XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUSIC
这个行业的环境
1个总增值（GVA）是对地区，行业或行业生产的商品和服务价值的衡量标准，减去用于生产它们的投入和原材料的成本。2 Stoner，R。和Dutra，J。（2020）。美国音乐行业：工作与福利 - 执行摘要。RIAA。 可在以下网址提供：https：//www.riaa.com/reports/the-u-s-music-industries-jobs-benefits-cormonists-comentation [访问：2024年3月12日]。 3欧洲委员会。 （2021）。 Creative Europe 2021-2027计划带来24.4亿欧元，以支持文化和创意部门。 可用：https：//culture.ec.europa.eu/news/creative-europe-2021-2027-programme-launch [访问：12月12日 2024]。 4 Energy5（2023）音乐行业的碳足迹：挑战和解决方案。 能量5。 可在以下网址提供：https：//energy5.com/the-carbon-footprint--the-music-industry-challenges-and-solutions [访问：2024年3月12日]。 5 Osmanski，S。（2023）。 流媒体对地球有害吗？ 更深入地了解Netflix，Spotify等。 明亮。 可用：https：//brightly.eco/blog/envorirnmental-impact-streaming [访问：2024年3月12日]。 6 Brennan，M.，2020。 音乐行业的环境可持续性。 在： *文化产业与环境危机：政策的新方法 *，第4.1章。 doi：10.1007/978-3-030-49384-4_4。RIAA。可在以下网址提供：https：//www.riaa.com/reports/the-u-s-music-industries-jobs-benefits-cormonists-comentation [访问：2024年3月12日]。3欧洲委员会。 （2021）。 Creative Europe 2021-2027计划带来24.4亿欧元，以支持文化和创意部门。 可用：https：//culture.ec.europa.eu/news/creative-europe-2021-2027-programme-launch [访问：12月12日 2024]。 4 Energy5（2023）音乐行业的碳足迹：挑战和解决方案。 能量5。 可在以下网址提供：https：//energy5.com/the-carbon-footprint--the-music-industry-challenges-and-solutions [访问：2024年3月12日]。 5 Osmanski，S。（2023）。 流媒体对地球有害吗？ 更深入地了解Netflix，Spotify等。 明亮。 可用：https：//brightly.eco/blog/envorirnmental-impact-streaming [访问：2024年3月12日]。 6 Brennan，M.，2020。 音乐行业的环境可持续性。 在： *文化产业与环境危机：政策的新方法 *，第4.1章。 doi：10.1007/978-3-030-49384-4_4。3欧洲委员会。（2021）。Creative Europe 2021-2027计划带来24.4亿欧元，以支持文化和创意部门。可用：https：//culture.ec.europa.eu/news/creative-europe-2021-2027-programme-launch [访问：12月12日2024]。4 Energy5（2023）音乐行业的碳足迹：挑战和解决方案。能量5。可在以下网址提供：https：//energy5.com/the-carbon-footprint--the-music-industry-challenges-and-solutions [访问：2024年3月12日]。5 Osmanski，S。（2023）。流媒体对地球有害吗？更深入地了解Netflix，Spotify等。明亮。可用：https：//brightly.eco/blog/envorirnmental-impact-streaming [访问：2024年3月12日]。6 Brennan，M.，2020。 音乐行业的环境可持续性。 在： *文化产业与环境危机：政策的新方法 *，第4.1章。 doi：10.1007/978-3-030-49384-4_4。6 Brennan，M.，2020。音乐行业的环境可持续性。在： *文化产业与环境危机：政策的新方法 *，第4.1章。doi：10.1007/978-3-030-49384-4_4。可在以下网址提供：https：//www.researchgate.net/publication/3444356742]（
音乐对儿童发展的影响
摘要：这篇理论论文的目的是探索和分析音乐可以从身体，认知，情感和社会方面从孩子发展中产生的影响。通过详细的书目研究和概念模型分析，我们确定了音乐在改善儿童运动协调，感知发展和认知能力方面发挥的关键作用。从情感的角度来看，音乐体验是表达和理解情感的一种手段。将音乐引入早期教育也可以提高儿童的社交技能和互动。通过对实证研究的分析和对现有理论的回顾，我们倾向于强调音乐在儿童发展中的重要性。通过介绍此分析，我们打算提供贡献，以了解音乐如何在一个人成长的时期内改善儿童发育的范围和质量。
在学习中使用音乐音频媒体（歌曲）
摘要：这项研究是由认为学习阿拉伯语往往很无聊的学生人数。因此，教育者和学生需要学习媒体的作用，以便可以更轻松地完成教学过程，以理解材料并促进对学习学生的兴趣。用简单语言学习阿拉伯语的歌曲将帮助学生轻松理解材料。这项研究旨在找出并确定在Al-Azhar所使用的SDS学习阿拉伯语中使用歌曲媒体的效果。本研究中使用的方法是通过观察，访谈定性的。通过观察技术收集的数据，对阿拉伯学科教师以及学生的访谈。结果表明，与歌曲媒体在SD上学习阿拉伯语的阿拉伯学习活动IT Al-Azhar Plered对学生的影响很大，这使学生在学习时唱歌更容易理解。
2022 - 2026 年音乐产业战略
作为一个全球性产业，多伦多的音乐生态系统正在适应各种趋势，包括：COVID-19 疫情的持续影响、艺术家企业家的崛起、现场音乐场所的挑战、音乐流媒体收入的增长、音乐版权的高估值、广泛呼吁提高公平性、多样性和包容性、尝试新的数字工具以及增加与交互式数字媒体的交叉机会。正是在这种背景下，多伦多市音乐办公室必须采取行动，支持这些行业克服挑战，抓住这些趋势以及可能出现的其他趋势带来的机遇。
使用Musicx
摘要：绿色屋顶（GR）被称为最有效的水敏化城市设计（WSUD）策略之一，可以处理当今城市化城市面临的许多环境和社会问题。对GRS的研究的总体质量显着改善，并且在过去十年的研究量中观察到了趋势。在几种方法中，建模工具的应用被认为是模拟和评估GRS性能的有效方法。鉴于在集水量表上对GRS的研究是有限的，因此本文旨在提供一个简单但有效的框架来估计GR对径流数量和质量的流域尺度影响。Musicx是具有概念模型优势的澳大利亚开发软件，被选为本研究的建模工具。虽然Musicx拥有澳大利亚地区的内置气象模板，但该工具还支持几种气候输入文件格式，用于世界其他地区的建模者的应用。本文使用Musicx中的土地使用节点和生物味节点介绍了两种不同的建模方法。本文还提供了用于模型校准的步骤。建模结果列出了径流量的年减少，总悬浮固体（TSS），总磷酸盐（TP）和总氮（TN）负载。在径流量和TN负载中观察到最大的减少约30％。本研究中报告的年度降低率接近其他已发表的结果。量化GRS的好处的类似研究结果在促进GRS的广泛实施方面起着重要作用，这是由于对GRS的正面和负面影响的认识。未来的研究建议集中精力建模大规模实施GRS的影响（即超过单个构建量表）以填补研究差距并提高建模精度。
1 USICA B 部门摘要，适用于 NSF、DOC、NIST 和...
获得 NSF 指导和有关安全风险和最佳实践的信息，并要求寻求联邦研究机构资助的受保个人完成年度研究安全培训。创建一个研究安全和诚信信息共享组织，作为机构和研究人员识别破坏研究安全的不当和非法行为的信息交换所。o 禁止外国招募计划。要求科学技术政策办公室
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作