XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System创作
BunCho：通过无监督多任务学习，AI 支持故事共同创作，以提高日语作家的创造力
与人工智能 (AI) 共同创作是即将到来的趋势。然而，对于日本小说家系统的构建关注较少。在本研究中，我们构建了“BunCho”，一个由人工智能支持的日语故事共同创作系统。BunCho 的人工智能是 GPT-2（一种无监督的多任务语言模型），使用大量日语网络文本和小说数据集进行训练。使用 BunCho，用户可以从关键字生成标题和概要。此外，我们提出了一个交互式故事共同创作人工智能系统作为桌面角色扮演游戏。根据对作家（N=16）和读者（N=32）的总结性研究，69% 的作家更喜欢用 BunCho 写故事梗概，客观评价中至少有五个常见指标中的一个得到了提高，包括创造力。此外，63% 的作家表示 BunCho 拓宽了他们的故事范围。BunCho 指明了帮助日本小说家创作高水平和创造性作品的途径。
音乐和歌词由 Jason Robert Brown 创作 - Inside Southern
导演 / 编舞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Larry Nye 音乐总监 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Jill Brunelle 音响设计师 . . . . . . . . . . . . . . . Nathan Roberts 灯光与布景设计师 . . . . . . . . . . . . . . Douglas Macur 服装设计师 . . . . . . . . . . . . . . Heidi Leigh Hanson 舞蹈队长 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Alexina Cristante 助理灯光设计师 . . . . . . . . . . . . TJ Blotney 舞台经理 . . . . . . . . . . . . . . . Ariana Harris 助理舞台经理 . . . . . . . . . . . . . Lauren Marini 制作经理 . . . . . . . . . . . . . Mike Skinner 技术总监 . . . . . . . . . . . . . . Brandon Fuller 电工大师 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Devin Lee 舞台管理导师. . . . . . . . . Robyn Gostomski Theresa Stark 服装店主管. . . . . . . . . . . Richard Harding 道具主管. . . . . . . . . . Cailey Harwood-Smith 布景主管. . . . . . . . . . . . . Amelia Pizzoferrato 部门营销协调员. . . . . . . . . . Molly Flanagan 音响工程师/A1 广播混音师. . . Nick Moran 音响 A2. . . . . . . . . . . . . . . . Francie Ortiz 灯光板操作员. . . . . . . . .Sam Mena 服装运行团队负责人. . . . . . . .Kat Duffner 服装运行团队. . . . . . . . .Connor Shieldes 摄像师 1. . . . . . . Thomas Sicignano 摄像师 2. . . . . . . . .Ryleigh Rivas 摄像师 3. . . . . . . . .Alyssa Masi 视频广播工程师. . . . . . . . . . . NicoleThomas 海报设计. . . . . . . . . . . . . . . . Barbara Kagan 节目单设计. . . . . . . . . . . . . . Molly Flanagan
3D数字技术在雕塑创作中的应用研究
固定创造性流是传统雕塑创作形式的特征之一，这是不可互换的。在第一步中，雕塑骨骼是雕塑的核心形式，应根据雕塑的整体形状空间来构建骨架的大小和动态电位。它的构造是雕塑创作序列中的主要链接。建造骨骼的材料主要是木材和金属材料，过程缓慢而繁琐。尤其是，大型雕塑作品的骨骼的建造不亚于建筑物的框架。如果后生产过程中存在问题，则必须在及时甚至重新制作中进行调整，因此骨骼的构造是雕塑创作中最重要的第一步。第二步，掌握模制物体的势能和整体形状是骨架结构后进行的一部分，它要求创建者在一定时间段内显示在形状成型过程中符合创建标准的对象，并塑造，并塑造并雕刻其详细信息；第三步，在将雕塑图像模制在核心骨架上之后，应将其翻转并通过转弯技术进行模制，最后转换为硬材料雕塑。在传统的雕塑生产过程中，每个过程都起着至关重要的作用，并且生产序列是固定和不可逆转的。如果逆转生产过程，则最终工作将不会以最初的创建意图显示。
