Cамоучитель по Maya 6
Во многих случаях искусство требует трансцендентных способов выражения. Оно имеет внутреннюю гармонию. Для лучшего понимания задач, возникающих в процессе создания компьютерной графики, нужно осознать, с чем вы работаете и к чему вы стремитесь.Приступив к изучению Maya, вы начинаете знакомство с новым языком, с новым средством общения. Помните, что техника, которую вы получаете в руки, является лишь средством конечного выражения вашей фантазии. Поэтому насладитесь процессом работы.
Цифровые студии нанимают в первую очередь профессиональных художников, то есть людей, имеющих опыт в традиционных искусствах, например рисовании, живописи, фотографии или скульптуре. Соответственно, изучение компьютерной графики следует начать с обзора ключевых принципов искусства. Именно этому и посвящена данная глава. Всегда следует помнить, что компьютер, с которым вы работаете, — не более чем инструмент.
В последние десятилетия интерес к компьютерной графике значительно возрос. В немалой степени это является следствием появления на рынке мощных компьютеров по относительно низким ценам. Начиная с конца 90-х годов оборудование для создания анимации стало доступным для индивидуальных пользователей.
В результате многие художники добавили в сферу своих интересов компьютерную графику. Но перед тем как приступить к изучению конкретных инструментов, необходимо познакомиться с фундаментальными понятиями из этой области.
Вступление
Управление Maya
Планирование
Методы моделирования
Основы полигонального моделирования
Моделирование с помощью деформатора Lattice
Назначение материалов
Анимация по методу ключевых кадров
Краткий курс по Нечеткой Логике и Нечеткому Управлению
Нечеткая логика применяется как выгодный инструмент для управления систем подземки и комплексных индустриальных процессов, также для домашнего хозяйства и электроники развлечения, систем обнаружения ошибок и других экспертных систем. Хотя, Нечеткая Логика была изобретена в Соединенных Штатах, быстрый рост этой технологии начался в Японии и теперь снова достиг США и Европы также.Нечеткая Логика все еще быстро развивающаяся в Японии, количество патентов увеличивается по экспоненте. Основная часть имеет дело довольно с простыми приложениями Нечеткого Управления.
Нечеткость стало ключевым словом для маркетинга. Электронные статьи без нечеткого компонента постепенно, окажется, мертвая акция. Пример, который показывает, популярность Нечеткой Логики, даже существует туалетная бумага с " Нечеткой Логикой " напечатанный на ней.
Нечеткая логика - новая мощная технология
Нечеткое сравнение коллекций: семантический и алгоритмический аспекты
Классификация коллекций
Сравнение списков
Сравнение упорядоченных множеств
Сортированные последовательности
Коллекции прямых и инверсных ассоциаций
Интеллектуальные информационные системы
Целью учебного пособия является ознакомление студентов, обучающихся по специальности «Прикладная информатика по областям применения», с проблематикой и областями использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-методических вопросов построения и функционирования систем, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний. В результате изучения учебного пособия студенты получат знания по архитектуре и классификации ИИС, методам представления знаний, областям применения, а также научатся выбирать адекватные проблемной области инструментальные средства разработки ИИС и методы проектировании базы знаний.Учебное пособие «Интеллектуальные информационные системы» предназначено также для студентов экономических специальностей: «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет», «Антикризисное управление», «Менеджмент», «Маркетинг», «Мировая экономика», которые в результате изучения учебного пособия освоят методы принятия управленческих решений, основанные на классификации ситуаций, построении деревьев целей и решений, логической и эвристической аргументации, расчете рейтингов на базе нечеткой логики, управления динамическими процессами.
Интеллектуальные информационные системы
Проектирование и разработка информационных систем
Предлагаемый материал содержит доступную автору (возможно, не исчерпывающую) информацию по поводу проектирования, разработки, сопровождения и реинжиниринга информационных систем. Информация - это самое ценное достижение человечества. Она ценнее, чем алмазы и золото. Информация помогает нам жить. Информационные системы дают нам шанс на то, чтобы выжить. Грубо говоря, "data and knowlegment mining", т.е. добыча данных и знаний является нашей основной задачей. Задачей не русских, не японцев, не американцев, не какой-то конкретной страны, но всего человечества. Мы все непрерывно накапливаем данные и знания, но проблема состоит в том, чтобы все это переварить и полезно использовать. Для этого и предназначены компьютеризованные информационные системы.Специфика информационных программных систем
Язык модулей
Серверы Intranet
Идентификация линейных систем
Задачи индентификации возникают во многих научных и прикладных сферах человеческой деятельности: медицине, сейсмологии, гидро- и радиолокации, обработке изображений, анализе и синтезе электрических цепей и др. Построение модели начинается с формирования входных воздействий и выбора структуры модели, определяющей взаимосвязь наблюдаемых данных через совокупность параметров. После этого входные воздействия подаются на объект, и измеряются отклики на эти воздействия (выходные сигналы). Затем входные и выходные сигналы и выбранная структура используются для оценки значений параметров в соответствии с принятым критерием качества. Критерий качества идентификации характеризует степень адекватности модели объекту в рамках согласованных допущений и ограничений. Очень часто используется среднеквадратичный критерий, в соответствии с которым ищутся такие оценки параметров, которые обеспечивают минимальный средний квадрат разности выходных сигналов модели и объекта при одном и том же входном воздействии. Оценивание параметров выполняется на основе алгоритма идентификации, определяющего правила поиска оценок. Наконец, для того, чтобы проверить, насколько точно построенная модель имитирует или предсказывает данные наблюдений, необходимо сравнить их при одинаковых воздействях. Эта процедура называется верификацией модели.Идентификация линейных систем
Логика машин
Информационные электрические машины
Информационные электрические машины (2)
Алгоритм пирамидальной сортировки
Теоретические основы построения эффективных АСУ ТП
Кибернетика и сознание проблема искусственного интеллекта
