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音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
网络内机器学习推理的快速原型
网络内的机器学习推断提供了高吞吐量和低潜伏期。它位于网络内，电力效率并改善应用程序的性能。尽管有其标准，但网络内机器学习研究的限值很高，需要在可编程数据平面上进行大量专业知识，以了解机器学习和应用领域的知识。现有的解决方案主要是一次性的努力，很难跨平台复制，更改或端口。在本文中，我们介绍了种植者：一个模块化，有效的开源框架，用于在一系列平台和管道体系结构上快速原型化网络内的机器学习模型。通过识别机器学习算法的一般映射方法 - 播种机引入了新的机器学习映射并改进了现有的映射。它为用户提供了几个示例用例，并支持不同的数据集，并且用户已经将其扩展到新的字段和应用程序。我们的评估表明，与以前的模型量化作品相比，Planter改善了机器学习的能力，同时大大降低了资源消耗并与网络功能共存。在未修改的商品硬件上以线速率运行的种植者支持的算法，每秒提供数十亿个推理决策。
半导体研发原型设施和能力
发布日期：2024 年 3 月 4 日 提交截止日期：2024 年 3 月 29 日 概述 Natcast 是美国国家半导体技术中心 (NSTC) 的 CHIPS 运营商，正在寻求公众意见，以告知 NSTC 拥有或运营的潜在半导体研发设施和能力的要求，以加强半导体和微电子创新生态系统。我们正在寻求社区对研发原型设施和能力的意见。我们要求提供有关 (a) 研发原型设施和能力的类型，以及 (b) 为这些设施和能力的用户提供的价值的意见。在设计和开发研发半导体原型设施方面有很多选择。我们希望确保我们考虑社区对这项重要 NSTC 投资的意见。就本文件而言，我们使用“设施”一词来描述进行研发工作的物理位置，使用“能力”一词来描述用于进行实验和创建半导体原型的流程，无论是完整流程还是部分流程。谁应该回应。本信息请求 (RFI) 寻求可能成为研发原型设施和能力用户的广泛组织的意见，包括无晶圆厂芯片设计公司、代工厂、IDM、材料供应商、设备供应商、设计芯片的系统公司、学术教师和学生、初创公司、小型企业、技术孵化器、政府实验室、联邦资助的研究和开发中心 (FFRDC)、大学应用研究中心 (UARC)、国防工业基地、商业 IP 公司和电子设计自动化 (EDA) 公司。.受访者须知： ● 请回答所有相关问题。没有必要回答所有问题。● 对于大型组织，请确保您咨询直接从事半导体原型设计的同事；我们需要他们的具体意见。● Natcast 预计将就 NSTC 服务的不同方面发布其他 RFI。未来的 RFI 可能会侧重于供应方，即社区中的哪些成员有兴趣为 NSTC 提供原型设计设施。
来自不同植物物种的无叶绿体细胞系统作为快速原型平台
图1：用于使用各种植物物种（杨树，小麦，菠菜）的无叶绿体细胞系统的工作流，用于自动高通量零件表征。通过完整的叶绿体和随后的乳液的分离，是从populus×Canescens（Poplar），Spinacia oleracea（菠菜）和Triticum aestivum（小麦）中产生的无叶绿体细胞提取物。随后构建和测试了标准化植物杆级的14级组装库，包括各种调节元素。通过涉及非接触式液体处理程序（Echo 525，Cobra）的自动工作流程建立了无细胞的反应，以将无叶绿体细胞提取物与DNA模板和纳米型底物相结合。证明了叶绿体细胞提取物的翻译活性，我们首先旨在验证叶绿体CFE系统是否具有足够的
联合原型和实验海事（JPEM）
- Average 60 plus technologies onboard each year since 2015 - Over 70% transition to DOD or other government organization - Key Enabler – More than half of the technologies are from small business and other non-traditional industry partners - For many it is the first opportunity for observation on-the-water - Facilitate joint maritime discovery events – Operate in open ocean, littoral or expeditionary regions - Work with all services for Contested Logistics, JADC2,受信任的人工智能和自主权和联合火 - 原型事件导致TRL增加 - 在运营环境中的原型示范 - 促进行业和政府互动和交流 - 自2015年以来与商业工业合作伙伴的160多种超过160个Crada
先进设计与原型技术研究所 (...
