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歌手歌曲
不仅仅是南方人的事 做个乡巴佬没关系 天使和酒精 啤酒 10 在魔鬼和我之间 蓝岭山歌 蓝调人链 追逐那条霓虹彩虹 查塔胡奇 乡村男孩 乡村人 达拉斯狗河 蓝调不摇滚 点唱机驱动器（献给爸爸吉恩） 时不时地 货运列车 在你遇见我之前就走了 去乡村 疯了 会以乡村歌曲的形式回来 美好时光 安全帽和锤子 在这里，在现实世界里 家 我可以成为那样的人 我喜欢讲故事 我仍然喜欢博洛尼亚 我曾经龙舌兰酒 如果眼泪会说话 我会继续爱你 我会努力 这一定是爱 做个乡巴佬没关系 某个地方现在是下午五点 就是这样 吉姆、杰克和汉克 悠闲低调 像玫瑰上的红色 小小男人 活在空虚中 活在爱中 路还很长 看着我 爱情控制了你 水星蓝调 墨西哥，龙舌兰酒和我
卡拉OK风格的6首歌曲
duets，第1卷，因为你是谁·依靠我·我会相信你·在他的所有荣耀中·祈祷·想着我的二重奏，第2卷洗礼·，因为我是谁是·兄弟和姐妹·掩盖了地球·优雅地破碎了第2卷坟墓进入花园·永不丧失·o来到祭坛·复活Enie haase＆Signature声音，第1卷，您想再次被原谅·约翰·约翰·约尔·约翰·旧的地标 - 足够的理由上帝Ernie Haase＆Signature Sound，第3卷其他任何人·耶稣改变了一切·救世计划·醒来
利用神经生理学和机器学习准确预测热门歌曲
识别热门歌曲是出了名的困难。传统上，人们从大型数据库中测量歌曲元素，以识别热门歌曲的歌词方面。我们采用了不同的方法，测量了流媒体音乐服务提供的一组歌曲的神经生理反应，以识别热门歌曲和失败歌曲。我们比较了几种统计方法，以检查每种技术的预测准确性。使用两个神经测量的线性统计模型识别热门歌曲的准确率为 69%。然后，我们创建了一个合成数据集，并应用集成机器学习来捕获神经数据中固有的非线性。该模型对热门歌曲的分类准确率为 97%。将机器学习应用于歌曲第 1 分钟的神经反应，准确率达到 82%，表明大脑可以快速识别热门音乐。我们的结果表明，将机器学习应用于神经数据可以大大提高难以预测的市场结果的分类准确性。
50 件事 - 歌曲和故事小册子
找一些旧锅、旧盘和旧碗，事实上，任何安全（不会破碎）的东西都可以敲击。我们这里不谈论昂贵的乐器。用你的手或勺子向你的孩子展示如何演奏。让他们模仿你，鼓励他们创作自己的音乐。一旦他们发现了他们可以发出的不同声音，你可能想尝试用旧盒子和罐头制作自己的乐器，以扩展你的音乐创作。唱你最喜欢的歌曲并一起演奏。谈论你能听到的不同声音。谈论你的孩子演奏时的节拍和节奏。在轮流游戏中，谈论我的轮次和你的轮次。在运动游戏中，随着音乐跳舞，当音乐停止时静止不动，让你的孩子理解沉默。
押韵和与您的孩子分享的歌曲...
