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表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
牛仔竞技表演更新项目-Contra Costa County
运输部门消耗的能源约占加利福尼亚石油产品需求的86％（USEIA 2020）。根据CEC的说法，该州依靠基于石油的燃料来满足其98％的运输需求（USEIA 2020），其余的2％是其他类型的能源，例如电力。In 2019, taxable gasoline sales (including aviation gasoline) in California accounted for approximately 15.4 billion gallons of gasoline (California Board of Equalization [CBE] 2020a), and taxable diesel fuel sales accounted for approximately 3.1 billion gallons of diesel fuel (CBE 2020b), although the CARB (2020) estimates total usage of diesel in 2019 to be 4.5 billion gallons.柴油燃料消耗的差异可能归因于会计方法的差异。
在交互式舞蹈音乐表演中对深层空间的体现探索
近年来，在音频生成的深度学习模型中已取得了重大进展，提供了有希望的工具用于Musical Creation。在这项工作中，我们研究了在互动舞蹈/音乐表演中使用深度音频生成模型的使用。我们采用了一种表演主导的研究设计方法，建立了研究者/音乐家与舞者之间的艺术研究合作。首先，我们描述了我们的运动互动系统 - 整合深度音频生成模型，并提出了三种用于体现深层空间的探索方法。然后，我们详细介绍建立以系统共同设计为中心的性能的创作过程。最后，我们报告了舞者访谈的反馈，并讨论结果和观点。代码实施在我们的GitHub 1上公开可用。
MoMusic：一种运动驱动的人机协作音乐创作和表演系统
过去几年，人工神经网络架构的重大发展促进了自动音乐创作模型的广泛应用。然而，大多数现有系统都采用基于硬代码和预定义规则的算法生成结构，通常不包括交互式或即兴行为。我们提出了一种基于运动的音乐系统 MoMusic，作为 AI 实时音乐生成系统。MoMusic 具有部分随机谐波排序模型，该模型基于音调和弦进展的概率分析，通过音乐集合论进行数学抽象。该模型针对二维网格呈现，通过姿势识别机制产生结果声音。摄像头捕捉用户手指的运动和轨迹，创造出连贯的、部分即兴的和声进程。MoMusic 集成了多个音色音域，从钢琴等传统古典乐器到使用语音转换技术创建的新型“人声乐器”。我们的研究证明了 MoMusic 的互动性、激发音乐家灵感的能力以及使用各种音色音域生成连贯音乐材料的能力。MoMusic 的功能可以轻松扩展，以结合不同形式的姿势控制音色变换、节奏变换、动态变换甚至数字声音处理技术。
2025年1月22日，杰夫·吴（Jeff Wu）表演...
2025年1月22日，杰夫·吴（Jeff Wu）代理管理员中心（Medicare＆Medicaid Services）2002201年，华盛顿特区独立大道200大道（Re：Medicare and Medicaid）计划；合同2026年的合同对Medicare Advantage计划，Medicare处方药福利计划，Medicare Cost Plan计划的政策和技术变更，以及针对老年人[CMS-4208-P]亲爱的代理管理员WU，美国神经病学会（AAN）是世界上最大的神经科学家和神经科学专业人士，与40,000多40,000名成员 - 领先的头脑，是世界上最大的神经科学专业人士，是世界上最大的研究。AAN的使命是增强成员职业的实现并促进所有人的大脑健康。神经科医生是一名医生，专门研究大脑，脊髓和神经系统疾病的诊断，护理和治疗。这些神经疾病在全球范围内影响超过三分之一的人，包括阿尔茨海默氏病，中风，脑震荡，癫痫病，帕金森氏病，多发性硬化症，周围神经病和偏头痛。AAN感谢Medicare和Medicaid Services（CMS）中心，有机会就拟议的Medicare Advantage（MA）和D部分计划的更改提供评论。AAN高度支持监管政策，这些政策消除了阻止或延迟受益人接受护理的障碍，哪些人解决了影响脆弱人群的医疗保健差异。AAN对某些建议的评论提供了以下评论，这些提案将对神经系统患者和提供者产生重大影响。
机器人舞蹈表演共同创造人类共同创建的大型语言模型
本文重点介绍了生成人工智能（AI）的潜力，尤其是大型语言模型（LLMS），但仍未开发的机器人舞蹈创作中。特别是，我们评估了LLM（GPT-3.5 Turbo）是否可以进行机器人舞蹈编排，并且我们投资是否可以提高人类创造者提供的反馈，以提高产出质量。为此，我们为机器人舞蹈创作设计了三种及时的工程技术。在提示中，我们通过审查和自然语言的反馈来逐步介绍人类知识，以探讨人类共同创造的动态。实验分析表明，通过人类协作，可以通过制作对评估受众产生重大艺术性影响的编舞，通过人类协作来改善LLM的Capabilities。这些发现为人类创造力与AI生成模型之间的相互作用提供了宝贵的见解，为增强创意领域中的协作框架铺平了道路。
我们的脑电波如何感知时间的流逝？在节奏表演任务中量化时间的神经相关性
