全書共分八章，系統(tǒng)詳細(xì)地介紹了人工智能繪畫的基本理論與Midjourney平臺(tái)的使用方法，包括各個(gè)命令與參數(shù)、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等。同時(shí)，講解了Midjourney在插畫繪制、攝影素材圖像生成、珠寶設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)、鞋子設(shè)計(jì)、箱包設(shè)計(jì)、Logo設(shè)計(jì)、文字設(shè)計(jì)、游戲場(chǎng)景概念設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用方法。另外，在本書的最后還對(duì)操

本書系統(tǒng)探討了中國(guó)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)建設(shè)的多維度議題，從理論引領(lǐng)、科技賦能、媒體融合到文化傳播，全面展現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)生態(tài)建設(shè)的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與策略。內(nèi)容涵蓋以黨的創(chuàng)新理論為指引，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)生態(tài)新局；科技強(qiáng)國(guó)視野下科學(xué)家精神的跨媒介傳播；網(wǎng)絡(luò)文化環(huán)境的交互性感知與價(jià)值糾偏；媒體融合發(fā)展的實(shí)踐與前瞻；等等。

本書基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)媒介所表現(xiàn)出的未來(lái)可能性，沿著從技術(shù)到媒介，從媒介到敘事，從敘事到設(shè)計(jì)的思維路徑，重點(diǎn)探討了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的媒介屬性、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)敘事理論、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)敘事的設(shè)計(jì)邏輯等議題，最終通過(guò)“分層”的方式創(chuàng)造出新的空間關(guān)系、空間體驗(yàn)及空間敘事。

本教材采用理論分析與實(shí)戰(zhàn)指導(dǎo)結(jié)合的方式開(kāi)展教材撰寫，主要包含三大板塊。1.理論技術(shù)板塊：講解有關(guān)常見(jiàn)的內(nèi)網(wǎng)協(xié)議和端口、代理技術(shù)與認(rèn)證協(xié)議。此版塊主要包括3章，主要包括內(nèi)網(wǎng)滲透基礎(chǔ)知識(shí)、隧道技術(shù)、Windows認(rèn)證協(xié)議。2.內(nèi)網(wǎng)實(shí)戰(zhàn)板塊：面向內(nèi)網(wǎng)滲透，從內(nèi)網(wǎng)滲透的信息收集開(kāi)始，講解內(nèi)網(wǎng)滲透的理論和實(shí)戰(zhàn)。此板塊按照內(nèi)網(wǎng)滲透

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架的不斷完善和發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的編解碼模型在圖像描述生成問(wèn)題中取得了不錯(cuò)的效果，但該模型簡(jiǎn)單地將圖像和文本映射到同一向量空間，直接忽略了圖像與自然語(yǔ)言之間存在的語(yǔ)義鴻溝。本書針對(duì)圖像智能解譯中的標(biāo)記樣本有限、數(shù)據(jù)集偏差以及多模態(tài)學(xué)習(xí)等難題，結(jié)合科研工作中的研究案例，介紹了基于深度學(xué)習(xí)和

本書采用項(xiàng)目任務(wù)式編寫結(jié)構(gòu)，將理論與實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合，通過(guò)大量案例全面、系統(tǒng)、詳細(xì)地闡述了Cinema4D［R25］的各種功能和應(yīng)用技巧。全書共分為12個(gè)項(xiàng)目，內(nèi)容包括Cinema4D入門、基本體建模、樣條線建模、生成器建模、變形器建模、多邊形建模、材質(zhì)與貼圖、燈光與環(huán)境、攝像機(jī)與渲染器、動(dòng)畫、粒子和力場(chǎng)、綜合案例。本書以軟

本書從物聯(lián)網(wǎng)的概念和原理入手，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)與發(fā)展等展開(kāi)了系統(tǒng)的論述；同時(shí)，通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行了較為深入的分析，闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的作用以及重要性，并闡述了物聯(lián)網(wǎng)未來(lái)面臨的發(fā)展機(jī)遇以及挑戰(zhàn)；另外，通過(guò)具體的實(shí)例，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用進(jìn)行了較為深入的研究。本書內(nèi)容完整，章節(jié)編

自然語(yǔ)言處理主要研究用計(jì)算機(jī)理解和生成自然語(yǔ)言的各種理論和方法，屬于人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與語(yǔ)言學(xué)的交叉學(xué)科，又常被稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)文本呈爆炸性增長(zhǎng)，為自然語(yǔ)言處理提出了巨大的應(yīng)用需求。同時(shí)，自然語(yǔ)言處理研究也為人們更深刻地理解語(yǔ)言的機(jī)理和社會(huì)的機(jī)制提供了一條重要的途徑，因此

本書立足于網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)的研究，重點(diǎn)討論虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題，解決如何高效地將多個(gè)異構(gòu)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到底層物理網(wǎng)絡(luò)上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的高效率分配。具體內(nèi)容包括：網(wǎng)絡(luò)虛擬化理論基礎(chǔ)、虛擬網(wǎng)絡(luò)映射理論基礎(chǔ)、智能優(yōu)化算法理論基礎(chǔ)、基于群搜索優(yōu)化和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射、基于資源

網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)可以在事件發(fā)生前向管理員提供預(yù)警，對(duì)于有效的網(wǎng)絡(luò)管理至關(guān)重要。在本書中設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型SAVE-AS，它嵌入了一種新的可擴(kuò)展人工蜂群(SABC)算法、相空間重構(gòu)、變分模態(tài)分解(VMD)和集成極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)，該機(jī)制首先使用SABC以新解更新模型，并在每次迭代中微調(diào)干擾以處理干擾，以找到同步