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World File Search System表演者
综合年度报告2023
Mowi仍然是公司经营地区的最佳或第二好的成本表演者与同龄人。尽管Mowi不懈地专注于成本控制和运营改进，但混合实现的农业成本从2022年开始增加，这是通过意识到早期的饲料通货膨胀来解释的。其他成本项目相对稳定，这是由于强大的成本重点，较高量的稀释效应以及总体改进的操作KPI所致。虽然饲料价格已上涨了大约。70％自2021年初以来，饲料价格在2023年稳定。尽管在2023年期间降低了非海洋食材的价格，但鱼油和鱼油价格上涨的抵消了。这些海洋成分的价格上涨是由与埃尔·尼诺（ElNiño）背面的凤尾鱼野生捕捞相关的挑战所驱动的。可能会在2024年恢复到更正常的海水状况，对鱼油和鱼类粉的价格产生积极影响。尽管如此，MOWI将继续其削减成本的计划，这些计划对于不仅要与饲料价格，而且代价高昂的生物学措施和更复杂的法规打击基本压力很重要。
人工智能
摘要兄弟-in -law在1956年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）撰写的“人工智能”（AI）一词开始了与语言和智力，推理，学习和解决问题有关的知识领域。最近的进步（深度学习）允许机器传统上执行人类和其他克服人类能力的任务。建立了一个输入矩阵，该矩阵引入了前所未有的调解形式。算法直接干扰认知过程，社交网络上的互动以及代理之间功能和功能的重新分布。关键字：人工智能，算法，调解，生态交流。John McCarthy于1956年创造的摘要，“人工智能”（AI）一词已发起了与语言和智力，推理，学习和解决问题有关的知识领域。最近的突破（深度学习）允许机器传统上执行人类和俄亥俄州的表演者，从而降低了人类能力。它设置了一系列引入新的调解方式的输入。算法直接干扰认知过程，社交网络的互动以及代理之间功能和功能的重新分布。关键字：人工智能，算法，调解，生态交流。1简介
2023 年本科生研究庆祝活动 - ...
表演者：Terra Greer – 声乐 Jasmin Daley – 声乐 Jordan Ellis – 贝斯和吉他 Amaree Bowen – 贝斯和吉他 Michael O'Donnell – 吉他 Work Song/ Sunny Mashup 由 Nat Adderly & Bobby Hymn 演唱（Jasmin Daley，声乐；Terra Greer，声乐；Michael O'Donnell，吉他；Jordan Ellis，吉他；Amaree Bowen，贝斯） At Last 由 Etta James 演唱（Jasmin Daley，声乐；Michael O'Donnell，吉他；Jordan Ellis，吉他；Amaree Bowen，贝斯） Hand On The Pulse 由 Amaree Bowen 演唱（Amaree Bowen，吉他；Michael O'Donnell，吉他；Jordan Ellis，贝斯） Real Love 由 Clean Bandit 演唱（Terra Greer，声乐；Michael O'Donnell，吉他；Jordan Ellis，吉他；Amaree Bowen，贝斯） Dancing Queen 由 Abba 演唱（Jasmin Daley，声乐；Terra Greer，声乐；Michael奥唐纳 (O'Donnell)，吉他；乔丹·埃利斯 (Jordan Ellis)，吉他；阿玛里·鲍恩 (Amaree Bowen)，贝斯 )
美国剧院的多样性和多元文化主义
Instructor : Ryan Hope Travis Office : McGuire Pavilion Room 226 + Zoom: https://ufl.zoom.us/j/9943846349 Office Hours : 8:30AM-10:30AM Wednesday + By Appointment Phone : 352-273-2608 Email : rht@ufl.edu Course Description: “Development of images of marginalized peoples as presented in the American Theatre from殖民时期至今。” （UF本科目录）。通过对戏剧，表演和戏剧运动的批判性检查，学生将研究戏剧如何反映和影响社会对种族，性别，性别和其他身份其他方面的态度。将重点放在理解这些刻画的历史背景和文化意义，以及各种剧作家和表演者的贡献上。学生将参与各种文本和媒体，参与讨论，并发展分析技能，以批判性地评估剧院对社会变革的影响。通过讲座，阅读和动手讲习班的融合，学生将对影响戏剧表达的文化，社会和政治环境有深刻的了解。本课程也是基于实践的。我们将分析各种边缘化传统的作品，然后创建自己的作品，以反映美国剧院丰富的挂毯。在课程结束时，学生将对戏剧在美国社会中对多样性和多元文化主义的看法中的作用深表了解。关键主题：
使用人工智能的 AI 瑜伽教练
摘要：所有年龄段的人都可以从瑜伽的身心健康中受益。瑜伽姿势必须正确执行，尤其是在没有教练的情况下，以免对骨骼、肌肉和韧带造成伤害。因此，在图像处理的帮助下，使用人工智能和机器学习将有助于在没有现场教练的情况下向表演者提供反馈。所提出的系统旨在指导用户正确地执行瑜伽姿势，并在他们做错时纠正他们。以文本和音频的形式向用户提供反馈，这可以帮助练习者防止受伤，并增加练习瑜伽姿势的好处。通过从互联网上拍摄各种图像来创建不同瑜伽姿势的数据集。借助 OpenCV 和媒体管道，从网络摄像头的每个图像中找出数据点。现在将其加载到基于卷积神经网络的深度学习模型 (CNN) 中，该模型有助于识别姿势中的错误并产生错误百分比，并以文本或音频期望输出的形式向用户提供所需的反馈，其分类准确率约为 95%。关键词：实时姿势识别、瑜伽、活动识别、媒体管道和人体姿势估计
适度热环境对认知的影响...
