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流行音乐创作的人工智能技术
最近，人们对计算音乐创作的兴趣激增，这在很大程度上受到了 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等大型生成模型的影响。这些强大的生成式人工智能模型已经展示了非凡的能力，尤其是在文本和图像生成领域。在这些发展的推动下，音乐行业也开始探索部署大型音乐创作模型，如 MusicLM 和 MusicGen。然而，值得注意的是，这些以音乐为中心的生成模型的性能和能力尚未达到与文本和图像生成模型相同的复杂程度。音乐的生成面临着独特的挑战，例如捕捉复杂的时间结构、编排情感进程、描绘声音景观以及管理各种音乐元素之间复杂的相互作用。当前基于人工智能的音乐生成系统的可控性和交互性并不令人满意。鉴于这些考虑，对基于人工智能的流行音乐创作技术的发展进行批判性审查是及时且必要的，特别是从行业角度来看。本文借鉴作者作为行业和学术界高级研究人员的丰富经验，全面概述了基于人工智能的音乐创作技术及其在现实世界音乐制作中的实际应用。它研究了歌词生成、旋律创作、歌词旋律匹配、编曲和音频合成等多个方面。该评论深入了解了人工智能技术在实际音乐制作中的演变和应用，批判性地评估了它们的优势和局限性。此外，本文还确定了该领域面临的挑战和未来的潜在方向，希望为该领域的发展做出贡献。
教学大纲Biol 1330 - 流行文化中的生物学
学术不当行为：提交窃工作以满足学术要求，包括代表他人自己的工作或思想；未被认可的单词用于使用他人的想法的单词；和/或报告研究结果中的伪造，制造或不诚实是学术不当行为的理由。任何作弊或其他类型的学术不当行为都将报告给大学管理，至少将导致课程自动失败。暂定课程时间表周期1/9 - 生物学和进化（ch。1）;媒体 - “发条起源” 1/16 - 媒体 - “ Time Machine” 1/23 - 讨论“ Time Machine”；人类繁殖与发展（第o3，6）1/30 - 遗传学（Ch。4）;第1组分配（遗传学）；考试1（2/3）2/6 - 讨论小组1;癌症（Ch。5）;第2组分配（癌症）2/13 - 讨论第2组；基因工程（Ch。7）;第3组分配（Gen。eng。）2/20 - 讨论小组3;医疗保健（第8）;第4组分配（医疗保健）2/27 - 讨论小组4；媒体 - “行尸走肉”；考试2（3/10）3/6-进化（Ch。9）;第5组分配（进化）3/13 - 春假！3/20 - 讨论小组5；疾病（Ch。10）;第6组分配（疾病）3/27 - 讨论第6组；生态学（Ch。11）;第7组任务（生态学）4/3 - 讨论第7组；生物多样性（Ch。12）;第8组任务（生物多样性）4/10 - 讨论小组8;人类（Ch。13）;第9组任务（人类）4/17 - 讨论组9；媒体 - TBA的最后一天，与W - 3月23日期末考试 - TBD
Eric Pop，斯坦福大学 2025 年 1 月更新
• 兼职教授，电气与计算机工程 2013 – 2015 • 副教授，电气与计算机工程（终身教授）2012 – 2013 • 贝克曼研究所附属和兼职教师 2008 – 2013 • 助理教授，电气与计算机工程 2007 – 2012 英特尔公司、斯坦福大学高级工程师和客座研究员2005 – 2007 斯坦福大学，博士后研究员，化学与热科学 2005 斯坦福大学，KZSU 90.1 FM 电台 DJ 兼总经理 2000 – 2004 选定的荣誉 2023 斯坦福工程学院 Pease-Ye 教授 2023 普渡大学 Viskanta 奖学金 2022 APS 研究员 2021 英特尔杰出研究员奖 2021 IEEE 研究员 2018 科睿唯安 (Web of Science) 高被引研究员 2017,13-09 IEEE Electron Device