25本与您的婴儿分享的好书•凯文·亨克斯（Kevin Henkes）的鸟•塔娜·霍巴（Tana Hoban）的《白色黑色》•棕色熊，棕熊，您看到了什么？Bill Martin Jr.•Rod Campbell的亲爱的动物园•唐纳德·克鲁斯（Donald Crews）的货运火车•凯文·亨克斯（Kevin Henkes）的好日宝贝！ Sheree Fitch夜校作者：泰迪果酱夜晚的夜晚：理查德·范（Richard Van Camp）的婴儿睡觉歌曲•艾米丽·格雷夫特（Emily Gravett）的橙色梨苹果熊•peek-a-zoo！ 玛丽·托雷斯·西马斯蒂（Marie Torres Cimarusti）•peepo！ 珍妮特（Janet）和艾伦·阿尔伯格（Allan Ahlberg）读了一本芭芭拉·里德（Barbara Reid）的书•阅读《罗斯玛丽·威尔斯（Rosemary Wells）的兔子》•卡伦·卡茨（Karen Katz）十个小婴儿•tickle时间！ Sandra Boynton•Mem Fox睡觉的时间我会爱您的Rachel Boehm•Eric Carle的非常饥饿的CaterpillarBill Martin Jr.•Rod Campbell的亲爱的动物园•唐纳德·克鲁斯（Donald Crews）的货运火车•凯文·亨克斯（Kevin Henkes）的好日宝贝！Sheree Fitch夜校作者：泰迪果酱夜晚的夜晚：理查德·范（Richard Van Camp）的婴儿睡觉歌曲•艾米丽·格雷夫特（Emily Gravett）的橙色梨苹果熊•peek-a-zoo！玛丽·托雷斯·西马斯蒂（Marie Torres Cimarusti）•peepo！珍妮特（Janet）和艾伦·阿尔伯格（Allan Ahlberg）读了一本芭芭拉·里德（Barbara Reid）的书•阅读《罗斯玛丽·威尔斯（Rosemary Wells）的兔子》•卡伦·卡茨（Karen Katz）十个小婴儿•tickle时间！Sandra Boynton•Mem Fox睡觉的时间我会爱您的Rachel Boehm•Eric Carle的非常饥饿的Caterpillar
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。
第二部分战争的鲸鱼歌曲尚未发动
摘要：当前的安全事务中的人机动态将人工智能在循环中的人工智能地位，以进行决策和行动。随着AI认知，速度和武器方面的技术进步，人类操作员越来越多地转移到循环中，AI在战争和国防决策中承担更多责任，战术甚至战略性。人类操作员也从循环中掉下来，将增强的AI系统作为生物学和物理限制，因为在狭窄的应用中人工智能并不相同。那些可能会在未来几十年中向一般AI扩展，并引起了重大的战略，组织甚至存在的关注。此外，自然人类如何反应并与日益高级的，甚至超级智能的AI以及奇异事件互动，将具有破坏性的，变革性的影响对安全事务，甚至在哲学层面上辨别什么是战争是什么。关键词：人工智能，人工智能，战争，奇异性，超人类主义，罪恶，人类机器人团队W
将英语歌曲应用于第二语言的儿童
摘要：本研究探讨了在儿童中使用英语歌曲作为第二语言获取（SLA）的帮助。利用案例研究方法的定性方法，本研究观察了一群通过整个歌曲学习英语的年幼儿童的反应和语言进步，以提供全面的理解。结果表明，英语歌曲显着提高了儿童的听力技巧，词汇和发音。通过一种有趣而互动的方法，歌曲可以帮助孩子在学习新语言时克服情感障碍，创造一个支持性和压力较小的学习环境。此外，歌曲中的节奏和重复有助于对新单词和短语的记忆和理解。该研究还发现，使用歌曲时，儿童更有动力，对学习英语的兴趣更大。因此，建议使用英语歌曲作为教师和语言教师支持儿童第二语言发展的有效策略。这项研究强调了在语言教学方法中创新的重要性，并支持音乐媒体作为一种对儿童语言发展的积极影响的教育工具。关键字：儿童，歌曲，第二语言获取。
Mbwirabumva（“我对那些理解的人说话”）：西蒙·比金迪的三首歌曲以及卢旺达的战争和种族灭绝
������������������ � � ���������� ix � �������������������������� 1 ���������������� !��� "#$ 14 ��%��&������ �'� "'� 16 种族灭绝的历史和社会学研究 16 音乐与大规模暴行 22 音乐审查 25 Bikindi 文学作品 28 ����'�(!���)��*� �!������*��#� 33 童年 33 青春期 35 成年早期和职业生涯 36 Bikindi 名人 38 音乐和作曲方法 39 “Twasazareye” 和 Itorero Irindiro 的成立 40 经济崩溃、多党制、内战和种族灭绝 41 个人印象 44 �� !�#�)��$ 46 冲突后地区的研究伦理 51 �����( "�)��(('���!56 现场文本 57 多声部民族志 60 解释现象学 62 个人民族志 63 �!�( �'��'����+� ��� 64 ��������,���������������������������������������������������� ��������-����� 66 � � ����'�)��'�.�&�'*�����&��#�����/ �'$� 68 �!�������� ��'� 71 胡图族和图西族的起源 72 �!���0��$����$������'�!��)��'� 74 鲁甘祖·恩多里和阿巴尼吉尼亚王朝 74 庇护人=客户系统的开始 76 君主制的扩张和复杂性 77
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。