目录 1 拼音 2 英文参考 3 概述 4 拼音 5 代号 6 出处 7 二白穴的定位 8 二白穴取穴方法 9 二白穴穴位解剖 91 层次解剖 92 穴区神经、血管 10 二白穴的功效与作用 11 二白穴主治病证 12 二白穴的配伍 13 刺灸法 131 刺法 132 灸法 14 特效 15 文献摘要 16 二白穴研究进展 161 治疗痔疮 17 参考资料 附： 1 古籍中的二白 1 拼音

èr bái

2 英文参考

èrbái

EXUE2 [中医药学名词审定委员会]

Erbai (Ex10) [21世纪双语科技词典]

EXUE2 [中国针灸学词典]

èrbái [中医药学名词审定委员会中医药学名词（2004）]

EXUE2 [中医药学名词审定委员会中医药学名词（2004）]

3 概述

二白（èrbái EXUE2）为经外奇穴名[1][2]。出《扁鹊神应针灸玉龙经》。在前臂掌侧，腕横纹上4寸，桡侧腕屈肌腱的两侧，一侧二穴[1]。主治痔疾，脱肛，前臂痛，胸胁痛，肠痈，霍乱，瘰疬等。

4 拼音

èrbái

5 代号

EXUE2

6 出处

《扁鹊神应针灸玉龙经》：在掌后横纹上四寸，两穴对并，一穴在筋中间，一穴在大筋外。

7 二白穴的定位

标准定位：二白穴在前臂掌侧，腕横纹上4寸，桡侧腕屈肌腱的两侧，一侧二穴[1]。

二白穴在前臂掌侧，腕横纹上4寸，桡侧腕屈肌腱的两侧，一侧各1穴，一臂2穴，左右两臂共4穴[3]。

在前臂前区，腕掌侧远端横纹上4寸，桡侧腕屈肌肌腱的两侧，一肢两穴[4]。

二白穴位于前臂前区，腕掌侧远端横纹上4寸，桡侧腕屈肌腱的两侧，一肢2穴，共4穴，伸臂仰掌取之[2]。

二白穴位于前臂屈侧，腕横纹上4寸，桡侧腕屈肌腱尺、桡侧缘各一穴，左右计4穴[5]。

一说“郄门穴两侧各二分”（《中国针灸学》）。

经外奇穴——二白穴的位置

经外奇穴——二白穴的位置

8 二白穴取穴方法

患者伸臂仰掌，于曲泽与大陵穴连线中1/3与下1/3交界处，桡侧腕屈肌腱左右两侧各1穴。

伸臂仰掌、屈腕，显现两肌肌腱，其中一个穴点在间使后1寸两腱间，另一穴点在桡侧腕屈肌肌腱的桡侧[4]。

快速取穴：握拳，拇指侧一筋凸起，腕横纹直上6横指处与筋交点两侧即是二白穴[6]。

9 二白穴穴位解剖

二白穴下有皮肤、皮下组织、掌长肌腱与桡侧腕屈肌腱之间、指浅屈肌、下右神经、拇长屈肌和前臂骨间膜。

91 层次解剖

皮肤→皮下组织→指浅屈肌→拇长屈肌（桡侧穴）和指深屈肌（尺侧穴）[3]。

92 穴区神经、血管

浅层有前臂内、外侧皮神经分布；深层有桡动脉干、桡神经浅支（桡侧穴）和正中神经（尺侧穴）经过，并有正中神经肌支和骨间前动脉分布[3]。

10 二白穴的功效与作用

二白穴有调和气血，提肛消痔的作用。

11 二白穴主治病证

二白穴主治痔疾，脱肛，前臂痛，胸胁痛，肠痈，霍乱，瘰疬等。

二白穴主治痔疾、脱肛、前臂痛、胸胁痛[3]。

二白穴主治痔疮、脱肛、前臂痛、胸胁痛等[2]。

二白穴主治痔疮，脱肛，前臂痛等[5]。

二白穴主治肠痈，霍乱，痔疮，脱肛；前臂痛，胸胁痛，瘰疬[4]。

12 二白穴的配伍

二白配百会、长强，治脱肛[4]。

二白配长强、腰阳关、次髎、承山、三阴交，治痔疮[4]。

13 刺灸法 131 刺法

直刺05～08寸[4][3]，局部有酸胀感[4]，可向指端放散[4]。

一般直刺05～1寸[2][5]。

132 灸法

可灸[2][3][4]。

艾炷灸3～5壮；或艾条灸5～10分钟[5]。

14 特效

如厕时久蹲不下，感到疼痛难忍，揉揉二白穴，就能有效缓解疼痛[6]。

15 文献摘要

《扁鹊神应针灸玉龙经》：痔漏之疾亦可针，里急后重最难禁，或痒或痛或下血，二白穴从掌后寻。

《医学纲目》：痔漏下血，里急后重，或痒或痛。二白，在掌后纵纹上四寸，手厥阴脉两穴相并，一穴在两筋中，一穴在大筋外。针入三分，泻两吸。

16 二白穴研究进展 161 治疗痔疮

为深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，教育部分批启动了人工智能助推教师队伍建设试点工作。推进人工智能与教育教学深度融合，无疑是赋能教师专业发展、深化教师评价改革、推动教师队伍建设的有力抓手。在试点工作推进过程中，一批试点学校或区域在利用人工智能助推教师队伍高质量发展方面作出了卓有成效的 探索 。我们选取北京大学等6个试点的成果概要展示，以供参考。

