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World File Search System流行音乐
2025-2028 年流行力量基金战略
2016 年，Unbound Philanthropy 资助了一项探索性研究，探讨了在英国发展流行文化以促进社会变革领域的潜力 1 。该研究的灵感来自美国建立流行文化协会的工作，Unbound 是该协会的创始管理合伙人之一。流行文化协会倡导讲故事和叙事转变，为种族社区和移民开展变革工作。2021 年，Alice Sachrajda 和 Marzena Zukowska 随后进行的研究发现，英国确实有潜力和兴趣设立这样一个基金，重点关注种族和移民正义 2 。受研究结果的启发，Alice Sachrajda 和 Unbound Philanthropy 着手将这一愿景变为现实。在引入另外四个资助伙伴后，流行音乐力量基金诞生了。
衡量韩流对韩国经济的影响：开局不利
韩流是用来描述韩国文化内容（如电视剧、电影和流行音乐，即 K-pop）在全球的流行程度的标签。韩国文化内容出口额从 2016 年的 51 亿美元翻了一番，达到 2019 年的 103 亿美元。随着这些内容在 1990 年代末开始在世界各地获得更广泛的关注，一些学者和评论员简单地将这一现象视为不可持续的时尚。然而，它的全球人气持续增长，其地理覆盖范围和类型范围进一步扩大。韩流的成功也对韩国其他相关行业产生了显著影响，如化妆品、美食和时尚，这些行业在国际上引起了关注。随着世界各地对韩流的兴趣日益浓厚，在新冠疫情爆发之前，前往韩国旅游的游客和留学生数量大幅增加。
当代（流行）音乐流的类型，身份和差异的调解
抽象音乐流媒体服务Spotify最近宣布，流派在流行音乐文化中变得越来越重要，将这一想法与后身份主张联系起来。相比之下，本文的中心论点是流派在音乐流中继续重要，其中算法推荐系统可以补充流派及其与身份和差异的结构的关联。我们通过对网站上在网站上进行的多模式元素分析进行多模式的话语分析，一次每一次噪音，播放列表策划和媒体话语都进行了多模式论述分析。分析流派泡泡果和说唱Français（法国说唱），我们表明Spotify及其用户的算法和人类专业及其用户重新构成类型，构成推荐，策划和消费的模式。这些过程补充了较早的身份，时间和地位的构造。同时，它们加强了分化和个性化，并与掩盖力量失衡的新自由主义中多样性和多样性的假设联系在一起。
弦乐器的科学
弦乐器几乎存在于所有音乐文化中。弓弦乐器是交响乐团的支柱，它们被广泛用作独奏乐器和室内乐。吉他在流行音乐和古典音乐中都得到了广泛的应用。钢琴可能是所有乐器中最通用的，不仅广泛用于与其他乐器合奏，还被广泛用作独奏乐器，并为独奏乐器和人声伴奏。在这本书中，不同的作者将讨论拨弦乐器、弓弦乐器和锤弦乐器以及它们的电子对应物的科学。我们试图用最少的数学来讲述科学研究的迷人故事，以最大限度地提高本书对演奏者和乐器制造者以及音乐声学的学生和研究人员的实用性。然而，有时很难将科学的精确数学语言中的想法“翻译”成文字，所以我们包括了一些基本的数学方程来表达这些想法。讨论所有的弦乐器家族是不可能的。有些乐器的研究比其他乐器多得多。希望本书中的讨论将有助于鼓励音乐家和科学家进一步进行科学研究。
一项关于K-Pop在...
