XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMIDI
艺术与科技的融合
我们工程人员的主要工作重点是不断改进 ICS-4000 TM 集成控制系统，该系统现已成为数十家管风琴制造商的首选系统。这款功能强大、先进且价格极具竞争力的产品通过传统的管风琴控制和美观的“21 世纪”控制面板为管风琴演奏者带来了耦合、切换、组合动作、活塞音序器、内置录音/播放和完整的 MIDI 功能。我们相信，世界上没有任何其他管风琴控制系统支持更多功能，使用起来更直观、更方便，或更能适应新乐器或翻新乐器的广泛要求。从先进的 ICS-4000 到我们“最低技术”切换和组合动作系统（已在全球数千个安装中得到验证），Peterson 现在提供真正无与伦比的控制系统产品系列，几乎适合任何项目。
使用RNN
Impact语句 - 本研究论文介绍了自动化音乐发电，这是由深度学习技术提供支持的音乐作品的革命范式。有可能改变音乐创作的潜力，这种创新使人们对音乐作品工具的访问人数民主化，从而激发了各个级别的艺术专业知识的创造力。人工智能与人类艺术家之间的合作是这项研究的基石，为艺术探索和灵感创造了肥沃的基础。超出其创造性的范围，该项目是多种音乐传统的监护人。从广泛的MIDI文件中学习，该模型演变成一个活生生的存储库，塑造了未来的作品并保护文化音乐遗产。这种开创性的方法不仅在音乐中促进了AI的技术格局，还深深影响了艺术表达和协作动态。本质上，它表示技术与传统的和谐融合，塑造了音乐创作和文化保护的轨迹。
ESGCT 2024：来自 20 位科学家的最新研究
• Valentina Buffa - 逐步开发基于细胞的基因治疗产品 G3MDYF/GNT0004（rAAV8 人类微肌营养不良蛋白）效力测定 - P0007 • Ricardo Rojas Gonzalez- 使用 CIMmultus® PrimaT® 整体柱开发 AAV8 纯化过程中的完整衣壳富集精制步骤 - P0012 • Christian Leborgne - 评估 IdeS 效率以降低高滴度 NAb 并允许新西兰白兔重新给药 - P0013 • Emmanuel Thevenot - 开发定量 alpha-dystroglycan 糖基化测试，用于 ATA-001-FKRP 开放标签多中心 AAV 试验中治疗的肢带型肌营养不良症 R9 患者 - P0088 • Ai Vu Hong - 通过组合多 VR 库和深度学习模型 - P0115 • Louise Mangin - 工程化的 AAVpo1.A1 载体在 X 连锁肌管性肌病模型中通过肝脏去靶向有效转导小鼠和人类骨骼肌纤维 - P0118 • Sonia Albini - 通过分裂内含肽双 AAV 方法对 MIDI 肌营养不良蛋白变体进行治疗效果 - P0124
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
cf-DNA/cf-RNA 保存管
图 1. 使用 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管保存的血浆中含有大量 cf-DNA。将来自同一供体的血液样本抽入竞争对手的管或 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管中，并在室温下保存 7 天。Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管回收了 6.5 毫升血浆，而竞争对手的管回收了 3.5 毫升血浆。然后使用 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化中型试剂盒 (Cat. 55600) 和 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化大型试剂盒 (Cat. 55800) 从每个管中回收的整个血浆体积中分离 cf-DNA。使用安捷伦生物分析仪高灵敏度 DNA 芯片评估从两个样本中回收的 DNA 数量。从生物分析仪的痕迹可以看出，与从竞争对手的防腐管中回收的 cf-DNA 相比，Norgen 的防腐管产生了更多的 cf-DNA（蓝色峰）。
BI1brainterface 用户手册
Soundmachines BI1brainterface 是一款探索和表演工具，适用于希望将自己的精神和情感领域直接与表演联系起来的音乐家、制作人、演员、肢体表演者和编舞家。我们希望创造一种不需要使用电脑的东西，并带来这种令人兴奋的新技术的即时性和易操作性。通过强调 Neurosky MindWave Mobile 耳机的功能，BI1brainterface 被开发出来以最简单和最开放的方式将您的精神状态与您的装备联系起来。只要您有模拟模块化合成器或 MIDI 声音发生器，您就可以影响声音、序列、音色并通过附加控制器推动表演：您自己。注意力和冥想是您可以依赖的最直接和可重复的变量。但 EEG 功率谱带（Alpha、Beta、Gamma、Delta 和 Theta）也可用于控制其他八个声音/光/视频特性。作为额外奖励，我们在您的工具箱中放入了一个可变阈值，以根据您的面部肌肉活动（即眨眼或咧嘴笑）在工作室或现场环境中生成“触发器”，由舞台上的舞者或演员佩戴，或仅使用它来放松自己并提高您对专注、放松和冥想的自我意识。生物反馈是 BI1brainterface 的另一个操作领域，可以实现更广泛的应用和实验。
cf-DNA/cf-RNA 保存管
图 1. 使用 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管保存的血浆中含有大量 cf-DNA。将来自同一供体的血液样本抽入竞争对手的管或 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管中，并在室温下保存 7 天。Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管回收了 6.5 毫升血浆，而竞争对手的管回收了 3.5 毫升血浆。然后使用 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化中型试剂盒 (Cat. 55600) 和 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化大型试剂盒 (Cat. 55800) 从每个管中回收的整个血浆体积中分离 cf-DNA。使用安捷伦生物分析仪高灵敏度 DNA 芯片评估从两个样本中回收的 DNA 数量。从生物分析仪的痕迹可以看出，与从竞争对手的防腐管中回收的 cf-DNA 相比，Norgen 的防腐管产生了更多的 cf-DNA（蓝色峰）。
深音乐信息动态
摘要。在本文中，我们使用最近提出的称为“深层音乐信息动力学”（DMID）的框架来探索音乐的深度神经模型的信息，通过将比特率减少应用于用于生成音乐表面的潜在表示。我们的方法是由人类齿轮的速率延伸理论的部分动机，该理论声称，为了处理感官信息的复杂性，某些信息在感知行为中必须丢失或丢弃。随着时间的流逝，有损失的编码会改变音乐结构表示不同级别的声音内部和跨声音形成的预期。此外，我们假设音乐机器学习系统的目标，甚至可能是人类的学习系统，它正在学习一种潜在的表示，该代表“解释”了音乐表面的大多数信息动态。通过对符号（MIDI）和声学（光谱）音乐表示的几个实验，使用额外的比特降低步骤来探索此AS-Sumption。我们的结果表明，在降低的速率编码之间可以找到更高的共同信息。DMID框架对于计算创意音乐系统的研究而言是显着的，因为它允许以一种能够实现的和计算的方式探索音乐数据潜在和表面水平的信息关系。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。