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北京大学：提升教师数字素养与应用能力

在人工智能助推教师队伍建设试点工作中，北京大学通过组织培训、资助专项课题等方式提升教师的数字素养与应用能力，具体举措与成效分为以下四个方面。

一是开展人工智能助推教师队伍建设及数字人文的专题培训。

北京大学通过邀请人工智能相关领域的专家学者，研讨了关于教育发展的数字化智能化、人工智能驱动下的教育创新与应用等具体内容，累计有上千人次的北京大学一线教师通过线上线下相结合的方式参与了培训活动。目前北京大学正在积极推进与剑桥大学的合作， 探索 数字化、智能化等新技术对未来教育的影响和改变，致力于促进基于教学实践的研究和全球范围产学研的交流合作。

二是建设支撑教师培训的专门研修平台和学习资源。

为进一步做好教师培训工作，方便教师研修和学习，北京大学在2022年春季学期部署建设了北大培训平台。该平台不仅为教师线上参与直播培训或回看录播提供了便利，也为教师的长期研修提供了丰富的学习资源。同时该平台将自动记录教师的研修数据，为教师的研修情况提供数据支撑。

三是遴选人工智能研究与应用方面基础好的院系和实验室进行先行先试。

以大数据、人工智能为代表的数字技术在北京大学的人文、考古、医学、化学材料等学科领域有了很好的建设基础，并取得了一定成效，促进了信息技术对传统学科的赋能升级。

比如在数字人文领域，为了打造智能时代的数字工具和研究平台，北京大学积极加快推进建设哲学 社会 科学数据库、古籍智能整理系统、古典文献大数据分析平台、历代目录集成可视化系统、儒家学术史知识图谱平台、历代年谱GIS可视化平台等支撑平台，以新兴技术重构和利用经典文献形成新的研究契机。

四是在全校范围内培育孵化人工智能改进教学的应用案例。

北京大学启动了“北京大学人工智能助推课程建设项目”，作为人工智能助推教师队伍建设的子项目。学校在全校范围内征集了56门课程进行人工智能等技术促进教育教学改革的实践，旨在提高教师的信息化教学能力，促进人工智能与教育教学的深度融合。

同时，北京大学还积极推进教师大数据建设与应用。北京大学教师教学档案袋平台是实现教师数据的融合共享、机构协同创新的重要平台系统。教师教学档案袋平台还在持续建设中，正逐渐 探索 尝试纳入人工智能技术，在持续积累教师数据基础上进行数据挖掘，建立教师画像，为教师发展提供有针对性的资源和服务，加强教师教育。该平台除了为教师教育和发展提供支持，还要构建基于数据、面向过程的教师评价新模式，充分发挥大数据的优势，创新教师评价工具、优化评价管理、提升评价质量和拓展评价结果。

华东师范大学：深度融合人工智能与教育教学

以自身的特色和优势为基础，聚焦人工智能助推高校教师、师范生、中小学教师围绕育人联动发展的追求，华东师范大学经过5年的努力，将在师资队伍、人才培养、环境建设、教育范式、 社会 服务等方面实现全面革新。

面向师范生，学校在人工智能助推教师队伍建设行动中推动了以下几个方面的工作。

打造“一平五端”实训生态平台，实现过程性智能测评。基于见习、研习、实习三习一体化的教师教育实践体系，打造线上线下相融合的“一平五端”教学能力实训生态平台，包括一个教师教育实训教学一体化平台，以及电子资源端、移动听评课端、教育实习端、课堂互动端、数据管理端等五个数字端。

构建微型认证标准与规范体系，推动能力本位的培养。在牵头研制的《中小学教师信息技术应用能力标准》和《师范生信息化教学能力标准》基础上，学校聚焦基础教育教学的核心环节与关键能力，创造性研制了师范生教学能力评价体系以及《师范生课堂教学能力微认证体系》等师范生系列标准与规范。

研制师范生智能素养框架，夯实新时代教师必备能力。对于师范生智能教育素养这一新时代教师需要必备的基础能力，学校组织专家团队研制了师范生智能教育素养框架，框架共有13项能力，制定了对应的课程体系框架并绘制了学校已开课程的课程谱系。

面向中小学教师，学校统筹多学科、联动基础教育学校与企业， 探索 “智能工具支撑、能力素养提升、发展模式变革”的发展路径，现已产生了一批阶段性成果。

智能工具做支撑，逐步构建智能化支持体系。学校统筹计算机科学、教育学等优势学科成立上海智能教育研究院，聚焦“学—教—评—管”等教育环节痛点问题开展基础研究和应用研究，确定了三维自适应学习、高质量课堂诊断与改进、核心素养导向的智能评价等五个重点研究方向，推动快乐机器人、作文评阅机器人、虚拟仿真实验、 游戏 化学习等四项工程应用落地。同时面向多个学科开发应用场景，研发应用产品。

课程重塑为途径，精准提升教师关键素养。学校聚焦教育数字化转型对教师队伍建设的新要求，着力打造“教育数字化转型中的教师关键能力培养计划”，从“精准教学中的数据决策力”“跨学科教学中的融合设计力”“智能环境中的创新应用力”三个专项出发，助力中小学教师在数据决策、跨学科教学设计与实施、人工智能教育应用等能力方面形成突破。

模式变革做引领，形成面上辐射的成熟经验。学校在“人工智能助推教师队伍建设项目”推进过程中，逐渐 探索 、形成了“高校—企业—学校”为主体的智能教育共同体模式和“共学、共研、共创”为路径的能力提升模式。

