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使用人工智能生成印度古典音乐：一项调查 Bharavi U. Desai 1、Kunjal I. Tandel 2、Rahul M. Patel 3
1 硕士生，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 2 教授，政府工程学院，印度古吉拉特邦 3 教授，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 摘要：本文是对古典音乐内容制作的各种方式的调查和研究。对于我们的调查，我们提出了一个侧重于五个维度的框架：目标、表示、架构、挑战和策略。对于每个维度，我们都对各种模型和技术进行比较分析，并提出一些尝试性的多维类型学。这种类型学是自下而上的，基于从相关文献中选择的许多现有的基于深度学习的音乐生成系统的分析。 关键词：LSTM、GRU、RNN、Arohana、Avrohana、FSM、Gamakas、HMM
AI + DPI
在德勤，我们认为支持国家建设始于授权政府为其人民提供直接、可衡量和可扩展的利益。技术在其中发挥着巨大作用。当技术可互操作并有可能产生网络效应时，其影响可能更加显著。印度的数字公共基础设施通过将数十亿美元连接到基本服务、推动金融包容性和释放新的增长机会，彻底改变了治理。这就是我们倡导 DPI 作为关键技术的原因。德勤在 2023 年第一届德勤政府峰会 Arohana 上发布了第一个针对各国的 DPI 剧本，旨在帮助各国了解、实施和利用 DPI 的潜力来加速其数字化转型之旅。我们的目标是将 DPI 技术分解为其核心模块，并为各国提供一个诊断框架，以评估其优势和发展领域并开辟自己的道路。