XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弹音
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
安静的轰鸣：成形的音爆演示器……
《减弱音爆：异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆：NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷（NASA SP-2010-570）中。尽管我之前熟悉航空史，但最初，我还是犹豫不决，是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是，一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门，最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想：NASA 和超音速运输的技术政治，1945-1999》，这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后，我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究，并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会，让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑，本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时，本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破，他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助，并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流，这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源，并在 Freddy Lockarno 的帮助下，帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料，回答了问题，并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
从测量相关的弹射中减少量子垃圾
工作流：为了减少量子弹出，我们首先执行并测量一批射击后的输出。使用关节输出分布，我们得出每个量子的边际分布。基于这些概率，我们在测量可能处于| 1⟩状态的量子位之前插入X门（也称为位流门）。重复此过程以进行后续迭代。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
国防设施周围隔音工程的标准规范
Ⅰ 隔声施工标准方法 1 1.共同事项 1 1.1 基础 1 1.2 定义 1 1.3 适用范围 1 1.4 未指定的声学材料或隔音规格 1 1.5 文件 1 2. 2.隔音方案 1 2.1 所需隔音量 1 2.2 隔音施工方案 2 2.3 建筑固定装置的隔音量 2 2.4 金属密闭装置 3 2.5 玻璃块 3 2.6 室内吸声施工方案 3 3.通风方案 3 3.1 所需通风量和所需外部空气量 3 3.2 排气量 3 3.3 空气净化方法 3 3.4 吹出噪音 4 3.5 通风方法 4 3.6 单管通风方法 4 3.7 单独分散通风方法 5 4.空调方案 5 4.1 室内温湿度条件 5 4.2 冷热源 6 4.3 单风管空调系统 6 4.4 单独分布式空调系统 6 5.机房隔音、防震方案6
英语：语音（音系 ai、ay 和 a_e）
英语：语音（音系 ai、ay 和 a_e）活动 2：本周写作中，我希望你完成 5 个句子。在每个句子中，我希望你尝试在我们的“ai”音系中包含 2 种不同的拼写。你可以使用活动 1 中的单词或你自己的单词。
![Schafer, R. Murray。[世界调谐] 音景](/simg/2\26167494af4a27177b98b9dddc8e348101ebbb64.webp)
Schafer, R. Murray。[世界调谐] 音景
保留所有权利。未经出版商书面许可，不得以任何形式或任何手段（电子或机械，包括影印、录制或任何信息存储和检索系统）复制或利用本书的任何部分。
声音与“音乐和思想”连接起来Nina Kraus
我发现自己越来越多地思考联系。人们告诉我，他们很难建立和保持联系。甚至在大流行使我们内向的情况下，与人的身体联系正在减弱。当您可以在社交媒体上跟上他们的工作时，为什么会与朋友见面？当您可以用Xbox卷曲并通过耳机谈谈垃圾时，为什么要在拐角法院拍摄篮球？然而抑郁和疏远正在上升。在他的书失去联系中，约翰·哈里（Johann Hari）告诉我们，抑郁症的增加超出了诊断1的简单增加。他将抑郁症的上升归因于与他人的联系下降。在某些情况下，药物会有所帮助。但是，药物不会治疗孤独感。它不会治疗越来越普遍的归属感。传统的归属方式（例如宗教和教会成员）与看到您并重视您的人以及您，以及您又看到和重视的人的联系。他们将您的生活和未来定位为有意义的部分的一部分。但是，这种归属和联系不仅是宗教，而且是保龄球团队或驼鹿洛奇的成员资格，都在消失。儿童随着年龄的生活而倾向于分散。长期的代际社区很少见。当您小时候没有人（包括您的兄弟姐妹）仍然住在那里的地方，您长大的地方的概念就没有什么意义。关系可能比社交媒体联系人，我们遵循的Twitter帐户或我们的Facebook喜欢的重要性变得不那么重要。越来越普遍的是与您不认识的人，例如对名人，运动员或政治家的亲和力。那么，我们如何 - 在这个较不连接的时刻建立连接？无论是亲自或通过电话，缩放还是Skype，我发现声音是我建立和保持连接的根源。在我的声音书中，我将声音的思想定义为从一生中发出声音的经历演变而来的大脑。健全的思想是巨大的 - 与我们每个感官的神经系统相互联系：运动系统，边缘（情感）系统和认知（记忆，注意）系统。我表明，健全的思想会影响我们的感受，感受，移动和思考的影响。声音连接我们。它是连续的，综合的，并且具有范围。它塑造了我们的身份以及我们如何与世界建立联系。我们感到脱节是因为我们已经摆脱了声音根源。声音是由以视觉为中心的社会力量来种植的。细微的聆听会因噪音的增加而阻碍。然而，在健全的思想中体现的深度神经相互联系给了我希望。听力不是一个孤立的感官过程，也是解释感官世界的齿轮，而是我们每个部分的主要参与者。当世界崩溃时，声音就可以联系起来。声音是培养我们想要的社区感的一个关键。