面向高校教师，学校激发他们进行教学改革的意愿，同时着力提升教师智能素养。一是制度建设为保障，有力推进智能教育产学研。二是梯度指导为支撑，渐次提升智能教育素养。三是课程重塑为挑战，做实智能教育育人主阵地。四是专项研究搭平台，构建智能教育教学环境。

华中师范大学：构建“人工智能+教师教育”新体系

华中师范大学于2021年启动实施人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，基于学校人工智能助推教师队伍建设行动试点工作在标准、工具、模式、应用及服务上的需求，稳步推进“五大任务”，已取得一定进展。

教师素养刻画与课程资源建设评估。华中师大于2020年11月获得国家标准立项研制信息素养国家标准，以此形成了一系列教师信息素养评价指标、模型、工具和系统，并于2021年启动教师数字画像评价指标体系研究，打造以数据为基础的教师数字画像和多元评价体系，从师德修养、专业知识、教学能力、教研能力、育人能力、 社会 影响和多方评价等维度动态描述教师数字画像，为教师工作减负、专业发展赋能。

智能化环境建设与平台工具研发。建成“人工智能+教师教育”综合实验实训平台，全面支撑教师职前职后一体化培养，覆盖教学、教研和培训多个领域。推进智慧教育环境提速升级，研发支撑创新教学的“小雅平台”。学校自主研发了云端一体化智能教育SPOC平台——“小雅”，构建了课程知识图谱、智能问答、智能推荐等多个智能模块，支持教学数据的伴随式采集和数据驱动的分析，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能等新兴技术与教育教学的深度融合。

智能教学与研修模式创新。针对基础教育传统教研模式组织难、协调难和研修数据采集难等问题，学校推进“互联网+大数据+人工智能+教师研修”深度融合， 探索 形成了线上线下相结合的课例研修模式、教师工作坊支持的主题研修模式、混合学习环境下的微课题研修模式、直播课堂支持的同侪研修模式等四种研修新模式。利用信息技术对基础教育教师教学数据进行分析，生成精准、高效的课堂教学AI报告，包括课堂师生行为报告、课堂参与度数据图等。

人工智能支撑师范生职前职后一体化培养。为营造更真实的实训环境，提升师范生“三字一话”能力水平，学校建设了智慧书写教室和智能化普通话训测中心，建设云课堂“师范生技能培养”课程，师范生可以随时随地获取专业技能比赛、优秀作品等资源。建设数字化教师教育资源， 探索 建立“模拟小课堂”“微格技能小组”等小班化教学与实践制度。开展“人工智能+”名师课堂创新应用，如开展师范生与国培教师的云端对话以及国培骨干教师优质课程展示活动等，并录制国培骨干教师优质课及微讲座、中学名校名师论坛资源等。

人工智能助推乡村教师教学能力提升。构建“三个课堂+AI”的“开好课”模式。针对乡村薄弱学校的教与学问题， 探索 “三个课堂+AI”创新实践，利用“专递课堂+AI”赋能学生的自主学习，“名师课堂+AI”赋能教师的专业发展，“名校网络课堂+AI”促进优质资源和自适应的汇聚。同时，面向中西部开展人工智能助推教师队伍建设专项培训。

东北大学：全面提升教师信息素养

东北大学自入选教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点高校以来，将人工智能助推教师队伍建设作为“十四五”发展规划重点内容和学校教育信息化重点工作予以高度重视，着力提升教师素养，建设创新团队，赋能教师队伍评价改革。

实施教师信息素养提升计划。学校制订教师信息素养提升计划，对标新时代高素质专业化创新型教师队伍建设，以智能技术为手段，建立满足教师职业生涯发展全程支撑、全面覆盖的教师教育培训架构和课程体系。学校2021年底出台《东北大学教职工培训规定》，结合教师成长特点与发展需求分类组织教育技术培训，将人工智能素养提升作为重要内容纳入教师培训制度安排。教育技术培训结合现代教育技术发展趋势，以信息技术提升课程教学质量和水平为出发点，围绕在线开放课程的现状与展望、混合式教学改革、在线教育工具改进传统课堂教学等内容组织了52学时的培训。

重点支持人工智能领域教师队伍建设。围绕“人工智能”研究领域，学校通过实施“创新团队建设工程”“协议年薪制岗位聘任”“长聘教师岗位聘任”等举措，加大力度重点支持“人工智能”研究领域特色鲜明、创新活力强、研究方向明确、引领学科跨越式发展的高水平创新团队，如“工业互联网与工业人工智能驱动的智能化管理与控制系统团队”和“工业智能与系统优化团队”等；在工业人工智能领域布局发展，建设“工业人工智能研究院”“人工智能与大数据科学中心”“智能电气科学与技术研究院”等多个重要 科技 基地，为实现未来国家级优秀学术领军人才的培养以及新兴优势学科方向的确立奠定重要基础。学校鼓励教师开展自由 探索 ，开拓新的研究方向，打破学科专业壁垒。建立有利于学科交叉融合的学术评价和成果认定机制，优化学科交叉领域资源配置，瞄准 科技 前沿和关键领域，重点支持人工智能、智能制造与装备、深地深空、新能源及储能、新材料等研究方向的交叉融合，推动创新团队及所在学科实现跨越式发展。

大数据支撑教师评价改革。学校利用大数据采集和学习分析技术，对教师教学、科研等育人各环节数据进行深度分析，在职称晋升、聘期考核、团队遴选等工作中，充分利用大数据采集和全球引文数据库（Scopus数据库），对教师及所在团队在教育教学、科学研究、学术影响力等方面进行深度分析， 探索 建立包含第三方客观数据源分析评价在内的综合测评体系，全面了解教师的科研现状及发展趋势，利用Scival科研分析管理工具，查阅科研绩效分析、学科前沿分析、国际合作程度等，为教师及团队发展评价提供数据支撑。

