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dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
从设计潜力到性能表现
去年，ChatGPT 推出后，人们为之疯狂。他们说：“哦，我们能围绕人工智能做些什么？”我想，来吧，让我们从“商业原因”开始。如果我们做任何事情，总是会问：“我为什么要这样做？我要解决什么业务问题？我面临的最大业务挑战是什么？我在这里要做什么？”所以你总是从设计思维等等开始。当然，你需要一个生态系统，其中包含所有可用的技术和平台来解决这些业务挑战。但事实并非如此，你围绕人工智能设定目标，比如“我想做十个用例”。这没有帮助，对吧？……[我们应该]更多地关注改变游戏规则的人工智能，你谈论的是创新。“你知道你如何让我们与竞争对手区分开来吗？”这就是我们想要投资的地方。
用于先进电机设计和分析的非晶态金属材料旋转磁性能表征
摘要：非晶态金属 (AM)，特别是非晶态铁磁金属，被认为是一种令人满意的磁性材料，可用于开发高效、高功率密度的电磁设备，例如电机和变压器，这得益于其各种优点，例如合理的低功耗和中高频下的非常高的磁导率。然而，这些材料的特性尚未得到全面研究，这限制了其在具有通常具有旋转和非正弦特征的磁通密度的高性能电机中的应用前景。在不同磁化下对 AM 进行适当的表征是将这些材料用于电机的基础之一。本文旨在广泛概述在存在各种磁化模式（特别是旋转磁化）的情况下的 AM 特性测量技术，以及用于先进电机设计和分析的 AM 特性建模方法。还讨论了可能的未来研究任务，以进一步改进 AM 应用。
性能表征和呼叫可靠性诊断...
为了解 VoLTE 在商业部署中的性能，本文首次对商业部署的 VoLTE 进行了全面的性能表征，并与传统呼叫和 over-the-top (OTT) VoIP 呼叫进行了比较。我们确认 VoLTE 在音频质量等大多数指标上都表现出色，但其呼叫可靠性仍然落后于美国三大运营商的传统呼叫。我们提出了一种设备上的 VoLTE 问题检测工具，它可以以高精度和最小开销捕获与音频质量有关的新型问题，并对 VoLTE 呼叫的可靠性进行压力测试。我们在 VoLTE 的早期部署中发现了 3 个问题，这些问题存在于协议设计和实现中。虽然发现的问题都与当前部署中不成熟的 LTE 覆盖有关，但我们发现这些问题会严重损害用户体验，迫切需要在发展阶段加以解决。例如，在 VoLTE 通话期间，这种情况可能会导致长达 50 秒的静音问题！我们进行了深入的跨层分析，发现原因在于为不同目的设计的协议之间缺乏协调，以及现有基础设施中使用的协议在与 VoLTE 集成时做出的无效假设。我们总结经验教训并提出解决方案。