ADaPT 研究所与行业和研究伙伴合作，通过提供从高级定制设计到制造的端到端数字解决方案来解决工程和设计挑战，利用我们广泛的学术专业知识和尖端设备进行先进制造、3D 建模和模拟以及产品性能验证。
与可生长材料的原型互动设备
生长周期。与从专门的植物或动物部位获得的生物塑料相比，“生长”制造涉及生物，例如细菌，真菌或植物。随着制造过程的成长开辟了独特的机会空间，例如，制造商可以利用该材料自我制作和堆肥的能力来提高可持续性[10]或利用生物组装来建立无缝的连接。然而，在增强交互性过程中，交互元素（例如电子）的整合仍然不足。我们将生物杂化设备视为交互式设备，这些设备将传统的电子组件与活生物体生产的生物基材料进行整体。我们的主要研究问题是研究如何使用细菌纤维素（BC）创建这种生物杂化器件。bc是一种基于生物的聚合物材料，是通过细菌和酵母菌（Scoby）的共生培养而生产的，这最常见于康普茶茶的家居生产中。它具有一组理想的属性，使其特别合适：使用BC制造是可访问的，并且可以产生具有高耐用性，多功能性和机械灵活性的对象。到目前为止，细菌纤维素主要用于制造被动物体[47，63，66]。只有很少的作品说明了如何将材料与电子产品混合以创建交互式伪影[10，57]。这是高度挑战性的，因为生存的Scoby所需的生长培养基是酸性和潮湿的，它倾向于腐蚀电子成分。他们因此，需要仔细调整使用BC的生物杂化设备的制造技术和材料，以满足所涉及的生物体的需求。据我们所知，迄今为止，已经提出了对BC与电子和导电材料集成的设计空间的系统探索。因此，设计师和制造商在试图将电子设备与BC集成时被迫恢复为“反复试验”。在这项工作中，我们通过将传统电子产品与生物制造结合使用生物制造来贡献一个框架，用于制造生物杂种设备。框架确定了材料生命周期的三个不同阶段，以支持设计和制造商利用BC的增长过程到嵌入电子产品。对于每个生命周期阶段，我们通过生物制作，生物组装和弹簧来构成新颖的织物技术，用于嵌入导电元件，传感器和输出成分。在生长阶段，生物组装可以实现有机材料“生长”并封装每个组件的电子设备的无缝整合。我们对材料和化学兼容性有贡献。稳定阶段实现了一系列添加剂制造技术，我们仔细地适应了bc的独特特征。，我们贡献了湿分层，分层并用导电粒子作为新颖的，特异性的制造技术以及对机械性能和电导率的见解。在无生命的阶段，可提供减法制造技术。我们提供了有关激光切割，碳化，雕刻和折叠的见解，并通过用石墨掺杂的导电糊剂填充激光雕刻痕迹来创建基于BC的PCB的新技术。制造技术已设计为众多的制造商，设计师和电子爱好者的观众可以使用。
锂离子和钠离子电池原型孟买
解决方案的唯一性：IIT B-Monash Research Academy的当前项目团队是第一个在IIT生态系统中制造电池的世界一流设施的设施。电池原型实验室是一个独特的设施，它将通过促进研究和开发在研究所研究和开发的储能技术的原型和规模扩展的原型和扩展来弥合行业和学术界之间的差距。实验室的原型制作能力为每天4 kWh的完整原型，其格式为每天1kWh的10AH袋细胞，其格式为2.5 AH 18650圆柱形细胞。团队正在研究
创新和原型收购 Delta
负责运营美国太空部队唯一的 24/7 原型卫星 C2 运营 REPR 卫星运营中心：提供在轨实验和原型设计、创新的操作开发概念和改变游戏规则的技术演示 为支持在轨任务而制作和运营新兴地面 C2 系统的原型 移动靶场运营
下一代产品开发的高级原型设计
如果是这样，3D 打印可能是您的答案。有了如此多样化的材料选择，3D 打印为从概念到最终原型的所有阶段的产品开发开辟了新的可能性。从以前无法通过传统制造方法实现的复杂细节的小部件到更大的部件，使用 3D 打印进行高级原型设计可以产生更好的结果 - 同时降低成本！在本电子书中，我们将介绍如何开始高级原型设计以及使用 3D 打印技术将设计从概念转化为生产的主要优势。因此，如果您渴望了解更多有关如何释放高级原型工程的力量以推动您的产品开发计划的信息 - 请继续阅读！