北京市海淀区：信息技术支持教师进阶发展

北京市海淀区作为教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点区，充分利用互联网、人工智能、大数据、5G等新一代信息技术优势，聚焦高质量教师队伍建设关键问题，启动实施“海淀区人工智能助推教师队伍高质量一体化发展”试点。

一是推进智能教育新型基础设施建设，加快构建智能环境。海淀区系统推进智慧型教师研修中心——海淀区教师进修学校新校区智慧校园建设，启动远程互动教室、沉浸式演播厅等创新研修空间建设。

应用全方位支持教师混合式研修的海淀教研平台，该平台目前可以实现课程发布、自主选学、记录研修、学分认定等全过程信息化管理，留存研讨过程中的结构化资源。同时，配合在线研修建设了结构合理、内容优质、丰富多样的课程资源库。

二是 探索 技术赋能的教与学方式变革，促进课堂教学提质。开展三类“双师课堂”模式 探索 ，走出教师柔性交流新路径。以优质资源的重新配置为导向，系统规划了双师教学实施方案，组建稳定的双师协作伙伴关系。构建了适用于线下教学场景的“1+1协作直播”的双师课堂，适用于线上线下混合教学场景的基于“名师微课”的双师课堂等。

同时，开展促进学生自主学习的混合式教学模式研究与实践，研发调研工具，做好中小学线上教学指导。同时，凝练基于混合式教学设计与实施的典型经验，积累了优质的教学设计案例、教学课例、活动方案、教学工具等素材和资源。此外， 探索 基于大数据的精准教学模式，依托智能学习终端积极开展“基于在线学习行为数据的精准教学”和“基于学生学业水平的精准教学”两类实践。

三是提升教师作业设计与实施能力，助力“双减”政策落地。

建立学校作业网络系统和智慧作业方案，分学段 探索 技术支持下的分层、弹性和个性化作业的设计、布置与反馈路径与方法； 探索 了系统设计、课题研究与项目试点相结合的作业提质行动新模式。

四是开展人工智能支持的联合教研，促进教师一体化成长。开展65场“海淀‘大教研’之一体化联研”系列实践，开展三种类型的人工智能支持的联合教研实践，包括课例载体的联合教研、学科学术研讨类的联合教研、复习和命题为主导的联合教研，沉淀出一套可迁移的技术助力的联合教研典型工具和模式，积累并共享数字化学习资源。

五是建设数据支持的“精准培训”体系，支持教师进阶发展。面向全区中小学教师开展海淀区“十四五”时期教师培训现状及需求调研，基于全区教师培训需求的精准挖掘与分析，科学合理设计进阶培训课程。依托海淀教研平台开展线上线下相结合的新任教师培训、骨干教师研修、名师培养特色专题活动。研制“海淀区卓越教师专业素养标准及理想行为模型”，借助大数据手段建立教师成长过程评价与追踪机制，为下一阶段进一步 探索 教师“数字画像”、支持教师进阶发展提供依据。

上海市宝山区：打造“未来宝”数字基座

上海市宝山区自获批教育部人工智能助推教师队伍建设试点区一年来，聚焦教师队伍高质量发展，通过教育教学模式变革及育人方式转型，着力培养高素质创新型“未来教师”。

建设宝山教育数字基座，提供教师专业发展数字化支撑。针对教师信息化教学创新能力不足、薄弱学校教师应用能力水平低、教师机械性与事务性工作繁重等问题，宝山区建立“未来宝”数字基座，依托基座组织中心、应用中心、数据中心、消息中心、物联中心的五大核心能力，整区推进教师智能助手常态化应用，缩小校际数字鸿沟，优化数字化教学环境，整体提升全区教师信息素养，初步形成“未来宝”数字基座赋能教师队伍建设的新路径、新模式。一是基于组织中心能力，提供组织架构支撑。二是基于应用中心能力，赋能学校教育教学和管理服务。三是基于数据中心能力，实现人少跑路而让数据多跑路。四是基于消息中心能力，实现师生人员互联互通。五是形成三大“虚拟学校”方案，有力支撑疫情防控期间的教育教学。

推进“三个课堂”建设， 探索 缓解教师结构性缺编新路径。聚焦公平均衡，针对优质师资不足、薄弱学校教师教学水平不高、区域内校际差距大等现实难题，宝山区开展了智慧同侪课堂，利用5G、大数据、人工智能等新技术连通课堂，实现教师同步备课、同步上课、同步教研、同步研训以及同步课后延时服务，教师“智能手拉手”形成“1位教师+1个云端合作团队”的网络共同体，破解跨学科教学、教师单兵作战等难点，缓解教师结构性缺编难题，扩大优质师资辐射范围，同时提升教师教学实践与创新能力。

落实“双减”政策， 探索 人工智能支持的教学新形态。针对师生负担重、教学效率低、标准化教学模式难以兼顾学生个性化发展等问题，宝山区 探索 了人工智能支持的教学新形态。立足“双减”“双新”政策背景，以“两个减少、一个增加”为目标（即教师低智慧重复劳动减少，学生学习负担减少，学习效能提高），在基础教育全学段开展区域基于知识图谱的“智适应”学习系统的开发实践与应用推广，开发运用学科“智适应”学习系统，优化区域“未来宝”智能助教系统和智能学伴系统，助推个性化教学实践；通过资源建设，逐步实现智慧同侪课堂常态化应用，项目驱动、研用一体，助推教师教研模式创新，培养一批具有数字化素养的各学科应用型教师。

