已然成为智能门锁触控的首选方案。 阅读本文之前,关于电容式触摸的基本原理可查看《智能门锁:触控原理概述》。 触控设计注意事项:覆盖层选择、电磁兼容性、PCB布局走线 覆盖物选择 选择覆盖材料考虑的关键因素:电容耦合性能(介电常数) 材料上需要注意,介电常数越高,手指与传感器板之间的电容耦合性能就越好,如下几款材料 电磁兼容性(EMC) 电磁兼容性与材料、结构、电路设计都相关; 材料上,如下为一些常用材料12kV ESD保护的最小厚度,在结构上,避免触控板与外界直接可物理接触; 电路设计上参考如下几个点: 在触摸芯片 该匹配电阻是否需要预留具体参考芯片推荐设计; 铺地,将触控焊盘到芯片之间的走线进行包地处理,吸收电磁辐射,另外,焊盘背面若铺地,可采用网格铺地的方式,既保证灵敏度,又可提升抗干扰能力。

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    solidity智能合约的经典设计模式

    设计模式是许多开发场景中的首选解决方案,本文将介绍五种经典的智能合约设计模式并给出 以太坊solidity实现代码:自毁合约、工厂合约、名称注册表、映射表迭代器和提款模式。 amount > 0); buyers[msg.sender] = 0; require(msg.sender.send(amount)); } } 原文:5种经典的智能合约设计模式

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    应用架构设计 - 智能物流柜

    《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 前言 接上篇 《业务驱动的应用架构设计》。 智能物流柜 基于 快递员存件 和 用户取件 等核心业务场景,部署一整套分布式软硬件系统,支撑起快递员、用户、客服人员之间的便捷高效协同。 下面一起看一下,如何对其进行应用架构设计? 系统记录取件流水,包括时间、快递单号、快递柜号、快递箱号等; 取物关门阶段 收件人取出快件,并关闭箱门; 系统返回默认显示的广告页; 找分支 - 第三版流程分析 对每个业务功能进行业务场景穷举分析,是应用架构设计的起跑线

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    人工智能设计的碰撞

    现在说的最多的话题就是“人工智能”,但是每个人对于人工智能又有多少了解呢? 我一直希望在设计与人工智能的讨论中避免使用“替代”这个词,隐含着对于人类创造的威胁,也许更合适的表述方式可以用“脑机比”(人脑与机器的利用比例)来描述,对于一项工作,可能机器发挥作用的成分越来越大,人脑发挥作用的成分越来越小 毫无疑问,设计师的工作不追求确定性,反而会受益于不确定性,因此,设计的人工智能并不一定要获得合适的答案,而是可以创造不确定性,进而对设计师形成启发。 那么对于人工智能中的数据巨无霸是否会垄断设计呢? 人工智能可以按照指令进行程序化设计,但设计师能真正解读到需求方的想法,挖掘他们都没意识到的深层次需求,主动提供更好的设计方案。这种对人内心的敏锐感受、不断创新的能力才是设计师不可替代的核心价值。 人工智能时代,你准备好了么?

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    人工智能设计师之智能排版v0.0.3

    本文继续谈《人工智能设计师》,往期可查阅: 人工智能设计师v0.0.2 DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告 DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁移能力 人工智能「 服装设计师 」上 人工智能「 服装设计师 」中 实现一个人工智能设计师的方案有2种,从设计元素出发,给各种元素设定变量范围,通过自动排版来完成;另一种是通过生成对抗网络GANs,直接画出来 回到我亲自动手diy的人工智能设计师产品,从第一个demo,到现在五个月了,断断续续思考,经历了不少推翻重来; 从0.0.1版本: 搜索引擎用biying/google,采用前端css方案,编写特定模版 下面重点介绍下他山之石:微软这篇2016年发表的论文,分析智能排版的方式实现一个人工智能设计师。 论文最后还给出了使用论文的算法做的设计跟人类设计师做的设计之间的对比效果: ? 以上是对智能排版的一些思考及借鉴。

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    人工智能时代,如何做设计

    我们的团队试图让所有用户体验设计师们理解机器学习的概念,了解如何将机器学习融入到用户体验的知识体系中,并且确保我们以整合的方式构建机器学习及人工智能的实际体验。 ?             本文中,来自 Google 的交互设计师 Josh Lovejoy 将以 Google Clips 作为研究案例,和大家一起回顾三年中设备软件模型、工艺设计及用户界面打磨的历程,以及 “以人为中心” 设计一款人工智能驱动产品的核心思路 这也再次印证那句在用户体验设计工作中备受推崇的至理名言——你不能代表用户。 一、在 “以人为中心” 的设计中,提升人工智能的三种途径 1. 四、带着目的来设计 我们可以通过对人工智能的重新定位,来寻找让机器更智能的途径并探索增强人类能力的方式,从而释放机器学习中更大的潜力。 作为 “以人为中心” 设计项目的实践者,在人工智能的协助下,我们有巨大的机会来塑造一个更加人性化和包容性的世界,但这需要我们时刻谨记最根本的目的——寻找和解决人类真正的需求,力求维护人类价值,利用设计来强化人类的能力而非简单地自动化执行人类的工作

