填框问题求解

求解AI框选的问题。。。 - CPC中文印刷社区
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求解AI框选的问题。。。
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求解AI框选的问题。。。
AI文件中明明只是框选了看到的图
为什么却选了大部分。。。。
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第一:你群组了,选择的时候就把整个群组选上了。
第二:AI的选择方式是只要挨着了就会选上。如果是无填充无描边的空白物件,选框过中心点也会选中。如果你不想这么选择,可以在首选项下面-选择和锚点显示---把仅按路径选择对象勾上。
右列会员因为此帖价值甚高向 sjlfd 表示感谢:
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1 先转在轮廓模式下
2 选用A带+号工具(如附图)
3 选取之后再切换自由变换工具(按E键)看所选取的范围!!!!
上传的图像
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按Ctrl+y在轮廓模式下按A切换成实心箭头一个一个的选就可以了!
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如果太多层的话,可以先把不要选的先按Ctrl+2锁定,这样就比较好选一点
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可能你选择的多余部分有跟参考线群组起来的,而参考线又隐藏了,但同样会被你不经意的选中。显示参考线看下吧。
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求解!关于怎么边框怎么去覆盖的问题收藏
下面这个图中,怎么使上面盒子的黄色覆盖下面盒子的蓝色上边框呢? 我的代码那点错了? 求大神指点,谢谢。
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登录百度帐号数据驱动的设计问题求解--《湖南大学》2017年博士论文
数据驱动的设计问题求解
【摘要】:本文选题源于国家纵向课题和设计实践横向课题,针对设计问题的不确定性,以智能产品为理论研究的设计载体,提出了数据驱动的设计问题求解途径,构建了数据驱动设计问题求解的模式、模型、策略与方法,对设计的理论研究和设计的实践活动具有方法论意义。本文研究的课题是数据驱动的设计问题求解,从设计问题的不确定性出发,构建问题求解的“确定性”途径,具有多学科交叉的特点。“数据”是属于信息科学领域的概念,“数据驱动”是计算机领域的术语,“问题求解”是一个交叉学科的概念,本文在设计学中研究设计问题求解,从设计活动的基本规律出发,从设计模式、设计场景、产品链接的角度来构建设计问题求解的策略和方法。本文的研究思路:(1)在理论框架下研究设计求解问题:以信息论为方法论基础,在不确定性问题中引入数据以消除不确定性,构建较为理性的求解流程,基于信息论、有限理性学说、艺术学创作等理论框架进行数据驱动的设计问题求解。同时,基于有限理性的研究范式提炼出有限感性的设计方法。(2)以设计现象为基础,提炼问题和解决问题:基于设计过程规律提炼出关键的设计场景,寻找设计问题求解的途径,基于产品认知的链接现象构建人工神经网络的拟合模型,为设计问题提供结构性认知。(3)运用实验和案例来论证相关现象和问题:通过实验对相关问题或现象进行解释或论证,获取相关方法,通过实践设计案例论证设计方法的可操作性,提高研究成果的应用价值。本文的研究内容和研究成果如下:第一,数据驱动设计问题求解的设计模式。从技术迭代的角度研究了产品进化的逻辑和趋势,认为“数据”是当下智能时代的重要特点,数据驱动是智能产品的重要特征。将数据分为“具体数据”和“抽象数据”,分别对应产品设计的两种模式,即“产品—数据—产品”模式和“数据—产品—数据”模式,通过关键节点“产品类型”和“产品元素”构成了数据驱动产品设计模式的创新和循环,并用设计实践案例论证了两种设计模式下的创新设计操作流程。研究发现产品与数据之间构成了一张相互链接的复杂网络,基于复杂网络驱动设计问题求解,数据驱动设计问题求解的实质就是:基于产品元素发现新的链接;基于产品类型发现新的节点。第二,通过语义化数据,驱动设计场景构建设计问题求解途径。基于设计活动构建关键的设计场景,在设计场景中定义设计问题并解决设计问题,使设计问题获得确定性的解决方案。本文选取了三个关键设计场景,即原型设计场景、创意设计场景和品牌设计场景,基于数据生成语义,通过语义驱动实现设计场景的功能。在原型设计场景中,将基于语义获得的功能特征和造型特征,整合为产品原型特征。在创意设计场景中,运用隐喻获得形式特征和意义特征,基于相似性获得设计创意,实现创意的生成。在品牌设计场景中,基于产品理念实现品牌特征到产品特征的映射,通过映射模型实现语义特征与造型特征的一致性描述,完成品牌特征的产品化。用设计实验或设计案例论证了设计场景功能实现的可操作性。语义是数据驱动设计场景的中介,设计场景是数据驱动设计问题求解的一种途径。第三,基于产品链接现象,构建数据驱动设计问题求解的拟合模型。产品设计模式中,数据链接了产品和用户,用户通过数据与产品交互。产品设计场景中存在语义链接现象,产品与刺激物构成设计链,产品与联想物构成认知链,产品与产品通过语义可以构成复杂的链接网络。基于产品的链接现象,引入人工神经网络理论,构建数据驱动设计问题的设计拟合模型。研究认为,数据驱动的设计模型是自适应共振理论神经网络模型,该模型具有自适应的功能,能实现产品与数据的自组织循环,产品能基于数据不断地迭代更新。基于设计场景操作的特点,研究认为设计场景驱动的设计模型是BP人工神经网络,该模型能基于期望值不断地调整输入权重,产品设计能基于该模型获得满意的解。以“产品类型”和“产品元素”为节点将两个神经网络模型进行整合,构建了 8层的自适应人工神经网络模型。该设计模型中,数据作为输入,产品作为输出,产品设计问题求解就是神经网络竞争学习的过程,基于前向反馈实现每一层级的期望值,每一层的输出基于反馈做出修正,修正是动态调整设计迭代的过程。数据驱动的设计问题求解获得了结构性认知。第四,数据驱动设计问题求解的策略与方法论。在艺术感性的设计创造活动中,总结了有限感性的设计原则,认为设计方案是一个满意解,且满意解具有阶段性,是在特定条件下、特定时序中、特定用户认知中获得的阶段性的成果。基于设计拟合模型中产品和数据的关系,确定了“产品数据化”和“数据产品化”的设计策略,进行了产品的数据化表征,认为数据产品化的创新主要体现在产品类型与元素的创新、产品服务与体验的创新,基于设计策略进行了智能系统的实际案例开发和验证。数据为设计流程中各个节点的标准,产品类型作为数据到语义的“过滤器”,产品元素作为设计场景到产品设计的“过滤器”,通过特征语义化构建语义链接系统,通过语义特征化表达产品复杂系统,超级语义驱动原型设计场景,集团语义驱动创意设计场景,个体语义驱动品牌设计场景,语义链接系统通过设计场景重构产品复杂系统,实现产品的生成。最后用智能产品系统的设计案例论证了数据驱动设计问题求解方法与步骤的可行性。本文通过数据驱动的设计问题研究,获得了设计问题求解的模式、模型、策略和方法,使不确定的设计问题求解活动获得了相对确定的程序和方法,确定了数据在产品设计中的地位和运用策略,对具备数据特点的智能产品设计具有方法论意义,是对现有设计理论的一个有益补充,是在智能时代对设计理论创新的一次尝试。
【学位授予单位】:湖南大学【学位级别】:博士【学位授予年份】:2017【分类号】:TB472
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