推进教师专业能力与需求评测， 探索 教师专业发展新模式。在教师专业发展方面，针对部分教师专业发展意识淡漠、职业倦怠，新教师对专业前景和发展方向把握不准以及教师教育与专业成长模式单一等问题，宝山区构建了教师画像和智能导航系统，依据教师职业生涯发展阶段特点，总结提炼优秀教师成长模型，借助智能技术给予教师适当、适时的协助，发掘教师潜能，为教师专业发展持续续航。

《中国教师报》2022年07月13日第13版

脱文 “脱文”简称“脱”（有时作“敚”或“夺”），也叫“脱字”。这个术语专指古籍中脱落了文字的现象。例如《诗经·周南·桃夭》孔颖达疏：“此云家人，家犹夫也，犹妇也。”阮元《校勘记》：“‘犹妇’上当脱‘人’字。又如《诗经·卫风·硕人》孔颖达疏：“猗嗟云：‘颀而长兮’。孔世家云：‘颀然而长’。故为长貌。”阮元《校勘记》：“‘孔’下脱‘字’字。”

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请问插画有多少种风格

请问插画有多少种风格插画的风格众多,大致可分为扁平风格、MBE风格、渐变风格、矢量插画、25D风格、涂鸦白描风格、森系风格、治愈系风格、水彩风格、暗黑风格、绘本风格、噪点肌理风格等。下面只对这些风格的插画进行简单的介绍。

这边也给大家推荐下“轻微课”,这个网站上非常多的绘画教程、绘画素材,也有专业的绘画课程,学绘画的小伙伴可以去上面找到很多有用的绘画学习资源哦!

扁平风格这种插画的风格特点偏简约、轻快、整洁,扁平风格插画主要由色块构成,造型几何化,外轮廓光滑,视觉表现多样化,可亲和,也可严谨。因此,扁平风格插画被广泛应用于各个领域。

渐变风格:渐变风格渐变插画风格最早还是国外的设计师带起来的,这种插画色彩会比较鲜明。

MBE风格:这样风格的插画是在扁平化的潮流中逐渐演变的,比较圆润、可爱、呆萌、简洁,而它标志性的人物就是来自法国巴黎的设计师MBE。

矢量插画:矢量插画是矢量图中的一种,使用直线和曲线来描述图形,给人感觉会比较一种色彩碰撞的潮流感。

25D风格:25D风格插画的立体和空间感都特别强,简单理解就是带有3D效果的二维画面。

森系风格:森系风格的插画有着水彩透叠、唯美、小清晰、淡雅的特点,森系所代表的生活态度便是,崇尚自然、舒适、返璞归真;生活态度随遇而安;热爱流浪;排斥消费主义;追求简单、直接的处世态度。

治愈系风格:治愈系的插画风格整体给人感觉会温暖,画风比较柔和而且氛围感很强。

暗黑风格:插画风格整体偏暗色调,有搏击现实、变形扭曲的意味

以上这些风格都是现在插画比较流行的风格,希望能够帮助到大家。

谁能给我介绍下插画有关知识，CG插画什么的

插画设计作为视觉艺术中的一种形式,具体地说作为实用美术中的一分子,有着自身的审美特征。其中,最为显而易见的有以下几种:

一目的性与制约性

二实用性与通俗性

三形象性与直观性

四审美性与趣味性

五创造性与艺术想象

六多样化、多元化

现代插画由于媒体、内容、表现手法、诉求对象的多样性,使它的审美标准也具有多样化、多元化的特征。插画

[编辑本段]插画的形式

现代插画的形式多种多样,可由传播媒体分类,亦可由功能分类。以媒体分类,基本上分为两大部分,即印刷媒体与影视媒体。印刷媒体包括招贴广告插画、报纸插画、杂志书籍插画、产品包装插画、企业形象宣传品插画等。影视媒体包括**、电视、计算机显示屏等。

招贴广告插画:也称为宣传画、海报。在广告还主要依赖于印刷媒体传递信息的时代,可以说它处于主宰广告的地位。但随着影视媒体的出现,其应用范围有所缩小。

报纸插画:报纸是信息传递最佳媒介之一。它最为大众化、成本低廉,发行量大,传播面广,速度快,制作周期短等特点。

杂志书籍插画:包括封面、封底的设计和正文的插画,广泛应用于各类书籍。如文学书籍、少儿书籍、科技书籍等。这种插画正在逐渐减退。今后在电子书籍、电子报刊中仍将大量存在。

产品包装插画:产品包装使插画的应用更广泛。产品包装设计包含标志、图形、文字三个要素。它有双重使命:一是介绍产品,二是树立品牌形象。最为突出的特点在于它介于平面与立体设计之间。

企业形象宣传品插画:它是企业的VI设计。它包含在企业形象设计的基础系统和应用系统的两大部分之中。

影视媒体中的影视插画:是指**、电视中出现的插画。一般在广告片中出现的较多。影视插画也包括计算机荧幕。计算机荧屏如今成了商业插画的表现空间,众多的图形库动画、游戏节目、图形表格、都成了商业插画的一员。

