德国联邦国防军军乐服务部门横向进入者须知 亲爱的音乐家, 1)我们很高兴您有兴趣在德国联邦国防军军乐服务部门工作。您可能对军事音乐家的日常工作有很多疑问。作为一支交响管乐团,该乐团的音乐工作与民间交响乐团有许多相似之处。当然,乐器的排列、演奏的形式,以及军人的身份都有着明显的差别。如果您还没有机会了解军事音乐家的音乐和军事工作日常,我们建议您首先参观您所在地区的音乐团。音乐团的联系方式如下:www.bundeswehr.de/de/organisation/streitkraeftebasis/organisation/streitkraefteamt/zentrum-militaermusik-der-bundeswehr?uri=ci%3Abw.skb_milmus 如果您对未来的工作环境已经有了足够的印象,请与德国联邦国防军职业咨询办公室预约,以启动申请流程。德国联邦国防军职业咨询电话热线 => 0800 9800880 德国联邦国防军职业咨询在线预约 => www.bundeswehrkarriere.de 如果您想先“幕后”看看,您可以选择在您所在地区的德国联邦国防军音乐团实习。在职业咨询办公室,你向德国联邦国防军的职业顾问解释说,你想申请所谓的“横向进入德国联邦国防军军乐服务队带剑结士官的职业生涯”。通常,职业顾问会根据您的大学学位尝试让您对德国联邦国防军的其他职位产生兴趣(部队军官、德国联邦国防军行政部门公务员等)。由于您想在德国联邦国防军的音乐团中担任管弦乐演奏员,因此您应该只申请德国联邦国防军军乐部门的剑尾士官职业。职业顾问将与您一起填写申请表。请在此申请表内附上您的出生证明、表格形式的简历、两张护照照片、学校和大学证书的复印件以及您以前的就业推荐信和就业证明。您的职业顾问将接受您的完整申请。在接下来的四个月内,您应该会收到德国联邦国防军职业中心发来的军事能力倾向测试和音乐中士考试的邀请。如果您没有收到信件,请联系您的职业顾问。或拨打德国联邦国防军人事管理办公室的以下电话号码:0221 / 9571 3544。军事能力评估 军事能力评估将在杜塞尔多夫的德国联邦国防军职业中心进行,通常需要一到两天的时间。适用性评估由以下部分组成:
摘要一种称为帕夫洛维亚到乐器转移(PIT)的机制描述了一种现象,通过该现象,通过Pavlovian调节获得的环境提示的值可以激发工具行为。坑可能是行动控制的一种基本机制,它可以表征超出当前分类系统的维度级别的精神障碍。因此,我们回顾了人类坑研究研究的亚临床和临床精神综合症。发光占据了有关坑的不均匀图片。虽然在与AUD患者的无关疾病,超重人和大多数研究中似乎存在增强的凹坑效应,但在烟草使用障碍和肥胖症中没有据报道的坑效应改变。关于AUD和依赖酒精依赖的患者,有不同的证据表明有增强或没有凹坑作用的证据。此外,还有证据表明皮质纹状体激活和遗传风险,例如,与高风险的酒精消耗和复发
美国海军乐队准将中音萨克斯/木管乐器专家 2022 第 2 页 申请人应表现出卓越的视奏技巧,并且必须精通长笛、短笛和单簧管。候选人还必须表现出高水平的熟练程度,既能作为乐队演奏者,也能作为独奏者演奏多种风格,如摇摆乐、比波普、拉丁、ECM、直八度、奇数拍、放克/摇滚和其他传统和现代大乐队风格。申请人将根据乐器熟练程度、旋律诠释和即兴演奏技巧进行评估。初步音频提交要求:
申请人应具备出色的视奏技巧,并且必须精通长笛、短笛和单簧管。候选人还必须表现出高水平的熟练程度,既能作为乐队演奏者,也能作为独奏者演奏多种风格,如摇摆乐、比波普、拉丁乐、ECM、直八拍、奇数拍、放克/摇滚以及其他传统和现代大乐队风格。申请人将根据乐器熟练程度、旋律诠释和即兴演奏技巧进行评估。
摘要:无障碍数字乐器 (ADMI) 越来越受到科学界的关注,尤其是在声音和音乐计算以及人机交互领域。过去,Netytar 就是其中之一。Netytar 是一种通过眼睛操作的软件 ADMI,使用眼动仪和附加开关或传感器(例如呼吸传感器)。该乐器专为四肢瘫痪用户设计:它属于凝视操作乐器领域,并且已通过测试证明其有效且功能齐全。尽管市场和文献中还有其他几种凝视操作的 ADMI,但尚未提出使用它们学习音乐的正式方法。本研究介绍了一种基于一组练习的简单学习方法。这对于使用 Netytar 进行音乐表演很有用,但它也可能适用于学习其他类似的乐器。为了改进,对练习进行了说明、讨论和解释。介绍了一种简单的乐谱。在一个学习周期结束时,用户应该能够演奏简单的旋律,并有学习其他新旋律的基础。未来,该方法将在目标用户身上进行测试。
机器学习是研究领域,它使计算机具有学习能力,而无需明确编程。程序拥有的经验越多,其任务就越好。在该项目中考虑的情况下,测量的扬声器越多,程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术,表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关,但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来,通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素,允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏,并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念,并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解,最终结果表明,与替代技术或仅任何一个测量值相比,分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法,该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异,同时是可重复,控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断,并将其测量用于训练,调整和测试模型。应该强调的是,乐器扬声器旨在产生声音,而不是重现声音1,而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下,好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。