近一个世纪以来，热环境对表现和生产力的影响一直是室内环境研究人员关注的焦点，但其中大部分工作都是在与人类表现评估的同源学科相对隔离的情况下进行的。本综述考察了跨多个学科进行的热环境对认知表现的影响研究。在区分表现和生产力之后，我们比较了将热应力与表现联系起来的两种主要概念模型；（1）倒 U 型概念和（2）扩展 U 型关系。倒 U 型指定了一个最佳温度（或其相应的主观热感觉），在该温度下表现最大化。相反，扩展 U 模型假设了一个宽阔的中央平台，在该平台上热对认知表现没有明显的影响。这个表现平台以更极端的热条件下表现逐渐下降的区域为界。这两个对立概念模型之间的矛盾可能源于其基础研究基础中的各种混杂因素。这些因素包括环境相关、任务相关和表演者相关因素，以及它们相关的双向和三向相互作用。本文评估了可能导致这些概念模型出现分歧的方法论差异，并提出了以下因果机制。
肥胖的味蕾研究
关于舞者人格的数据很少，现有研究通常使用小样本和整个研究中人格的异质度量。我们研究了来自瑞典的两个大型代表样本（n = 5435）和德国（n = 574）中的两个大型代表性样本中的五个大人物概况。与没有表演艺术家的对照参与者相比，音乐家以前被发现更开放，令人愉悦和神经质。我们认为，与非舞者相比，专业舞者也将更加开放，更侧面。此外，我们探索了不同舞蹈风格的舞者的个性。的结果表明，舞者的个性确实比不跳舞的人更开放，外向，愉快，但神经质更少，而舞蹈学校企业家则是舞者和企业家，甚至更是如此。因此，舞者和音乐家具有很高的开放程度，而神经质则将其区分。此外，舞者和歌手具有高水平的外向性，也许反映出在舞蹈和唱歌中，表演者自己的身体是表达的手段。最后，观察到舞蹈风格之间的某些个性差异。然而，这些可能是由于选择舞蹈风格以外的其他因素。我们讨论这些可能反映了许多因素，包括音乐流派偏好和社会背景。
BI1brainterface 用户手册
Soundmachines BI1brainterface 是一款探索和表演工具，适用于希望将自己的精神和情感领域直接与表演联系起来的音乐家、制作人、演员、肢体表演者和编舞家。我们希望创造一种不需要使用电脑的东西，并带来这种令人兴奋的新技术的即时性和易操作性。通过强调 Neurosky MindWave Mobile 耳机的功能，BI1brainterface 被开发出来以最简单和最开放的方式将您的精神状态与您的装备联系起来。只要您有模拟模块化合成器或 MIDI 声音发生器，您就可以影响声音、序列、音色并通过附加控制器推动表演：您自己。注意力和冥想是您可以依赖的最直接和可重复的变量。但 EEG 功率谱带（Alpha、Beta、Gamma、Delta 和 Theta）也可用于控制其他八个声音/光/视频特性。作为额外奖励，我们在您的工具箱中放入了一个可变阈值，以根据您的面部肌肉活动（即眨眼或咧嘴笑）在工作室或现场环境中生成“触发器”，由舞台上的舞者或演员佩戴，或仅使用它来放松自己并提高您对专注、放松和冥想的自我意识。生物反馈是 BI1brainterface 的另一个操作领域，可以实现更广泛的应用和实验。
使用低...
项目任务表演者在相关任务或子任务标题下得到确认。我们感谢通用电气全球研究中心，詹姆斯·塔尔曼（James Tallman）博士，纳文扬·蒂亚加拉扬（Naveenan Thiagarajan），道格·霍弗（Doug Hofer）博士和Ching-Jen Tang博士的贡献。其他开发贡献者包括帕特里克·达文波特先生，杰弗里·吉福德先生，科里·库克博士和詹娜·马丁内克博士（NREL）；亚伦·莫里斯（Aaron Morris）教授和杰森·史克克（Jason Schirck）博士（普渡大学）； Ruichong Zhang教授和Xingchao Wang博士（科罗拉多州矿业学校）；马修·兰伯特先生（Allied Mineral Products）；托马斯·弗林先生和蒂莫西·A·富勒先生（Babcock＆Wilcox）。我们感谢Ryan Bowers先生（Worley-Advisian）参与该项目。作者感谢NREL通讯办公室的以下同事：Susannah Shoemaker，Deanna Cook，Patrick Hayes和Star Brunton。我们还要感谢NREL的Mark Mehos为项目开发和审查该报告提供建议。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。