插画的表现形式

人物、自由形式、写实手法、黑白的、彩色的、运用材料的、照片的、电脑制作的,只要能形成是“图形”的,都可以运用到插画的制作中去

矢量

插画的分类

按现在市场的定位:矢量时尚卡通低幼写实维美韩漫插图概念设定等等

根据制作方法分类:手绘,矢量,商业,新锐(2D平面,UI设计,3D),像素

按插画绘画风格分类:日式卡通和插画欧美插画香港插画韩国游戏插画台湾言情小说封面插画,由于风格现在太多样话所以我只是简单的分类

另在国外风格更广还有手工制作的折纸,布纹啊,各种风格都有,并驾齐驱。

插画现状

插画最发达的地方:美国是插画市场非常发达的国家,欣赏插画在社会上已经成为一种习惯。一方面有大量独立的插画产品在终端市场上出售,比如插画图书、杂志、插画贺卡等等。另一方面插画作为视觉传达体系(平面设计、插画、商业摄影)的一部分,广泛地运用于平面广告、海报、封面等设计的内容中。美国的插画市场还非常专业化,分成儿童类、体育类、科幻类、食品类、数码类、纯艺术风格类、幽默类等多种专业类型,每种类型都有专门的插画艺术家。整个插画市场非常规范,竞争也很激烈,因为插画艺术家的平均收入水平是普通美国人平均收入的三倍。

插画在日本、韩国、香港和台湾:众所周知,日本的商业动漫已经有了庞大的市场和运作队伍。而动漫是插画产业的一个重要分支。在

“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。

人工智能像极了人工智障究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。

谁还记得那些年大火的“互联网+”吗……“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。

但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？就这？

在**中，人工智能是这样的，无所不能、追求进步、感情丰富、思考着我是谁我从哪里来我到哪里去的深刻命题……然而现实中呢？机械地接受指令还常常阴差阳错，遇上一些突发情况立马整不会，更别说跟你沟通交流情感往来这些场景了。

B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。例如，一篇长使英雄泪满襟的《出师表》在谷歌翻译看来，那就是纵横古今三千年的跨学科大作文，充斥着偶尔点题的前言不搭后语，让人哭笑不得。

再譬如说疫情以来，得到广泛应用的智能人脸识别系统更是引起了很多争议和讨论，人们在担心自己隐私泄露和安全性问题的同时，也发现人脸识别系统常常给人以“惊喜”：

有时候化个妆或者戴个眼镜就完全识别不出来，有时将识别为真人，之前更是出现了王者荣耀的人脸识别将狗认作了人脸这种新闻。

正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。

所以说，你是否思考过这个问题，为什么现在的人工智能存在着那么多的诟病？真的只是因为发展时间短暂赞不成熟吗？还是说从根本上就南辕北辙了呢？

01 主流人工智能为什么不“智能”？

一些人工智能之所以并不像想象起来那么智能，那是因为其实他们都只是专用人工智能，而非像人类那样能够胜任各种任务的通用人工智能系统（Artificial General Intelligence）。

目前主流AI研究所提供的产品都不属于“AGI”的范畴，例如曾经因为打败李世石与柯洁而名震天下的谷歌公司的Alpha Go，其实就是一个专用的人工智能系统。

它除了用来下围棋之外，甚至不能用来下中国象棋或是日本将棋，更别说进行医疗诊断，或是为家政机器人提供软件支持了。

虽然驱动Alpha Go工作的“深度学习”技术本身，可以在进行某些变通之后被沿用到其他人工智能的工作领域中去，但进行这种变通的是人类程序员而不是程序本身。

不妨追溯人工智能的起源，它的诞生本来就是哲学思辨的产物，很多人或许看过《模仿游戏》，主角图灵其实对于AI科学的兴起起到了至关重要的作用。

在1950年，他的一篇论文中提出了著名的“图灵测验”，并认为人造机器具备人工智能的条件，就是它的言语行为是否能够成功模拟人类的言语行为。（也就是说我们和机器对话时会误以为它是真人）。

其实从诞生时起，AI研究就要探讨，什么是“智能”？究竟是能解决具体问题，还是在行为层面和人类相似？而判断AI系统好不好，也往往取决于它能否达到设计者最初的目标，这和物理实验判断假设合理性的路径不同。

在目前AI研究进路多样的阶段中，没有哪一种获得了绝对优势，不过我们可以大致将它分为符号主义和联结主义两个进路。

不要被这些晦涩术语所吓到，所谓符号主义进路，其实就是用现代的形式逻辑进行推演，就比如在计算机编程的时候，输入一些现实的数据，然后通过逻辑进行推理达到结果。这种进路其实被广泛应用，但是它存在一些根本问题，也造成了很多灾难：

比如2019年的这场空难，它的事故源自飞机上的AI系统，这个系统自动控制飞机头和地面的角度，而且人很难找到手动控制的按钮，只能依赖AI。

它的工作原理很简单，机头有个传感器探测飞机和地面角度，之后把数据给系统，系统就自动调整直到符合标准。

然而，一个根本问题是，如果传感器本身坏了怎么办？这种AI系统无法解决这个问题，因为它的原理就是根据给定的经验数据进行机械的逻辑推演，它无法灵活根据现实环境的变化临时判断。

其实这种进路的AI系统，都是运用了现代的形式逻辑思维，虽然它也很难满足另一派基于联结主义的深度学习技术发展（想必大家在科技类新闻中常常会见到“深度学习”这一热词，尽管可能不清楚它的意思）。

但是，在真实的生活中，我们一般人经常不会采用形式逻辑思维，而且这种思维本身看似比我们的“直觉”、“想象”要更加理性、科学，但是也会造成很多问题：

比如说，形式逻辑无法检查自己处理的经验性命题本身的真假，上述中那场空难就是例子，而为了克服这一点，设计者通常预设了很多经验事实在推理中起到了真理的作用，进而将经验世界加以固化了。

