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音乐和语言获取
音乐扩展到仅仅是娱乐性，具有增强众多能力的潜力，正如Schellenberg阐明的那样[8]。在这些功能中，音乐与语言技能之间的关联是显着的。大量个人坚持音乐可以有效地帮助语言获取的观念。作为Gerry等人。认为，音乐会培养神经系统的演变，因此经常帮助婴儿学习语言。另外，有人提出音乐允许儿童处于最早的发育阶段，可以理解其周围环境，而不是语言理解。鉴于两者都是表达方式，创造力可能会增强其获取和应用语言的能力。此外，Janus等人进行的研究。[7]建议，接受了音乐训练并成功掌握第二语言的个人在非语言执行控制任务中经常表现出卓越的表现。这导致了音乐和语言可能具有某些固有特征的推论。一些从业人员甚至采用音乐作为教学语言的教学策略，因为歌曲可能会增强记忆合并。这种语言学习的增强可能会进一步扩展到音乐引起的其他认知效果。尽管有足够的研究致力于探索音乐与认知能力之间的相互作用，但直接检查音乐和语言之间的相互关系仍然相对较少。因此，本文献综述打算仔细检查在认知能力，语言作品和神经发展的背景下研究个人与语言和音乐相遇的研究。
音乐和语言发展
在音乐体验中使用了其他感官，因为声音振动的不同频率传递给了大脑。例如，主要基于低频声音和“节拍”的摇滚音乐使我们想移动 - 它刺激了身体，以模仿音乐的动作；古典音乐包含较高的声音频率，这些声音刺激了大脑的较高区域，引起了人们的注意。因此，如果我们想吸引我们的孩子，我们会用尽乐观的音乐 - 但是，这种唤醒音乐的太多并不能提高注意力，而婴儿将变得太兴奋，并且并不是真正专注于您试图促进的活动。同样，不断播放或唱歌舒缓的音乐只会使您的宝宝入睡 - 方便您在想让他们入睡时，但对任何“学习播放”都不好。因此，最好的歌曲和节奏歌曲的关键特征是情绪高涨的平衡饮食，其次是放松和休息的时期 - 对大家来说！
基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。
音乐和表演中的人工智能
本文介绍了一项为期五年的合作，该合作处于人机交互 (HCI) 艺术实践与科学研究的交叉点。我们合作工作的核心是一种混合艺术与科学方法，将计算学习技术（机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)）与交互式音乐表演和编舞相结合。本文首先阐述了我们对结合艺术、科学、运动和声音研究的想法。然后，我们描述了我们的两件艺术作品 Corpus Nil 和 Humane Methods——相隔五年创作——它们具体化了我们的合作研究过程。我们通过我们的研究兴趣和当时的文化环境来展示科学和艺术动机。最后，我们回顾了合作期间开发的方法论以及计算学习技术从机器学习到人工智能的概念转变及其对音乐表演的影响。
德国联邦国防军参谋音乐团
书面确认报名后，请在 6 月 10 日前提交相应比赛曲目的 5 份乐谱、简谱或说明（装订版）。 2025 至：德国联邦国防军军乐中心，Oberstabsfeldwebel Kempe，53109 波恩。建议：使用追踪功能发货！除“Essential Elements Volume 1”、“Best of Bläserklasse”和“Bläserklasse Live”中的表演曲目外