Letters 黄金审稿人名单 2016 爱思唯尔电气工程领域被引用次数最多的研究人员名单 2016-20 斯坦福大学钱伯斯教职学者 2015,11 IEEE Transactions on Electron Devices 黄金审稿人名单 2014 Okawa 基金会奖 2013 斯坦福大学 Terman 教职研究员2013,11,10 工程委员会杰出咨询奖，UIUC 2012 校园杰出推广奖，UIUC 2011 杰出演讲奖，E\PCOS 研讨会 2011 施乐教师研究奖，UIUC 2011 IEEE 高级会员 2011 高等研究中心 (CAS) 奖学金，UIUC
泡泡玛特商业模式及营销策略分析
该玩具品牌的创立可以追溯到2010年，成立时以销售轻工业品为主（案例研究：泡泡玛特盲盒中的玩具总动员-光华管理学院，2020）[1]。然而由于电商竞争激烈，泡泡玛特品牌创始人王宁开始销售盲盒，这是一个战略转变，盲盒设计为外观相同，但内部不同，随机装有IP玩具人物。与其他动辄数千元的艺术玩具不同，泡泡玛特的玩具价格非常实惠，仅售59元，供年轻消费者娱乐。据调查，泡泡玛特可爱的设计和实惠的价格尤其受到千禧一代的青睐。该品牌在 2016 年销售额激增，2017 年销售收入达到 2200 万美元，随后仅一年时间就增长至 7300 万美元，增幅超过 230%（南华早报，2021 年）。这个新品牌见证了创新和时尚文化品牌的崛起，可以说是新时尚的最新热潮。值得注意的是，这一现象似乎与公司的营销策略密切相关。
人工智能翻译和推特上的国际韩流粉丝
Judy Yae Young Kim，西蒙弗雷泽大学 摘要 本文最初是为 Sun-Ha Hong 的 CMNS 253W 课程“信息技术简介：新媒体”撰写的。作业要求学生撰写一篇短文，批判性地分析所选技术及其对不同类型的人和社会关系的现有/潜在影响。本文采用 APA 引用格式。 Twitter 上的人工智能翻译为国际 K-Pop 粉丝打开了许多大门。它使他们能够与自己喜欢的艺术家建立联系，而无需翻译的中间人。然而，通过这种方式，“机器人接管”的恐惧开始蔓延。人工智能翻译真的可以取代“真人”翻译吗？因此，在粉丝群中受到名人待遇的“真人”翻译会“失去工作”吗？本文探讨了人工智能如何无法重现“真人”翻译在 K-Pop 粉丝 Twitter 上创造的文化。因此，人工智能和人类必须共同努力，为国际 K-Pop 粉丝群提供最完整的翻译。本文对国际 K-Pop 粉丝和 K-Pop 艺术家发布的推文进行了内容分析，并引用了各种关于 AI 的文献。当 Twitter 首次在其平台上实施人工智能翻译时，它打开了许多大门。特别是，它对国际 K-Pop 粉丝产生了巨大影响，他们不再需要依赖其他粉丝来翻译他们最喜欢的艺术家的推文。只需轻触屏幕或单击按钮，他们就可以将他们最喜欢的艺术家说的话翻译成他们自己的语言。然而，即使在 Twitter 应用程序上实施了人工智能翻译，许多人仍然更喜欢并转向“真人”翻译（Aisyah，2017 年，第 76 页）。毕竟，人们认为人工智能翻译——“机器”翻译会错过许多文化细微差别，而这在任何翻译中都是至关重要的。然而，由于人工智能
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• 自然人——身份证件/护照的认证副本（注意：认证的身份证或护照副本不得超过六 (6) 个月。智能卡 ID 必须双面打印）• 合伙企业——合伙协议副本以及所有合伙人的身份证件• 公司——当前的 CM29/COR 20.1 • 有限责任公司——CK1 和/或 CK2C 和/或 COR 20.1 的当前副本• 信托——南非高等法院法官的任命书和信托契约• 合资/财团——合资/财团协议以及 CIPC 和/或所有合资/财团合伙人的身份证件• 实体 BBBEE 证书或合资/财团合并 BBBEE 证书或宣誓书。 • 最新的市政账户自投标截止日期起不超过三个 (3) 个月，且个人的欠款不超过三个 (3) 个月 / 证明已确认或安排解决欠款 / 说明无法提交最新市政账户的原因的宣誓书 / 有效的租赁协议。 • 最新的市政账户自投标截止日期起不超过三个 (3) 个月，且实体的欠款不超过三个 (3) 个月 / 证明已确认或安排解决欠款 / 说明无法提交最新市政账户的原因的宣誓书 / 有效的租赁协议。 • 最新的市政账户自投标截止日期起不超过三个 (3) 个月，且董事或成员的欠款不超过三个 (3) 个月 / 证明已确认或安排解决欠款