人类可以轻松在变化的经验世界和不变的逻辑世界中进行切换，但是依赖形式逻辑的AI却无法做到。

又比如说，形式逻辑的语义注重刻画“边界明确”的极端情况，但是日常生活中很多表述都处于语义模糊的“灰色地带”。

一个具体例子是“张三有钱”这句话，按照现代逻辑的表述，哪怕只有一分钱属于张三，“张三有钱”这句话就是真的，但人们日常的表述显然意味着，张三的财富必须远超一般人。

而一个现实的问题是，形式逻辑不考虑经济性和可行性，只关注有效性，这意味着在实际应用到AI编程时，它不在意所需的大量公理和推理步骤。但是实际的AI编程显然要考虑成本问题和工程效率。

至于所谓的联结主义AI研究，并不关注符号层面上对人类的信息处理过程进行逻辑重构，而是注重如何以数学方式模拟人类神经网络的运作方式，并通过对于此类神经元网络的“训练”，以使其能够给出用户所期望的合格输出。

02 深度学习对人类文明有隐藏威胁

时下流行的“深度学习”技术，其前身其实就是联结主义，或者叫做“人工神经元网络”技术。

关于这一技术，有个浅显易懂的类比。假设有一个外国人跑到少林寺学武术，而且他和师父之间语言不通，那么他就先观察师父的动作，再跟着学习。

师父则通过简单的肢体交流告诉徒弟学的是否对，假如徒弟知道自己错了，他也不能通过语言知道自己究竟哪里错了，只有无限地猜测并模仿，直到师父肯定为止。

这种方式显然效率很低，但是“胡猜”却是联结主义的实质，因为这种AI系统不知道输入的信息意味着什么，它是通过一次次猜测可能的结果，如果与人类预先给定的“理想解”符合，则加以保存“记忆”，并在此基础上继续“学习”。

而所谓“深度”学习，其实并不意味着AI可以深度理解学习内容，它的原文“deep learning”翻译为“深层学习”或许更不容易引发歧义。

它的意思是通过系统技术升级，增加隐藏的单元层、中间层数量，这种方式显然依赖于硬件的提高和互联网普及所带来的大量数据。

那么，深度学习为何会对人类文明造成潜在威胁呢？

这里说的威胁，不是那种科幻式的想象，而是一种基于现实的考量。简单说来，“深度学习系统的大量运用会在短期内对特定领域内的人类工作岗位构成威胁，由此也会对人类专家的稳定培养机制构成威胁，并使得深度学习未来的智慧汲取对象变得枯竭”，由此，人类文明在耗尽了深度学习的短期红利后，可能走向衰落。

这段话究竟是什么含义？

我们从医学中的肿瘤AI诊断说起，这种新兴技术在设计深度学习框架时，必须依赖专家医生进行数据的标注，但是专家医生本人的读图能力却是数十年的学习和实践中积累的。

换言之，当这种AI技术得到推广，医学院的学生可能没有精神动力再耗费多年心血进行相关学习，从长远来看，这会造成人类医生相关能力的衰弱。

而且，由于深度学习的统计学机制会剔除偶然数据，很多罕见病例的肿瘤形态不会被标注，这种情况下，只能依赖人类医生，长远来看，AI肿瘤诊断也会对人类医生诊断罕见病例的能力产生负面影响。

徐英瑾老师认为，深度学习技术对专业领域劳动力的剥削和取代，实际上对人类文明的人文资源产生了剥削和威胁。

所谓的人文资源，包括了稳定而不僵化的知识培养体系，使得劳动力在专业技能和文化素质等方面都能有所发展，而且每个人的思想与技能水平的差异性，又使得人文资源充满丰富性和多样性，这是一个社会的人文资源能够可持续发展的重要前提。

但是现有的AI系统不能像真人那样对同一价值内容产生多样性的认识，深度学习机制实际上是收集了大量的一般性认识，并加以平均化，它无形中排除了很多个性化的认知，但是却无法产生新的历史发展可能性。

这种僵化和平均化的一个后果，是人类提出新动议时被AI所限制。比如说，喜欢创新的影视制作者提出新的方案时，如果资本方依赖深度学习所提供的信息处理方式，就会以“缺乏数据支持”为由反对这种创新，那么有想法的导演和编剧就无法得到资本界的支持来从事创新性的文艺创作。

03 对眼下的主流的AI研究的批评

传统的的AI系统需要对系统所面对的环境，或者是所要处理的任务类型给出非常清楚的界定，因此不具备那种针对开放式环境的适应性。

然而，现实生活中，即使是鸟类的自然智能，也都具有那种处理“全局性”性质的能力。譬如说，乌鸦所面临的原始环境肯定是不包含城市的，但是这并不妨碍日本东京的乌鸦成了一种高度适应城市环境的生物。

成精的日本乌鸦

此外，自然智能常常能用相对经济的方式对环境作出回应。例如我们很难想象一只猴子为了辨认出它的母亲，需要像基于深度学习的人脸识别系统那样先经受海量“脸”信息的轰炸，就像我们很难设想柯洁在获得与“Alpha Go”一决高下的能力之前，需要像它那样自我对弈几百万棋局一样。

