文章目录前置知识一、动机二、相关工作三、Preliminary四、方法前置知识1）仿射变换\quad所谓仿射变换，就是向量经过一次线性变换加一次平移变换，用公式可以表示为：\quad其中，p为变换前原始向量，q为变换后目标向量，A为线性变换矩阵，b为平移变换向量。\quad对于二维图像而言，p和q分别是某个像素点在原图和仿射变换后的图中的未知（x,y）。因此，p、q可以写成如下形式：\quad所以，仿射变换矩阵T如上形式，是一个3*3的矩阵。它的作用是将某一个图片中的所有像素点的位置进行改变，映射到一个新图中。注意：在这个过程中，只改变像素点的位置，不改变像素点的值。\quad一般来讲，我们要

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Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文试图解决的核心问题是如何定义和评估人工智能（AI）的创造力。传统的创造力评估方法通常依赖于主观标准，这使得在AI领域中定义和量化创造力变得复杂和具有挑战性。为了解决这个问题，论文提出了一个新的概念——相对创造力（RelativeCreativity），并在此基础上发展了统计创造力（StatisticalCreativity）的评估方法。这些概念和方法旨在为AI的创造力提供一个可量化、可比较的框架，使得研究人员能够更客观地评估AI模型是否能够达到特定人类群体的创造力水平。具体来说，论文的主要贡献和解决的问题包括：引入相对创造力概念：提出一个评估AI创造力

1 intro1.1背景1.1.1 蜂窝计费记录（CBR）人类移动性在蜂窝网络上的研究近些年得到了显著关注，这主要是因为手机的高渗透率和收集手机数据的边际成本低蜂窝服务提供商收集蜂窝计费记录（CBR）用于计费目的，例如电话、短信和互联网访问这些记录可以被重新利用来感知用户的位置与仅涉及用户电话和短信通话记录的通话详单记录（CDR）相比，CBR是一个更通用的数据集依靠网络运营商收集的各种CBR数据集，研究人员广泛研究了人类移动性感知集体移动性，如流量和旅行时间个人移动性，如通勤模式和用户空间画像这些都是基于统计方法的，例如隐马尔可夫模型或条件随机场文章地址天数大小HumanMobilityMod

最近学习了一个Grasshopper的插件，HumanUI，并利用它只做了项目的一个UI需求。在学习的时候，发现网上的中文教材比较少，英文教材也没有太具体的，于是我把所有的组件的操作进行总结，学下这样的一个教程，以便一起学习。下图是本教程的目录，红色的表示不知道怎么用的电池，以及有Bug（疑似）的电池，若有读者发现本文的错误和不足，请不吝赐教。HumanUI的下载地址见：https://www.food4rhino.com/en/app/human-ui1.CreateButton创建按钮创建一个按钮（Botton），这个按钮点击默认的初始状态为false，点击后变成true，松开之后又变成f