3 设计 6 3.1 先前的工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 实验数据....................................................................................................................................................................................9 3.2 数据预处理....................................................................................................................................................................................................10 3.2.1 数据分离....................................................................................................................................................................................................11 3.2.2 数据分割....................................................................................................................................................11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 15 3.4 自回归模型.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.1 通道间相关性.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.2 通道自相关性.................................................................................................................................................................................... 16
Charlie RobertsCharlie Roberts
表演是我奖学金的重要组成部分；他们俩都推动了我的大部分研究，并提供了另一种背景。有时，我的研究可能很难在口头表现中完全传达。通过与我的研究成果进行表演，我既可以提高对我的研究的理解，又可以鼓励其他人可能与之互动。下面我将自己的表演分为陪审表演（通常是单盲同行评审），并邀请 /非紧张的表演。在某些数字艺术会议上的评审表演通常非常有竞争力（请参阅P10和P9），尽管它们通常不发布接受率。虽然没有进行非正式的非司法和受邀表演的审查，但对于吸引不参加学术会议或其他正式表演场所的受众来说，它们仍然很重要。此处列出的表演仅包括我研究和开发的技术的表演；传统的乐器表演未列出。对于陪审团表演，我经常需要给表演一个名字；对于非命中 /受邀的表演，这是不需要的。
靶向RNA测序的表演，用于分析血液恶性肿瘤中融合转录，基因突变和表达的表达
然而，诸如全基因组测序，转座酶访问的染色质 - 序列或RNA测序（RNA-SEQ）之类的技术暴发可能通过在编码区域外部编码区外的基因组改变区域，分别为3个表面签名，4,5和Gene Cresessional cressions profiles。6在这项研究中，我们选择评估RNA-seq的诊断值，因为该技术允许探索3个遗传信息：基因序列，基因融合和基因表达。有趣的是，这些不同级别的分析都带来了有关肿瘤细胞的独立信息，因此，它们的整合应完善诊断的精度。For example, acute myeloid leukemia (AML) patients prognosis is evaluated by cytogenetics (copy number abnormalities and struc- tural variants), further refined by the analysis of the mutational status of a few genes, and could maybe be improved by transcrip- tomic signatures such as the 17-gene leukemia stem cell score (LSC17) which is a proxy of the number of leukemic stem细胞。已经描述了7种不同的RNA-seq库制备技术，从而可以分析样品的所有RNA分子，或者使用富集步骤来靶向感兴趣的基因，例如Messenger RNA或小RNA物种。值得注意的是，图书馆准备的选择应优化感兴趣的目标数量和所需的测序深度之间的平衡，以便在常规环境中保持经济负担。迄今为止，大多数涉及癌症的基因已经通过整个外显子组测序的大型程序来识别。迄今为止，大多数涉及癌症的基因已经通过整个外显子组测序的大型程序来识别。8基于这些考虑因素，我们决定评估涉及癌症生物学的1385个基因的靶向RNA-seq面板的性能。我们在这里介绍了靶向RNA-Seq检测融合转录本的分析性能，以鉴定与临床相关实体相关的转录曲线，并检测血液恶性肿瘤中临床意义的复发突变。
Epicpcr指导的糖囊杆菌共生体揭示了IV型pili依赖性的表演生活方式
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年7月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.07.08.451036 doi：Biorxiv Preprint