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@a人工智能与中国传统服饰艺术@Aren gong zhi neng yu zhong guo chuan tong fu shi yi shu@e基于深度学习方法下的中国刺绣风格迁移@f沙莎, 江学为, 傅欣著
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@a2024年度教育部人文社会科学研究项目: 深度学习和粒子系统协同驱动的楚国残缺纺织品修复研究等
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@a沙莎, 沙莎, 博士, 特聘教授, 硕士生导师。湖北省楚天学者, 九三学社武汉纺织大学主委, 湖北省青联委员, 松滋市纺织服装产业技术发展中心主任, 教育部学位与研究生教育发展中心学位论文通讯评议专家, 湖北省企业“科技副总”。江学为, 江学为, 主要从事服装数字化与智能化, 服装功能与舒适性, 智能穿戴与运动健康评价研究。傅欣, 傅欣, 教授, 博士生导师, 湖北省教育厅“十四五”优势特色学科群首席负责人、国家一流专业负责人、省优秀中青年科技创新团队负责人、省人民政府“楚天园丁奖”获得者、省级突出贡献中青年专家。
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@a有书目
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@a本书搜集整理了传统四大名绣的纹样特征和工艺技法, 阐述刺绣艺术特征元素间的关联, 并根据刺绣的种类、工艺、题材等建立独特的层级编码结构, 结合人工智能技术, 将刺绣艺术特征元素间的关联关系应用到深度学习迁移模型中, 有利于学习者掌握刺绣的艺术特点并区分不同绣种的差异之处。
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| 人工智能与中国传统服饰艺术：基于深度学习方法下的中国刺绣风格迁移/沙莎, 江学为, 傅欣著.-北京：中国纺织出版社有限公司，2024.07 |
| 181页：图；26cm |
| 2024年度教育部人文社会科学研究项目: 深度学习和粒子系统协同驱动的楚国残缺纺织品修复研究等 |
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| ISBN 978-7-5229-1866-2：CNY98.00 |
| 本书搜集整理了传统四大名绣的纹样特征和工艺技法, 阐述刺绣艺术特征元素间的关联, 并根据刺绣的种类、工艺、题材等建立独特的层级编码结构, 结合人工智能技术, 将刺绣艺术特征元素间的关联关系应用到深度学习迁移模型中, 有利于学习者掌握刺绣的艺术特点并区分不同绣种的差异之处。 |
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正题名：人工智能与中国传统服饰艺术
索取号：TS935.1-39/S061
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1630078
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216300786
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自科库501/501自科库 43排6列5层/
[索取号:TS935.1-39/S061]
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