首先可以确定一点，ID作为一个专业的排版软件，其图片布局精确性和库的运用实在是非常的强大。单一的ID并不够强大，ID主要是基于对Adobe家族众兄弟们的兼容，可以在文件很小的情况下进行精确的排版，并且针对排版做出了很多方便的设置，在修改和调整过程中会更加的快捷。如果说ID的劣势，个人觉得主要还是Adobe系列在文字方面疲软的一贯传统，虽然经过几代的完善，文字段落有了更多的选项，但是其方便和只能程度仍不及office。
至于ppt排版，经过几次版本更新后，如今也越来越好用。这里用ppt排版表达并不完全准确，实际上word本身也是一种排版，只不过我们平常并没有把文字编辑看成是排版而已。所以后面称为office排版。office至今为止对图片精确处理和布局仍旧是逼死强迫症的层面，而且office的库并不能便捷的应用到ppt和word里面，对于大多数人来说，同一张图片的多处替换简直就是噩梦，并且在没有库的支持下，一本图册可能会导致文件异常庞大，然而又不敢随便压缩图片，以免打印效果不好。但是（转折了），ppt的排版的速度异常的快速，并且很容易分工完成，不像ID有着诸多的门槛。我所在单位用ID排版，基本上文件要放在云服务器上，避免库被复写，也意味着同时只有一个人进行排版，而ppt，就是一个文件某几页，文件名不重，至少不会前功尽弃，最后统筹一遍。最近项目少了，大家比较闲，用ID的情况比较多，之前项目多的时候，大家都是ppt分工，讲的是效率。以我目前的浅见，成果偏图片的，请务必选择Adobe家族的ID，器大活好，像什么7K多文字，两百多张图片的项目。而成果偏文字的，像什么10w文字，50多张图片的（见规划和博士论文），office家族更适合，单是搜索替换在文本方面就能救你一命。
期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用 概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理 不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。智能AGENT必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大的行为。 在传统的规划问题中，智能AGENT被假定它是世界中唯一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。 但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此 智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。 在多AGENT中，多个AGENT规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
欢迎分享，转载请注明来源：夏雨云
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）