The direct feature of the actor at the end of the movie, the camera moving in from far, it steadily and slowly coming close, following the character's facial weird smile, the screen finnally was fille...
= =
LZ 你咋发了两遍
我在你上次发的那个问题已经回复给你了.
再粘一次吧.
Farbengestaltung basiert sich auf die Farbe der Malerei, je nach dem Anspruch und der Eigenschaft von Gestaltungsbereich, z.B. Abbildung, Logo. Packungen-gestaltung wie Farbengestaltung ist objektiv, vernünftig für die Kunst-Kreation. Es liegt größere Wert auf das formelle Schönheitsgefühl vom Gegenstand und das kompatibele Verhältnis der Farben und entwickelt die Fähigkeit von Farbendarstellung.
说下Design在德语的意思是模型 ,下面是德国教授对Design的解释.
Design – In Deutschland wie gesagt meistens das Styling die Gestalt, der Eindruck, die Emotionalität eines Produktes.
Aber in Englisch meinen wir eben die Gestaltung im Sinne.
有些术语我翻真的不专业.
It is the combination of technology and art that the hue(color) plays a critically important role as the first impression in fashion design. The features of aesthetics toward the dressing color reflect people's aesthetics ideology and changes of standards of aesthetics appreciation. This article focuses on and analyzes the the problems of using colors on clothes in nowadays, making probe for the features of aesthetics, and the proper ways of using colors in fashion design will be mooted in order to boost the development of fashion design.
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翻译完了,呵呵.这是我自己翻译的.
希望对楼主有帮助.
通过光相干器的机械（计算机）视觉
视觉技术在人工智能体系中有很重要的地位，人工智能落地应用主要有图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用和产业应用场景。
视觉技术又可分计算机视觉和机器视觉，应用场景的不同是计算机视觉和机器视觉的最根本差别。
计算机视觉模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。而机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础之上，偏重于计算机视觉技术的工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。
与计算机视觉所研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，机器视觉技术重点在于感知环境中物体的形状、位置 、姿态 、运动等几何信息 。两者基本理论框架、底层理论、算法相似，只是研究的最终目的不同。所以计算机视觉一般情形普遍适用，而机器视觉更多用于工业上。
计算机视觉在落地场景上应用较多，现在已扩展到新兴领域，例如汽车、医疗保健、零售、机器人、农业、无人机和制造业等。
一个典型的视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
视觉技术通过机器代替人眼进行测量和判断，其精准识别比人眼更具准确性，尤其随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大，发展前景可期。
而在企业领域则更多应用于考勤打卡，但眼考勤云通过计算机视觉SDC/SDK技术，赋能摄像头，精准捕捉人像，与数据库图像进行特征比对计算，识别身份打卡。
其次，通过机器视觉变身智慧前台，使摄像头能自动识别访客登记，通知来访人员，实现无人值守智慧前台，企业更加智能化！
无论是计算视觉还是机器视觉，都是视觉技术的发展和延伸，也是人工智能范畴重要的前沿分支之一，随着我国各行各业对采用图像和视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，视觉技术逐步开始了工业现场的应用，市场规模将会进一步扩大，迎来快速增长期。
未来，视觉技术将进一步发展，有望落地更多的行业和产业，带来产业的升级转型，促进企业的智能化发展。
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