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说明JTNC可以使安全，互操作和弹性的战术交流能力与模型开放式体系结构保持一致，以支持服务，多服务和联盟部队。JTNC核心功能包括维护网络硬化的DOD信息存储库（IR）；提供有关战术通信产品的技术分析和能力特征；提供开放的系统体系结构标准；并担任委员会，控制和通信领导委员会（C3LB）的波形技术顾问。JTNC正在利用商业供应商信息交换机会来帮助推动DOD COMM的弹性。JTNC正在领导HF互操作性和体系结构子工作组（HF I＆A SWG），该组旨在启用可互操作的DOD HF无线电服务以包括聊天和电子邮件功能。JTNC是DOD CIO的技术顾问，并负责提供铅服务活动的监督，并协助识别和解决跨服务网络脱节。
封装堆叠 (PoP) 和板级可靠性，行业联合研究结果
摘要/工作范围 本文介绍了 Amkor Technology、Panasonic Factory Solutions 和 Spansion 在封装层叠 (PoP) 板级可靠性 (BLR) 领域进行的三方联合研究的结果。[BLR 在行业内也称为二级或焊点可靠性]。虽然 PoP 在手持便携式电子应用中呈指数级增长，但正如 iSuppli [1] 和其他公司所报告的那样，迄今为止，PoP BLR 数据都是针对客户特定的，无法在行业发布。存在大量公司内部和行业数据，可帮助优化 0.5mm 间距、无铅细间距 BGA (FBGA) 或芯片级封装 (CSP) 中的 BLR 性能设计。此外，正如 Scanlan、Syed、Sethuraman 等人 [2] 所报告的那样，0.4mm 间距 CSP 中出现了新的工作。但是，针对从顶部到底部的 PoP - BGA 接口可靠性的行业数据对于设计人员规划新的 PoP 应用或配置至关重要。此外，需要数据来验证当前底部 0.5mm 间距 BGA 到主板接口无铅可靠性性能的最佳实践是否仍然适用于 PoP 堆叠结构。本次合作研究的目标是：• 比较流行的无铅球合金和 BGA 基板焊盘涂层，以确定哪种焊点和 BGA 焊盘涂层结构对 BGA 接口表现出最佳的 BLR 成本/性能平衡。• 建立合作的 PoP 供应链关系，以生成适用的 BLR 数据并使其广泛提供给行业。• 确保生成的 PoP BLR 数据是全面的 - 基于对顶部、底部封装和最终 PWB 组装的大批量设计和可制造性考虑。
通过POP提高自主驾驶安全性：准确观察到的轨迹预测的框架
摘要 - 准确的轨迹预测对于安全有效的自主驾驶至关重要，但是处理部分观察的驾驶提出了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的轨迹预测框架，称为拥挤的城市道路场景，称为部分观测预测（POP）。该框架由两个关键阶段组成：自我监督学习（SSL）和特征蒸馏。POP首先采用SLL来帮助模型学习重建历史记录表示形式，然后将功能蒸馏作为微调任务来从教师模型中转移知识，该教师模型已通过完整的观察进行了预先训练，该模型只有很少的观察结果。POP取得了与开环实验中最高表现方法的可比结果，并且在包括安全指标在内的闭环模拟中优于基线方法。定性结果说明了POP在提供合理和安全的轨迹预测中的优越性。演示视频和代码可在https://chantss.github.io/pop/上找到。