绘画音乐：利用人工智能创作……
本文介绍了人工智能 (AI) 技术的发展，该技术可实时监控绘画或素描的演变，并在画布上艺术品的演变过程中产生与艺术各个元素相关的音符。本文介绍了实时捕捉艺术品演变所需的实用方法，然后介绍了用于建立视觉艺术与音乐之间关联的框架。人工智能技术利用这两种不同艺术形式中的相似之处，以响应实时绘画元素并产生反映艺术品演变发展的音乐音符。该系统的原型已在 2019 年阿伯丁五月节的现场舞台表演中实施，其叙事围绕“人工智能是好是坏？”这一问题展开。该项目的其他成果包括一部 20 分钟的电影和一组受人工智能启发和启发的数字平台和画廊环境的（有形）视觉艺术品。通过人工智能将这些学科整合在一起，将静态艺术形式转变为动态、交互、变革、短暂和暂时的艺术形式。
有灵：人工智能歌词创作系统
近来，人们提出了多种用于歌词生成的神经模型。然而，之前的大部分工作都是一次性完成生成过程，很少需要人工干预。我们认为，歌词创作是一个以人类智能为中心的创造性过程。人工智能应该在歌词创作过程中扮演助手的角色，而人机交互对于高质量的创作至关重要。本文介绍了一种人工智能辅助歌词创作系统 Youling，旨在与音乐创作者合作。在歌词生成过程中，Youling 支持传统的一次性全文生成模式和交互式生成模式，用户可以根据先前的上下文从生成的候选句子中选择满意的句子。该系统还提供了一个修改模块，使用户可以反复修改歌词中不想要的句子或单词。此外，Youling 还允许用户使用多方面的属性来控制生成的歌词的内容和格式。该系统的演示视频可在 https://youtu.be/DFeNpHk0pm4 上找到。
临时版本 法律事务和人权委员会 算法司法——人工智能在警务和刑事司法系统中的作用 报告 * 报告员：Boriss CILEVIČS 先生，拉脱维亚，社会党、民主党和绿党 A 组。决议草案 1. 人工智能 (AI) 应用现已出现在人类活动的许多领域，从药物研究到社交媒体、农业到网上购物、医疗诊断到金融、音乐创作到刑事司法。它们越来越强大和有影响力，公众往往不知道它们何时、何地和如何使用。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一，通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为，确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力，包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然：有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此，在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。
人工智能共同创作游戏设计助手的原则
CCGDA 的使用是一个相对较新的概念，已经在实时战略关卡设计（Liapis、Yannakakis 和 Togelius 2013）（图 1）、超级马里奥世界（Guzdial 等人 2017）和众包谜题（Charity、Khalifa 和 Togelius 2020）中进行了初步实验。虽然这些早期原型系统证明了 AI 游戏设计工具的可行性，但对此类系统设计的原则和惯例的研究很少。我们的研究将调查在设计有效的 CCGDA 时应考虑的不同 AI 技术、游戏启发式方法和交互策略。我们的研究将使用数字纸牌游戏（例如炉石传说）作为研究平台，因为其中一些因素使它们在 AI 研究中很受欢迎（Hoover 等人 2020），包括：
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。
共同创作故事叙述游戏的人工智能架构
由于误解和共同的历史，这些角色之间产生了矛盾。WAWLT 中的角色使用故事筛选模式来理解世界。由于不同的角色可以使用不同的筛选模式，他们会对已经发生的事件讲述不同的故事——而这些相互冲突的理解导致他们采取相互冲突的行为。通过选择每个角色对相同事件采用几种可能的叙事框架中的哪一种，以及角色将如何根据他们对过去事件的理解对世界采取行动，玩家可以引导这些新出现的冲突的演变。WAWLT 是基于人工智能的游戏设计的一个例子[6]，其灵感来自对模拟驱动游戏中现有玩家讲故事实践的研究[5,12]。在设计 WAWLT 时，我们着手提供创造力支持功能，帮助玩家克服[13]中记录的四大创造力障碍：对空白画布的恐惧、对判断的恐惧、写作障碍和完美主义。进一步的设计灵感来自桌面故事讲述游戏 [ 2 , 19 , 20 ] 和人工智能增强的即兴戏剧体验《坏消息》[ 26 ]。WAWLT 旨在通过为玩家提供智能情节方向建议来支持玩家讲故事的实践，这些建议来自实时社交模拟，并由机器可理解的意图语言中的玩家话语引导。本文简要介绍了 WAWLT 人工智能架构及其关键子系统在支持混合主动故事讲述方面的作用。有关 WAWLT 设计的更多信息，请参阅 [10]。