如何统一AI里的颜色?
首先点选一个描边.,菜单栏“选择”–“相同”–“相同描边”,变自己需要的颜色..记得把颜色改变为“全局色”.相同步骤,处理其他颜色的描边,用刚才创建的全局色.这样处理完后,以后要变描边颜色就可以直接改全局色颜色值来改变全部颜色了.同理,要变填充颜色也一样
为什么报纸印刷中的图片要改成ai格式的 其他格式行吗
印刷类的产品都要求是矢量软件制作的格式.因为放大缩小无损失,方便印刷.一般JPG之类的格式都是点阵图成像,放大后全都是马赛克哦.矢量软件现在最常用的就COREDRAW,文件格式为cdr.. ADOBE ILLUSTRATER,简称AI,文件格式为ai..还有Freehand.这些都可以.但是当然最后还是要看出版的地方要求什么格式了.cdr和ai是最多的.
AI怎么创建统一参考线?
你可以把参考线建立好后存为文件模板,做出来的图就会在统一的参考线里排版的.
AI怎么统一修改pdf区颜色
Ai里面如何批量修改颜色,没有填充专色以及全局色的情况下;比如将100%的K改成40%C 40%M 40%Y 100%K
CI、VI、AI、IA分别是指什么？
CI是：将企业经营理念于精神文化，运用整体传达系统（特别是视觉传达系统），传达给企业内部与大众，并使其对企业生产一致的认同感或价值观，从而达到形成良好的企业形象和促销产品的设计系统。
VI：视觉识别系统属于CIS中的VI，用完整、体系的视觉传达体系，将企业理念、文化特质、服务内容、企业规范等抽象语意转换为具体符号的概念，塑造出独特的企业形象。
AI：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
IA 的主体对象是信息，由信息建筑师来加以设计结构、决定组织方式以及归类，好让使用者会用户容易寻找与管理的一项艺术与科学。
扩展资料
CI理念
CI设计系统是以企业定位或企业经营理念为核心的，对包括企业内部管理、对外关系活动、广告宣传以及其它以视觉和影响为手段的宣传活动在内的各个方面，进行组织化、系统化、统一性的综合设计，力求使企业所有这方面以一种统一的形态显现于社会大众面前，产生出良好的企业形象。
CI作为企业形象一体化的设计系统，是一种建立和传达企业形象的完整和理想的方法。企业可通过CI设计对其办公系统、生产系统、管理系统、以及经营、包装、广告等系统形成规范化设计和规范化管理，由此来调动企业每个职员的积极性和参与企业的发展战略。
通过一体化的符号形式来划分企业的责任和义务，使企业经营在各职能部门中能有效地运作，建立起企业与众不同的个性形象，使企业产品与其它同类产品区别开来，在同行中脱颖而出，迅速有效地帮助企业创造出品牌效应，占有市场。
CI系统的实施，对企业内部，可使企业的经营管理走向科学化和条理化，趋向符号化，根据市场和企业的发展进行有目的地制定经营理念，制定一套能够贯彻的管理原则和管理规范，以符号的形式参照执行，使企业的生产过程和市场流通流程化，以降低成本和损耗，比较有效地提高产品质量。
对外传播形式，则是利用各种媒体作为统一性的推出，使社会大众大量地接受企业传播信息，建立起良好的企业形象来提高企业及产品的知名度，增强社会大众对企业形象的记忆和对企业产品的认购率，使企业产品更为畅销，为企业带来更好的社会效益和经营效益。
VI系统作用
视觉识别系统是将企业识别系统中最具传播力和感染力的部分体现出来而被大众接受，运用系统、统一的视觉符号系统，使受众实现对企业或产品品牌形象的快速识别与认知，在企业对外宣传和企业识别上能产生最有效、最直接的作用。
视觉识别系统通过标志、标准色、专用字体等“基础规范”及办公事务、宣传识别、户外环境系统等“应用规范”对整体品牌的识别度和统一完整的视觉形象，打造现代化、国际性品牌的作用。
参考资料：百度百科-CI系统
参考资料：百度百科-视觉识别系统
AI中字体的单位是“pt”与ps中的字号大小单位的“点”一样吗?
胡说,字号是统一的
AI做画册怎样才能把页码固定在统一位置
新建图层作为第二p,将第一层的页码原地复制,然后复制到第二p的那层.用ctrl+F粘贴 ,不要用ctrl+V,然后就锁定 以后就不会动了
人工智能领域有哪些书比较值得推荐
机器学习
Programming Collective Intelligence
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Machine Learning for Hackers
Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：
（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习
（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。
Machine Learning by Tom M Mitchell
《Machine Learning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《Machine Learning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
The Elements of Statistical Learning
《The Elements of Statistical Learning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《The Elements of Statistical Learning》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。
Learning from Data
这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。
Pattern Recognition and Machine Learning
这本书是机器学习的神作之一，必读经典！
人工智能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
Artificial Intelligence for Humans
这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。
Paradigm of Artificial Intelligence Programming
本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。
Artificial Intelligence: A New Synthesis
本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind
在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
Artificial Intelligence (3rd Edition)
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。
手机Al是什么
应该是更智能的意思,比如手机系统会根据你对某个应用的使用频率自动管理后台应用,在你下次打开这个应用时可能会更快
AL是什么软件
AL是软件RD工程师
AL是一家完全自行研发和制造汽车DVD与一体的公司，AL成立一年多，在产品和业务上取得了较大的成功，AL的核心在于自主研发的RD部门，在公司刚刚成立阶段，只有三十来个资格较深的工程师，AL所有的开发项目都由RD副总所任命的项目经理负责，项目不多副总可以对其进行随时监控，也就是说项目管理的责任第一是项目经理，然后是副总。
随着业务的不断扩大，订单的增多，客户的要求增加，AL在人员上进行了系列的调整，招聘的大量的应届研究生和有一定经验的研发人才，这时RD部门的人数已经扩充到100人左右，分为软件、硬件、结构三大块，新增的项目达三十多个，并且还将进一步的增加，项目的产品多种多样，包括，汽车DVD、导航、接受器等功能强大的高端产品，副总在项目管理上早已力不从心，于是在新招的一批研发人员中包含了LEE,一个专职的项目管理人员，同时也负责ISO/TS16949的体系推进工作。
但是，LEE在工作中发现，由于产品的种类繁重及产品本身的复杂性，以及工作中的权数不够等问题，大大限制了项目管理的工作，现行的三十几个项目都有任命的项目经理，有的资格较深还担任主管职务；有的资历较浅，比较好打交道。
项目经理都属于设计人才，主要精力集中在设计，没有更多时间去管理项目的其他事务，经常导致项目的延期和失控。
最近，副总将手中20个新开发的项目交付给LEE进行管理，并要求LEE对现RD整个人力资源进行统筹，他希望知道：谁在非常努力的工作，谁还有大把的时间可以利用？
问题一：如果你是副总，你会如何让LEE发挥最大的效应？给他配备什么样的资源？
问题二：如果你是LEE，你将如何通过项目经理们提交的项目计划来对20个产品多样的项目进行统一的管理和监控？让副总及时知道20个项目的最新进展状况？
问题三：如果你是LEE，你应该如何来统计RD人力资源的利用情况？
问题四：如果你是LEE，如何让副总最为满意你的工作？