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    设计稿智能生成代码的神器

    一个由设计稿智能生成代码的神器 imgcook,一个由设计稿智能生成代码的神器 imgcook 是专注以各种图像(Sketch/PSD/静态图片)为原材料烹饪的匠心大厨,通过智能化手段将各种视觉稿一键生成可维护的前端代码 全链路采用计算机视觉、深度学习等智能化手段依次去除对设计稿的约束,智能生成代码。一键智能还原与丰富的操作面板,实时保证代码和视觉的高度还原。促进团队的高效协作。 ? imgcook 使用简单,直接上传设计稿(最好找上传sketch或psd源文件) ? 即可快速生成代码。点击后可以选择DSL,最后导出到本地即可。 ? 最后打开浏览器查看界面调试即可。 ?

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    基于CC2530设计智能风扇

    通过物联网技术的智能风扇设计可以解决因为睡熟导致降温设备依旧运行工作,实现更加节能更加智能的控制。 通过温度传感器对环境温度进行数据采集和语音控制模块来调节风速实现对风扇的智能控制,使风扇随温度变化来自动调节风力大小。 完整项目源码下载地址: 基于CC2530设计智能风扇.zip-嵌入式文档类资源-CSDN下载 2. 硬件介绍 2.1 OLED显示屏 OLED采用0.96寸的SPI接口显示屏。

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    awesome-design.ai 更新 | Mixlab智能设计

    最近智能设计学习指南更新了,从论文到书籍,再到智能产品,串联起「 产学研一体 」所需要掌握的知识。适合学生、职场人士、创业者阅读~~~欢迎大家一起共建学习指南~~~ Papers 论文 ? Vinci: An Intelligent Graphic Design System for Generating Advertising Posters 用于生成广告海报的智能图形设计系统 ? What it is and how it evolves 技术的本质 AI and UX Why Artificial Intelligence Needs User Experience 为什么人工智能需要用户体验设计 Smart Cities and Artificial Intelligence: Convergent Systems for Planning, Design, and Operations 智能城市和人工智能 :规划、设计和运营的操作系统 Machine learning for Designers 给设计师的机器学习书 Sites 网站 arxiv deepai paperswithcode Algorithm-Driven

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    人工智能Logo设计师Brandmark

    封面由ARKie智能设计赞助 早在去年 mixlab 的一篇案例报告里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品,例如 Brandmark 在官方博客里介绍了关于人工智能做 Logo 设计的思考,核心的内容,我梳理了下: 使用类似于字体向量( https://github.com/Jack000/fontjoy )来发现字体之间的关系 Brandmark 认为粗体字体与 icon 的填充面积是相关的,于是设定了一条规则:越粗的字体配填充面积越大的 icon ,是一个较好的设计 ( 设计师更多地思考及制定设计规则 )。 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 设计民主 ”,以后任何人都更容易接触到设计,同时快速具备设计能力。 当然,除了很智能的几步生成设计之外, Brandmark 还提供了手动编辑/调整 Logo 的功能。 我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的设定。

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    生物分子序列的人工智能设计

    为了对智能算法设计的分子进行评估,系统分析了不同领域中不同角度序列设计评估方案的特点,展望了人工生物序列智能设计的发展,需要充分考虑生物系统具有多层次间调控高度耦合的复杂特性,从系统角度对不同层次的生物序列进行优化设计 近年来,人工智能技术的迅猛发展为生物序列的智能设计提供了新的机遇。 图1 是否利用智能算法指导进行生物分子设计的比较 本文主要综述了智能算法在生物序列设计中的应用,重点介绍在生物分子设计中常用的深度生成式模型,包括生成对抗网络、变分自编码器、递归神经网络等。 利用智能算法与生化实验测试相结合的方式,搭建智能算法与生化测试的循环优化设计框架,可以提高生物序列的设计效率。 由于生物序列的复杂性,智能算法在该类问题中具有独特的优势:不同于传统的设计手段在天然序列的局部进行小范围探索,智能算法可以通过提取生物数据的复杂特征,并在这些生物特征的指导下,实现自动化、批量化、端到端的智能设计

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    人工智能Logo设计师Brandmark

    早在去年 mixlab 的一篇 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告​ 里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品 Brandmark 在官方博客里介绍了关于人工智能做 Logo 设计的思考,核心的内容,我梳理了下: 使用类似于字体向量( https://github.com/Jack000/fontjoy )来发现字体之间的关系 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 设计民主 ”,以后任何人都更容易接触到设计,同时快速具备设计能力。 当然,除了很智能的几步生成设计之外, Brandmark 还提供了手动编辑/调整 Logo 的功能。 我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的设定。 * 关于公众号: 本公众号定期更新人工智能&设计&科技内容。 谈点设计,敲点代码,偶尔创作点人工智能实验产品。

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