1，2 MAPUA大学摘要 - 韩国流行音乐的多媒体研究系（K-POP）全球扩张，韩国浪潮，反映了文化全球化从西方中心转移的转变，这是由于文化机构和多媒体工业的变态所推动了K-Pop在包括Philippines在内的不同地区，包括K-pop的多媒体工业。这项研究采用了定量相关设计，其中概念框架中介绍的变量用于在菲律宾的多媒体行业与各种消费者成果之间建立K-Pop的审美存在之间的相关性。通过结构化问卷在马尼拉大都会中评估了K- POP的多媒体存在。我们透露，与传统的多媒体相比，菲律宾多媒体行业的K-pop美学存在在菲律宾多媒体行业中已经建立了良好。结果，菲律宾的K-pop狂热者接受了韩国流行文化的多媒体介绍。索引术语 - 韩国，美学，多媒体，文化，全球化
避免 AI 强加泰勒版的音乐史
由于未来的音乐人工智能会密切关注人类音乐，它们可能会对数据库中的特定人类艺术家产生自己的依恋，而这些偏见在最坏的情况下可能会导致对所有音乐史的潜在生存威胁。人工智能超级粉丝可能会破坏历史记录和现存的录音，以支持自己的偏好，而保护世界音乐文化的多样性可能成为比强加 12 音平均律或其他西方同质化更为紧迫的问题。我们讨论了人工智能封面软件的技术能力，并制作了西方流行音乐史上著名曲目的泰勒版本作为挑衅性的例子；这些作品的质量并不影响整体论点（甚至可能会看到未来的人工智能试图将回形针的声音强加到所有现有的音频文件上，更不用说泰勒·斯威夫特了）。我们讨论了一些针对未来音乐垄断危险的潜在防御措施，同时分析了对完整音乐记录进行最大程度“泰勒·斯威夫特化”的可行性。关键词：音乐人工智能、泰勒·斯威夫特、多样性、人工智能封面
流行文化中AI的异象： - 欧洲维基梅迪亚
流行文化有助于塑造我们的技术观念，并强烈影响我们对它的看法：我们害怕它还是宁愿发现它令人着迷？令人惊叹的位，二进制系统，计算，与数据一起工作的世界是如此抽象，以至于其在视觉艺术中的所有形式可视化，incing电影中吸引了观众的注意。这可能也是为什么Kraftwerk乐队的僵硬而原始的音乐（其成员将电子美学与流行音乐结合在一起）如此成功的原因。今天听过的歌曲，例如家用计算机，DAS模型或计算机爱情，似乎是永恒的，也可能恰恰是因为他们在解释人类与机器之间的不清楚，仍在谈判的关系中引起了共鸣。值得纪念戒指，卡夫特夫克（Kraftwerk）于1970年开始创建，早在大数据革命之前就早在广泛可用的互联网之前就开始创建，尽管斯坦利·库布里克（Stanley Kubrick）在2001年创作了2001年之后：《太空奥德赛》（A Space Odyssey）（1968年），弗兰克·赫伯特（Frank Herbert）和弗兰克·赫伯特（Frank Herbert）撰写了Dune（1965）。
科学与教育领域的人工智能技术”生成式...
数千年来，音乐一直是人类文明不可分割的一部分。尽管如此，准确地描述和模拟音乐的难以捉摸的本质仍然是一项具有挑战性的任务，几十年来一直激发着计算机科学家的好奇心 [n4]。虽然音乐理论为分析音乐作品提供了基础，但近年来生成模型的显著进步为研究开辟了新的途径。本文指出需要对流行音乐和古典/学术音乐的生成模型进行分类，因为前者的目标是加快作曲过程并使其更加方便，而后者的目标是创作出最好的音乐 [n1]。论文讨论了生成音乐建模的各种方法、它们的优点和局限性、数据集选择、训练和评估策略对生成音乐质量的影响，以及该技术在各个领域的潜在应用。目前已经注意到，在选择建筑时，人们必须在保持既定风格的稳定精度与音乐材料的原创性和新鲜度之间做出选择 [n3]。在创作较大形式的作品时还未能取得令人信服的效果。结论是，目前最好的结果虽然远非完美，但却是由人工智能与人类作曲家的共同努力实现的。
2023-2024年度报告
我们的音乐会季节以各种各样的表演为特色，展示了经典的杰作，当代作品和流行音乐的热门歌曲。对我来说，一些亮点是贝多芬的第七交响曲和艾米海滩（Amy Beach）的鲜为人知的盖尔人交响曲（Gaelic Symphony），事实证明，这对观众和音乐家都带来了惊喜。我们有幸与杰出的客人艺术家合作，例如奇妙的加拿大年轻小提琴家隆隆（Kerson Leong）演奏了精湛的西贝利乌斯小提琴协奏曲，并在加拿大伟大的梅佐·马里恩·马里恩·纽曼（Canadian Mezzo-Sozzo-Soperano Marion Newman）中回归了梅蒂斯（Métis）组合伊恩·库森（Ian Cusson）的伟大加拿大梅佐·苏格拉诺·马里恩·纽曼（Mezzo-Sozzo-Soperano Marion Newman）。里贾纳交响乐团的演奏家继续在他们在政府大厦备受喜爱的系列剧中留下深刻的印象，乐团与哈利·波特（Harry Potter）和哲学家的石头（Harry Potter）和哲学家的两场表演一起伴随着电影的热潮。每场演出都充满了热情的鼓掌，强调了我们令人难以置信的RSO音乐家的出色才能和辛勤工作。
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。