得益于人工智能技术,音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声,从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐,而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好,使学习体验更具适应性和有效性。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未获得同行评审证书)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权所有,该版本于2024年8月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.30.605730 doi:Biorxiv Preprint
这项研究重点是利用生成AI来开发学习内容以满足每个学习者的要求。这项研究将证明使用AI创建的内容的结果在增强学生的兴趣,欲望和表现与传统学习的相反。一项定性研究涉及采访AI的教育者和开发人员,以了解他们对教育生成性AI的经验和看法,而定量研究涉及学生的绩效数据,以确定AI产生的内容的有效性。PA-还探讨了AI在学习中集成的道德和隐私问题,并为这些问题提供解决方案。为了将AI生成的学习材料与传统学习材料的效率进行比较,该研究设计了一项关于学生在面向对象的编程(OOP)课程中表现的定量比较研究。该课程分为两个平等的独立评估;教授上传了AI生成的内容,例如课程的标题,所教授的内容以及每个班级的学习成果。lms与OpenAI API集成在一起,以编写与前面定义的学习目标一致的内容。从两个评估中获得的学生的表现数据用于确定使用AI生成的内容对学生学习的影响。结果表明,尽管学生在应用AI创建的研究材料后,学生的考试成绩和成绩提高,但其中一些人并未从中受益。这些是某些效果表明,必须考虑诸如学生兴趣,他们的先前知识 -
量身定制的计划于2024年7月1日启动。量身定制的计划可为严重的精神疾病,严重的SUD,I/DD或TBI提供服务。因此,该过程更名为“搬进量身定制计划的请求”,2024年7月1日。,除非标准计划成员是联邦认可的部落成员或IHS合格的受益人,否则标准计划成员将不再有权转移到NC Medicaid Direct获得这些服务。
1 changchun兽医研究所,中国农业科学院,州病原体与生物能力的国家主要实验室,吉林省预防与控制的主要实验室中国武汉340000武汉技术与商学院人工智能,卫生服务和输血医学研究所,北京100850,中国卫生服务和输血医学研究所。信息科学与技术学院,东北师范大学,编号2555 Jingyue Street,Changchun,Jilin Province 130117,中国。 电子邮件:sunpp567@nenu.edu.cn(P.S. ) );中国农业科学院的长春兽医研究所, 中国约林街573号Yujinxiang街130122。 电子邮件:hottank3210@126.com(B.Z. );卫生服务和输血研究所,编号 27 Taiping Road,北京100850,中国。 电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol2555 Jingyue Street,Changchun,Jilin Province 130117,中国。电子邮件:sunpp567@nenu.edu.cn(P.S. ) );中国农业科学院的长春兽医研究所, 中国约林街573号Yujinxiang街130122。 电子邮件:hottank3210@126.com(B.Z. );卫生服务和输血研究所,编号 27 Taiping Road,北京100850,中国。 电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol电子邮件:sunpp567@nenu.edu.cn(P.S.);中国农业科学院的长春兽医研究所,中国约林街573号Yujinxiang街130122。 电子邮件:hottank3210@126.com(B.Z. );卫生服务和输血研究所,编号 27 Taiping Road,北京100850,中国。 电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol中国约林街573号Yujinxiang街130122。电子邮件:hottank3210@126.com(B.Z. );卫生服务和输血研究所,编号 27 Taiping Road,北京100850,中国。 电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol电子邮件:hottank3210@126.com(B.Z.);卫生服务和输血研究所,编号27 Taiping Road,北京100850,中国。 电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol27 Taiping Road,北京100850,中国。电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。) †这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。 副编辑:Inanc Birol电子邮件:niming@bmi.ac.cn(M.N。)†这些作者对这项工作也同样贡献了第一作者。副编辑:Inanc Birol
b'Abstract:氯离子电池(CIB)的高能量密度和成本效益使它们成为锂离子电池的有希望的替代品。但是,CIB的发展受到缺乏兼容电解质来支持具有成本效益的阳极的限制。在此,我们提出了一个合理设计的固体聚阳离子电解质(SPE),以启用利用铝(AL)金属作为阳极的室温氯离子电池。此SPE以改进的空气稳定性和安全性赋予CIB配置(即没有氟化和液体泄漏)。通过SPE的量身定制的协调结构实现了高离子电导率(1.3 \ xc3 \ x9710 2 scm 1)。同时,固体聚阳离子电解质确保稳定的电解质界面,从而有效抑制树突对阳极阳极的生长和feocl阴极的降解。Al J Spe J Feocl氯离子电池在250 mahg 1(基于阴极)和延长的寿命中展示了高排放能力。我们的电解质设计开辟了开发低成本氯离子电池的新途径。
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展,从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是,输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求,尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,用于定制的文本到音乐生成,该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念,并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是,直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题,我们提出了一种关键参数调整方法,该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外,我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略,以区分多个概念,从而使微型模型同时生成音乐,以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人,因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
我们公司在维多利亚州电网市场启动之前就已在行业中占有一席之地,在电力传输和配电资产的管理和维护方面拥有 100 多年的经验和专业知识。
本文介绍了一种新型,可调且高效的金属 - 绝缘体 - 金属(MIM)等离子体设备的设计和数值研究,专为近红外(NIR)应用而设计。该设备在MIM波导中策略性地放置了策略性的存根谐振器。我们引入了两个小扰动,一个三角形和一个矩形,以实现出色的功能多功能性。采用有限元方法(FEM)并通过传输线方法(TLM)验证的综合数值分析证明了这两种方法之间的工作原理和出色的一致性。我们的模拟驱动方法,uti液化了遗传算法(GA)进行加速优化,对于通过纯粹的实验方法实现性能水平很难或昂贵,至关重要。GA启用了庞大的参数空间的有效探索,设备配置的迭代细化以及几何特征的微调。这种细致的优化使我们能够控制模拟结构中的复杂相互作用。提出的设备基于调整后的几何参数提供不同的功能,包括:A。平坦的带通滤波:在420 nm×540 nm的紧凑型足迹中,达到最大传输效率为95.8%。B.双波段带通滤波:在稍大的450 nm×540 nm尺寸的情况下,保持高传输效率为88.4%。C.三波段缺口滤波:在特定的共振波长中显示最小传输(低于1%),以进行靶向信号抑制。D.等离子体诱导的透明度(PIT)效应:在各种光学功能中提供潜在的应用。和E.完美的吸收:达到99.62%的最大吸收效率,为有效的光收集和操纵铺平了道路。这种多功能等离子设备的紧凑性,可调性和不同的NIR功能性的结合。它对小型化的光学组件,集成光子电路和高级光 - 物质相互作用有希望。我们的发现对紧凑,高效且易于制造的光子技术的发展产生了重大贡献。
联合学习(FL)的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型,要么对本地客户分布进行微调。但是,这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价,要么预先确定用于微调的网络层,从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明,我们首先引入了一个假设,用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后,我们使用此过程,通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数,提出了一个新颖的FL框架,即FedSelect。我们表明,此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。