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人工智能生成音乐评估方法综合综述
随着人工智能生成技术的发展，智能音乐生成产生了大量的工作和应用[1, 2, 3, 4]。具体来说，音乐生成可以进一步分为两种类型：符号域和音频域。符号域中的音乐生成以 MIDI 格式存储，其文本和顺序数据特性有利于其在主要深度学习模型（例如 LSTM [9, 10]、自动编码器 [11]、RBM [12] 和 GAN [13]）中的应用（例如 MidiNet [5]、MuseGAN [6]、BandNet [7] 和 TeleMelody [8]）。对于音频域，还可以根据音频的特征对不同频段进行分析，以获得用于模型训练的矢量化数据（例如 Jukebox [14]、WaveNet [15]）。除了从 MIDI 数据集或音频数据集生成音乐外，
浸信会Aubertin NLP工程师在雷诺 div>
•我们开发了一种模型，该模型从初始度量，所需样式和钥匙中生成吉他量表和MIDI文件。使用吉他唱片的开源数据集，我们微调了Mistral-7b模型，用于连贯的音乐连续性。这项工作是在Mistral AI Paris Hackathon和Mistral Online Hackathon展出的。链接到我们的解决方案LLM，微调，Qlora，量化
神经音乐疗法手册
MACT-SEL MACT用于选择性注意力技能MAL运动活动LOG MD MD MEFT音乐执行功能训练MEG磁脑电图MEM音乐回声记忆训练MET代谢等效的MIDI MIDI乐器数字界面MIT旋律语调MIT旋律INDONAPIC MMIP音乐情绪诱导过程MMT情绪和记忆训练； musical mnemonics training MNT musical neglect training MPC music in psychosocial training and counselling MPC-MIV MPC mood induction and vectoring MPC-SCT MPC social competence training MRI magnetic resonance imaging MSOT musical sensory orientation training MUSTIM musical speech stimulation NMT neurologic music therapy OMREX oral motor and respiratory exercises PD Parkinson's disease PECS Picture Exchange Communication System PET positron emission tomography PNF proprioceptive neuromuscular facilitation PROMPT prompts for restructuring oral muscular phonetic targets PRS perceptual representation system PSE patterned sensory enhancement QoL quality of life QUIL quick incidental learning RAS rhythmic auditory stimulation RCT randomized controlled trial RMPFC rostral medial prefrontal cortex ROM range of motion RSC rhythmic speech cueing
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
1。单细胞定量表达报告（SCQERS）
●将细胞和质粒混合到预燃烧的（ICE）1毫米比色杯以进行电穿孔（例如），非常小心地避免气泡（如果需要时，可以避免使用气泡，以避免气泡，移液器<25 ul）。将比色杯保持在冰上。●电塑料（例如Biorad Gene脉冲器，2 kV，200 𝛀，25 UF）。点击比色杯以消除气泡，并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花，表明出现问题。如果发生这种情况，请重复，减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后，立即添加475 UL恢复介质（例如SOC），转移到1.5 ml管，并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔，板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1％，以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C，直到确认高效率，也可以用氨苄青霉素在LB中过夜（通常在250毫升250 mL烧瓶中，37C，37C，轨道振荡器200 rpm）。●确认高效率后（您应该在0.1％板中看到> 1000个菌落，对应于1m> 1m的转化剂），制作甘油库存以备将来使用，并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP，适用于下游克隆
B.模型选择和超参数设置，用于最佳的启发式阈值
选择机器学习模型，用于识别两个类之间的最佳阈值，例如非表达和表现性的MIDI轨道，需要仔细考虑数据的特定char-cher-cher-cher-cher-tecteristical和分析目标。逻辑回归通常受到青睐。该模型通过对给定输入属于两个类之一的概率进行建模，为分类提供了一个清晰，可解释的框架。逻辑回归的输出是0到1之间的连续概率得分，可以直接确定和调整决策阈值。这种简单性和直接性使逻辑回归特别有吸引力，当时主要目标是确定可靠且易于解释的阈值。
Yamaha 01V96 宣传册 - 二手照明
后面板是平衡模拟立体声和监视器输出以及四个平衡“全向”输出的所在地。01V96 内置 ADAT 接口的光学 IN 和 OUT 连接器也位于后面板。还有带同轴连接器的数字 2 轨输入和输出。板载采样率转换允许 CD 播放器和其他连接到数字输入的数字源被监控或路由到输入通道，而无需与系统时钟同步。可通过字时钟输入和输出、MIDI 连接器和 USB“TO HOST”连接器提供一系列同步和控制选项，这些连接器可用于通过提供的 Studio Monitor 软件进行计算机控制。后面板还有一个扩展槽，可以接受各种 Yamaha mini-YGDAI 扩展卡，这些扩展卡可以添加多达 16 个各种格式的额外通道。
seqtrak快速操作指南-Yamaha
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高分子 - 重量-DNA-DNA-萃取 -
该协议详细介绍了海洋大藻类组织的高分子量DNA提取。海洋大量藻类包含各种独特的细胞壁成分，包括硫酸化的多糖和多酚。这些成分通常与高分子量（HMW）DNA共同流行，并导致文库准备和测序结果减少。该方案融合了聚乙烯 - 丙烯吡啶酮（PVPP）和β-莫咖啡乙醇（BME），以减少多酚污染，并以乙酸钾（KOAC）（KOAC）的早期盐盐措施来解决多糖。该方案在很大程度上是从牛津纳米孔HMW DNA从拟南芥叶片中提取的，该叶子叶结合了QIAGEN血液和细胞培养DNA MIDI KIT进行柱清洁。DNA产品通常需要在洗脱后进行额外的清理，我们建议所有HMW应用的Bluepippin 15KB尺寸选择。
2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要：追随大师之手：捕捉钢琴演奏，用于混合现实钢琴学习应用
直觉。我们引入了端到端工作流程，以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD)，其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱，以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后，我们开发了 Pianoverse，一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序，并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试，以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明，通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力，并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。