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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。
人工智能AI 及社会智慧SI 结合有效推展...
1. 定义问题(identify and define problem) 2. 找寻资料(research the need or problem) 3. 发展解决方案(develop possible solutions) 4. 选择最佳方案(select the best possible solution) 5. 制作原型(construct a prototype) 6. 测试与评估(test and evaluate the solution) 7. 沟通方案(communicate the solution) 8. 再设计(redesign) 9. 完成(completion)
实施用于设计原型和虚拟调试的整体数字孪生解决方案
摘要 工业 4.0 开启了数字化制造的新时代，在此背景下，数字孪生被视为下一波仿真技术。信息物理系统 (CPS) 的开发和调试正在利用这些技术来提高产品质量，同时降低成本和缩短上市时间。然而，现有的虚拟设计原型和调试实践需要特定领域工程领域的合作。这需要付出相当大的努力，因为开发大多是在不同的部门使用特定于供应商的仿真工具进行的。目前还没有商业上可用的集成仿真环境，其中所有工程学科都可以协同工作。这在将虚拟模型与物理模型互连时带来了巨大挑战。因此，本文通过为设计原型和调试实践实施一个整体的、与供应商无关的数字孪生解决方案来应对这些挑战。该解决方案在一个工业用例中进行了测试，其中数字孪生有效地为具有成本效益的太阳能装配线制作了原型。
用于实际的原型边缘生长纳米线传感器阵列......
由于响应特性相似，使用单个电阻半导体传感器监测和分类不同气体具有挑战性。分离的传感器阵列可用作电子鼻，但这种阵列结构庞大，制造工艺复杂。在此，我们轻松制造了一个基于边缘生长的 SnO 2 纳米线的气体传感器阵列，用于实时监测和分类多种气体。该阵列由四个传感器组成，设计在玻璃基板上。SnO 2 纳米线从电极边缘在芯片上生长，相互接触，并充当传感元件。这种方法比后合成技术更有优势，因为 SnO 2 纳米线直接从电极边缘生长，而不是在表面上生长。因此，通过在高生长温度下将 Sn 与 Pt 合金化可以避免对电极造成损坏。进一步检查了传感器阵列对不同气体的传感特性，包括甲醇、异丙醇、乙醇、氨、硫化氢和氢气。雷达图用于改善对不同气体的选择性检测并实现有效分类。© 2020 作者。由 Elsevier BV 代表河内越南国立大学提供出版服务。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
以钠为传热流体的填充床热能存储原型的开发
• 几种替代的钠兼容热存储选项正在开发/商业化 • 固体材料中的显热能存储，例如石墨（Graphite Energy） • 相变材料中的潜在能量存储，例如碳酸盐和氯化物盐（UniSA），Al和Al-Si（Azelio） • 组合显热/潜在能量存储，即嵌入固体基质材料中的PCM，例如石墨中的Al（MGA Thermal）
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
原型轻型表面操纵系统可实现高负荷、长距离月球表面作业
当前，Artemis 计划迫切需要一种多功能、高负载、长距离的操作系统，以便为月球着陆器提供有效载荷的卸载和处理。轻型表面操作系统 (LSMS) 是一种结构高效、长距离的机械臂，可适应多种任务和有效载荷范围。LSMS 在美国宇航局兰利研究中心 (LaRC) 已有十多年的历史和测试，包括多种末端执行器工具和操作场景的实验室和现场测试。由于需要快速开发经过飞行验证的卸载能力，并希望该设备可在未来的任务和服务中重复使用，美国宇航局的空间技术任务理事会今年启动了一项为期 4 年的项目，以开发和建造 LSMS 的原型飞行装置，该装置能够在月球上以 8 米的举升范围举起 1,000 公斤的重物。目标任务是作为技术演示器在大型货运着陆器上飞行，以验证自动调平、部署和有效载荷处理操作，未来的飞行将增加额外的工具和能力。本文总结了过去十年的 LSMS 工作、当前任务驱动因素和目标，并详细介绍了 LSMS 向原型飞行单元发展的第一年。
设计用于检查隧道施工环境的自主无人机原型
摘要 - 本文解决了不典型的域适应性（UDA）中的两个重要挑战，重点是利用视觉培训预训练（VLP）模型的力量。首先，UDA主要依赖于ImageNet预训练的模型。但是，UDA中VLP模型的潜力在很大程度上尚未探索。VLP模型的丰富表示形式具有增强UDA任务的信号。为了解决这个问题，我们提出了一种称为跨模式知识蒸馏（CMKD）的新颖方法，利用VLP模型作为教师模型来指导目标领域的学习过程，从而导致了最新的表现。其次，当前的UDA范式涉及为每个任务培训单独的模型，从而导致大量存储开销和不切实际的模型部署，随着转移任务的增加。为了克服这一挑战，我们引入了剩余的稀疏训练（RST），利用了VLP广泛的预训练所带来的好处，该技术需要最小的调整（约0.1％〜0.5％）的VLP模型参数，以实现性能比较与罚款。结合了CMKD和RST，我们提出了一个综合解决方案，该解决方案有效地利用VLP模型来实现UDA任务，同时减少存储开销用于模型部署。此外，CMKD可以与其他方法一起用作基线，例如FixMatch，增强UDA的性能。我们提出的方法在标准基准测试上优于现有技术。我们的代码将在以下网址提供：https：//github.com/wenlve-zhou/vlp-uda。
Sketch2Prototype：快速概念设计探索和原型制作，具有生成ai
将设计概念传达给利益相关者。然而，原型制作可能是耗时的和资源密集的，可以进行多次迭代和手动调整以实现所需的结果[3]。在概念设计阶段，通常以线性方式从素描到原型。然而，研究表明，处理这些活动的同时可以提供很大的优势[2]。鉴于概念设计确定了产品终生成本的70-80％[4,5]，以适当的广度和深度探索范围的空间确实很有价值。decite this，素描和原型制作通常是按顺序进行的，因为素描比原始分类更快，开销较低[1]。生成AI的最新突破使人们能够通过学习训练数据中的基本模式来产生新颖，看不见的图像。通过生成模型，可以简化外观般的制作过程，从而可以快速发电和设计选项的迭代，从而大大降低与手动方法相关的时间和成本。这可以使设计空间探索，以各种示例激励设计师。此外，将机器学习纳入原型开发过程，为通过简单迭代而增强用户互动和反馈打开了大门，如图7所示。此外，可以通过对他们的设计愿景的身体表现来加强发展团队之间的沟通。最终，机器的集成