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World File Search System钢琴
Ethan Young，大提琴尼尔森·陈，钢琴
关于艺术家大提琴演奏家伊桑·扬（Ethan Young）是他在巴德学院音乐学院的第四年，在那里他与彼得·威利（Peter Wiley）一起学习大提琴。在进行音乐学院学习之前，他在纽约布鲁克黑文（Brookhaven）与安妮特·佩里·德利哈斯（Annette Perry-Delihas）一起学习了大提琴。除了他的独奏研究外，他的第一个室内音乐经历是2016 - 2019年东区青年四重奏的成员。在参加吟游诗人之前，他参加了2019年的许多音乐节，以及2019年的Nyssma All State Symphony Orchestra，以及2020年和2021年的Nafme全国和所有国家交响乐团。Ethan参加了卡萨特弦乐四重奏的大师班以及Alberto Parrini，Natasha Farny和Tomoko Fujita等大提琴手。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。。 他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
钢琴家生活 - ville -sucy.fr
尽管持续时间很短，但2月的事件并没有使您感到惊讶。我们以前往无形的心脏的行程开始了轮帽。城堡的橘园举办了Hugo Terracol（最多9个）的展览“可能性之歌”，这将使您以完全不同的方式看到艺术和颜料。音乐学院将使您在整个月的听证会上和吉他课程（第一），双簧管（8）和钢琴（15）的听证会。本月中旬将被“活动音乐会”打断。在访问城堡橘园（15日）期间，三重奏日落的时髦和灵魂声音振动。就其本身而言，文化中心将揭示其针对冬季假期（长达28个）的实习计划，其中包括国际象棋游戏，创意研讨会甚至漫画绘画。
了解自然主义钢琴在新手钢琴家
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印版的版权持有人于2025年1月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.21.634149 doi：Biorxiv Preprint
2025-2030 Stragic钢琴
学生人数趋势17远程信息大学的现象17国家和国际学生流动性17维度和培训类型提供18培训和学生社区的培训18研究生培训20培训20米兰州立大学的学生流动性21米兰大学的学生流动性21国际协定网络国际协议网络为学生提供21人为21人类资源和个人资源之间的服务权22人与个人资源的服务权22 23个个人资源和个人资源之间的人群和个人资源23个个人人群。教授/研究人员23州道与可持续性25普通资金基金26研究研究27 Horizon Europe（2021-2027）（2021-2027）：国家公路的结果28创新联盟和合作的合作伙伴关系28研究活动29第三任务和技术转移30周期性认可31访问了31次研究31年3月31日的质量，31年度的质量，即31级别的质量。
rp1m：用于钢琴的大型运动数据集，与双人灵巧的机器人手
摘要：将机器人手赋予人类水平的灵活性是一个长期的研究目标。bimanual机器人钢琴演奏构成了一项任务，该任务构成了动态任务所挑战的任务，例如快速产生同时精确的动作，并且较慢但触及率丰富的操纵问题。尽管基于强化的学习方法在单个任务中表现出了令人鼓舞的结果，但这些方法在多首歌的环境中挣扎。我们的作品旨在缩小这一差距，从而为机器人钢琴演奏而启用模仿学习方法。为此，我们介绍了100万（RP1M）数据集的机器人钢琴，其中包含比起一百万个轨迹的双人机器人钢琴弹奏运动数据。我们将手指放置作为最佳运输问题，因此可以自动注释大量未标记的歌曲。基准测试现有的模仿学习方法表明，这种方法通过利用Rp1m⋄来达到有希望的机器人钢琴弹奏性能。
探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
钢琴教学大纲，2022 年版
替代曲目 学生可以在每次考试中用自己选择的曲目替代所选曲目。大多数替代曲目无需官方批准。替代曲目分为四类：教学大纲替代曲目、教师选择替代曲目、学生选择替代曲目和热门曲目列表替代曲目。学生必须遵守以下有关曲目替代的规定。不符合以下规定的替代曲目可能会被扣除大量分数。（请参阅下一页的“替代曲目概述”表。）
钢琴课1年后，良好的运动控制改善了老年人：分析个体发展及其与认知和brai
学习弹钢琴是运动技能获取的一种复杂形式，这是一个过程，通过重复练习，运动或运动序列逐渐优化。最终，该技能变得自动化，也就是说，它可以毫不费力地执行，即使没有中间性能，随着时间的推移，它的特征是相当稳定（Doyon＆Benali，2005）。Doyon等人介绍了两个互补的，高度影响力的运动序列学习模型。（2003，2009，2018）和Penhune and Steele（2012）。在这些模型中，假定运动序列学习是在不同的阶段出现的，包括平行和相互作用的过程（Ackerman，1988; Doyon等，2009; Hikosaka et al。，2002; Penhune＆Steele，2012）。尽管在第一个快速学习阶段观察到了绩效的快速改善，但随后的慢速学习阶段的特征是渐近函数向最佳的个体表现发展（Doyon等，2003）。在早期学习期间，在纹状体中处理的明确信息（由壳核[put]和尾状核组成），例如序列顺序，被认为起着至关重要的作用。addion，此阶段受到招募区域（例如，主要运动皮层[M1]和补充运动区域），前额叶区域，边缘结构（例如海马室）以及小脑对误差校正（doyon et al al al al al al al al al al al al al al e al a e al e al e al）的招募。因此，运动变得合并，高度优化并越来越自动化。已建议，在缓慢的学习阶段，隐式过程占主导地位，并且性能主要取决于纹状体和小脑在块状运动中的参与和开发内部模型（Penhune＆Steele，2012年）。在此阶段，据信获得的技能被认为是在分布式网络中的长期编码，包括电动机和顶叶皮质区域以及可能的纹状体（Doyon等，2009; Penhune＆Steele，2012）。不幸的是，尽管认知和感觉运动能力密切相关（Li＆Lindenberger，2002年），但这两个模型都没有揭示出认知过程在运动学习中的作用。