相反，对于信息的过分榨取，已经使得当下的人工智能陷入了所谓“探索-榨取两难”，如果不去海量地剥削人类既有的知识，机器便无法表现出哪怕出于特定领域内的智能。

然而，一旦机器剥削人类既有知识“上了瘾”，就无法在任何一个领域内进行新的探索。

与之相比较，相对高级的自然智能却都具备在不过分剥削既有知识的前提下进行创新的能力（比如司马光在“司马光砸缸”这一案例中所体现的创新能力）。

因此，假使有一天一种超级AGI实现了，它的技术路径也必然与现在主流的人工智能技术非常不同。

总体来看，目前被社会各界所热炒的AI的概念，是需要一番冷静的“祛魅”操作的，这需要一定的科学知识做支撑，也需要一定的哲学剖析能力做辅助。

我国目前AI发展的基本策略，就是利用中国庞大的互联网用户所产生的数据红利，拓展缘起于美国的深度学习技术的应用范围，这就使得相关技术的发展更容易收到某些国家来自技术供应端的打压。

要从这种局面中找到出路，创新性的哲学思维就显得很重要。例如如果我们能够开拓出一种基于小数据的（而非大数据的）、并由此在原则上就不需要大量获取用户个人信息的新AI发展思路，就完全可能由此规避美国目前针对我国的大多数政策限制。

##20211026

本期活动

日常生活中，你遇到了哪些“人工智障”的事件？你对AI的前景有着怎样的理解和展望？从哲学角度来看，你觉得AI发展的未来方向在哪？欢迎在留言区聊一聊，小北将挑选2位幸运读者，送出本期主题图书《人工智能哲学十五讲》。

在人工智能时代，“通用人工智能”技术依旧遥远，未来的理想路径或许是“小数据主义”、“绿色人工智能”、“心智建模”。

点击图书封面，即可直接购书

-End-

编辑：孙嘉婧、黄泓

观点资料参考：《人工智能哲学十五讲》，徐英瑾著

BurningEmpty

越晦涩的书，读完越享受｜重磅好礼

“慈禧们”没少买军舰，为什么李鸿章和北洋海军一败涂地

事不避难 义不逃责——重大古籍整理工程《儒藏》的出版

如果你也被人工智障坑害过

人工智能像极了人工智障相关阅读：

人工智能 = 人工智障

你还别说，你这个机器人怪可爱的

有一点点心动

但是“智障”起来是真的智障

特别是一个人在房间的时候

突然一下智能音响跟你搭话了

多恐怖啊，甚至空气都有一点冷了

还有扫地机器人。。。

我在启动它之前要把家里所有能挪动的障碍物都挪动一下，不然我怕卡住它

挪完了，不时还是能够听到他被卡住的声音

特别是推拉门的轨道

抱起来，它又骑上去了

抱走，它又来了

你别说它还挺有脾气

扫地机器人：你别拦着我，我今天一定给这块干平，整干净了，你放开我。”

然后我就成为了扫地机器人保姆。

人类不可能淘汰的，因为机器人需要被监督。

诶，要是有机器人可以监督扫地机器人呢？

- End -

1、funbook线上图书馆怎么用2、线上图书馆计算机模式是什么3、网络图书馆有哪些好处？4、怎么线上进入哈佛大学图书馆5、网上数字图书馆有什么优势？6、myon线上图书馆打不开网址funbook线上图书馆怎么用

打开联网即可使用，Funbook拥有海量中英文绘本资源，具备动画、游戏、AI智能评测等功能，是一个“多才多艺”的幼儿家庭阅读好伙伴。

一、Funbook自带权威英文蓝思分级体系

蓝思分级体系是全美非常具有公信力且使用广泛的阅读难度分级体系，大约75%的美国中小学生都在使用蓝思分级来衡量自己的阅读水平。Funbook在对孩子进行蓝思测评的同时，还可以让孩子阅读到适合自己评级水平的英文原版绘本，堪称“学英语神器”。

二、激发学习兴趣的闯关式学英语模式

Funbook动画书交互式阅读+游戏闯关式学英语，用符合孩子天性的方式，激发儿童学习兴趣，让孩子爱上阅读。Funbook还通过交互式阅读的形式，让孩子沉浸在动画故事中，边玩边学。

三、拥有海量绘本堪称一座“移动图书馆”

Funbook的绘本内容分为中、英文两大类，绘本总数高达上千本。除迪士尼、梦工场动画、托马斯和朋友等知名IP内容外，还囊括了众多名家的优秀原创绘本。其中，英文绘本还包含了牛津大学出版社为中国少儿量身定制的英语分级读物系列、全球畅销英语分级读物BigCat（大猫）系列等，数量之多，可以称得上是“孩子专属的移动图书馆“。

四、不光能读书还会随时智能测评的AI老师

Funbook就像一个随身的私人AI教师，可以让家长随时了解孩子的点滴进步。它会结合英语内容和动画书的特点，对孩子的阅读行为进行指标划分，根据指标再对孩子的学习进行全方位评测和智能分析并生成智能阅读报告。最后将针对孩子在阅读中所欠缺的能力指标，进行针对性训练。

五、类纸护眼屏守护孩子用眼健康

Funbook采用的类纸护眼屏拥有全纸质观感，五重护眼黑科技所呈现的“低蓝光、无频闪、防眩光、使用限时、距离提醒“功能，全方位保障了孩子的用眼安全。同时，Funbook类纸护眼屏还是唯一获得国际权威机构T_VVDE双认证的护眼屏，孩子用的舒心，家长们也更放心。

Funbook就像一座为孩子量身定制的双语图书馆，在引导孩子逐级进步的同时，还能很好的提升他的学习兴趣，真正实现“玩着学”的梦想。

线上图书馆计算机模式是什么

运行于网络环境下的图书馆电子图书计算机管理系统。线上图书馆计算机模式是近期发展的一个运行于网络环境下的图书馆电子图书计算机管理系统。它是一个让读者能方便地访问、检索参考资料、学术论文和专业书籍的运行于网络的系统。

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网上数字图书馆有什么优势？

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